Umprogrammierte Hefezellen verbessern die Präzision der Arzneimittelabgabe

Forscher der Yong Loo Lin School of Medicine (NUS Medicine) haben eine neuartige Methode entwickelt, Hefe (Saccharomyces cerevisiae) so zu manipulieren, dass mikrobielle Gemeinschaften entstehen, die komplexe Aufgaben ausführen und ihre Zusammensetzung als Reaktion auf externe Signale selbst regulieren können.

Durch die Neuprogrammierung der Art und Weise, wie Hefezellen den Typ wechseln, ermöglichte das Team diesen Mikroorganismen, kooperative Gruppen zu bilden, die komplexe Aufgaben ausführen und ihre Zusammensetzung anhand externer Signale selbst regulieren können. Diese manipulierten Hefezellen haben das Potenzial, die personalisierte Gesundheitsversorgung zu verändern, indem sie maßgeschneiderte Behandlungen liefern, die sich in Echtzeit an den Zustand eines Patienten anpassen.

Dieser Ansatz könnte zu wirksameren Therapien mit weniger Nebenwirkungen führen, den Weg für erhebliche Fortschritte in der medizinischen Behandlung ebnen und gleichzeitig die Effizienz, Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit biotechnologischer Anwendungen deutlich verbessern. Die Studie ist veröffentlicht im Tagebuch Naturkommunikation.

Die traditionelle mikrobielle Biotechnologie konzentriert sich auf einzellige Organismen und schränkt deren Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Aufgaben ein. Das Team von NUS Medicine hat Hefezellen so umgestaltet, dass sie natürliche Ökosysteme nachahmen, sodass sie sich in zwei spezialisierte Typen aufteilen können, die synergetisch zusammenarbeiten. Diese synthetischen mikrobiellen Gemeinschaften können ihre Populationszusammensetzung als Reaktion auf Umweltreize autonom anpassen, was sie ideal für Aufgaben in der Präzisionsmedizin oder therapeutische Anwendungen im menschlichen Darm macht.

Die Hefezellen fungieren als mikroskopische Fabriken, die in der Lage sind, therapeutische Verbindungen herzustellen oder komplexe Substanzen in einfachere, verwendbare Formen zu zerlegen. Durch die dynamische Reaktion auf Krankheitsmarker – kleine Moleküle, die sich während einer Krankheit im Körper ansammeln – passt die Hefe ihre Struktur und Aktivität an, um genau die richtige Menge an therapeutischen Verbindungen abzugeben. Diese intelligente Programmierung stellt sicher, dass die Hefe nur das produziert, was benötigt wird, wodurch Abfall reduziert und die Präzision erhöht wird.

„Diese künstlich hergestellte intelligente Hefe könnte die Art und Weise revolutionieren, wie mikrobielle Gemeinschaften zu Gesundheitszwecken kontrolliert werden. Da sich die Gemeinschaften unabhängig voneinander in verschiedene Zelltypen aufteilen können, die zusammenarbeiten, können sie Aufgaben aufteilen und die Arbeitslast teilen, wodurch die Belastung, die sie mit sich bringt, verringert wird.“ Zellen“, sagte Forschungsteamleiter A/Prof Matthew Chang, Direktor des Translational Research Program für synthetische Biologie an der NUS Medicine und NUS Synthetic Biology für klinische und technologische Innovation.

„Zum Beispiel können diese Hefezellen im Darm ihr Gleichgewicht und ihre Aktivität basierend auf Gesundheitssignalen wie Krankheitsmarkern anpassen, ohne dass manuelle Anpassungen erforderlich sind. Dieser Ansatz reduziert den Stress für die Zellen und ermöglicht die präzise Produktion hilfreicher Verbindungen, was ihn nützlich macht.“ für flexible, zielgerichtete Therapien in Behandlungen und damit potenzielle Reduzierung jeglicher Nebenwirkungen und Verbesserung der Behandlungswirksamkeit.“

Das Forschungsteam verfeinert nun seine Ergebnisse und konzentriert sich dabei auf die Optimierung der Art und Weise, wie die Hefegemeinschaften ihre Aktionen als Reaktion auf verschiedene Krankheitsmarker anpassen. Anschließend werden sie die Wirksamkeit der Nutzung dieses autonomen Systems zur Herstellung gesundheitsfördernder Moleküle zur Behandlung spezifischer Krankheiten untersuchen.

Weitere Informationen:
Yu Chyuan Heng et al, Abstimmbare Zelldifferenzierung durch umprogrammiertes Paarungstyp-Switching, Naturkommunikation (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-52282-w

Zur Verfügung gestellt von der National University of Singapore

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