Jede unserer Zellen enthält etwa 40 Millionen Proteine, die zusammen alle Aufgaben erfüllen, die die Zelle zum Überleben benötigt. Für eine reibungslose Wirkung müssen die richtigen Proteine in bestimmten Mengen, zu einer bestimmten Zeit und an einem bestimmten Ort konzentriert werden. Die Etablierung einer so feinen Verteilung erfordert jedoch einen äußerst präzisen Prozess, der mit winzigen räumlichen Auflösungen erfolgt, die mit Standardwerkzeugen der Zellbiologie oft nicht erkannt werden können. Um zu verstehen, wie dieser Mechanismus funktioniert, haben Forscher der Universität Genf (UNIGE) einen neuen Ansatz entwickelt, der genetische und zellbiologische Experimente mit physikalischer Modellierung kombiniert. Mit spezifischen Algorithmen simulierten sie die Bildung von Proteingradienten in 3D und über die Zeit und konnten diese komplexen Mechanismen erklären. Darüber hinaus kann ihr innovatives Modell an andere biologische Systeme angepasst werden, um die Proteindynamik zu untersuchen. Diese Ergebnisse können im nachgelesen werden Proceedings of the National Academy of Sciences.
Wie ein Tintentropfen in einem Glas Wasser können Proteine diffundieren und sich gleichmäßig in der Zelle verteilen. Für etliche Aufgaben müssen Proteine jedoch Gradienten bilden. „Proteingradienten, die durch die ungleichmäßige Verteilung von Proteinen in bestimmten Zellbereichen entstehen, sind zentral für viele Zell- und Organismusfunktionen“, erklärt Monica Gotta, Professorin in der Abteilung für Zellphysiologie und Stoffwechsel und im Translational Research Center in Onco- Hämatologie (CRTOH) an der Medizinischen Fakultät der UNIGE, die diese Arbeit leitete. „Beispielsweise sind Proteingradienten wichtig für die Zelldifferenzierung, den Prozess, bei dem die verschiedenen Zelltypen, die einen komplexen Organismus bilden, aus einer einzigen Zelle, dem befruchteten Ei, hervorgehen.“
Ein Gebrauch von Zufälligkeit
Es ist bekannt, dass das PLK-1-Protein, ein Schlüsselregulator der Zellteilung, stärker an der Vorderseite des Embryos konzentriert ist. Doch wie lässt sich dieser Mechanismus realisieren und was wären die Folgen, wenn auch nur das kleinste Detail schief gehen würde? Da die üblichen Werkzeuge der Biologie nicht ausreichten, um diese Frage zu beantworten, freute sich Monica Gotta, eine Physikerin, Sofia Barbieri, Postdoktorandin in der Abteilung für Zellphysiologie und Stoffwechsel an der Medizinischen Fakultät der UNIGE, in ihrem Team willkommen zu heißen.
„Indem ich alles Wissen über diesen biologischen Prozess und neue Hypothesen zu den Mechanismen zusammengetragen habe, habe ich ein statistisches Modell der Proteingradientenbildung entwickelt, das auf probabilistischer Mathematik basiert“, erklärt Sofia Barbieri. „Ich habe auf spezielle Rechenalgorithmen zurückgegriffen, die sogenannten Monte-Carlo-Simulationen, benannt nach der berühmten Glücksspielstadt.“ Diese Algorithmen werden verwendet, um Phänomene mit hoher Komplexität wie Finanzen, Handel oder Teilchenphysik zu modellieren.
Das Team konnte Proteingradienten nicht nur in 3D, sondern auch über die Zeit simulieren. Ein solches Modell erforderte jedoch mehrere Iterationen zwischen Parameteroptimierung und Vergleich mit biologischen Daten. Die Forscher erstellten eine erste Version des Modells, die alle bekannten physikalischen und biologischen Elemente des Systems enthielt, und führten dann spezifische Parameter ein, die zum Testen mehrerer Hypothesen zu den unbekannten Variablen erforderlich sind. Sie simulierten mögliche physikalische und biologische Ergebnisse, die die Proteindynamik und den Gradientenaufbau in der Zelle rechnerisch reproduzierten, und testeten sie im wirklichen Leben mit In-vivo-Experimente unter Verwendung der Embryonen eines kleinen Wurms, des Fadenwurms C. elegans.
Komplizierte Proteinwechselwirkungen im Spiel
Dank des kontinuierlichen Zusammenspiels von Modellierung und Zellbiologie konnten die UNIGE-Forscher bestimmen, wie der PLK-1-Gradient aufgebaut und über die Zeit aufrechterhalten wurde. Tatsächlich muss PLK-1 dynamisch an MEX-5, ein weiteres Protein, das für die Entwicklung im C. elegans-Embryo entscheidend ist, binden und sich von ihm lösen, um seiner natürlichen Tendenz entgegenzuwirken, sich homogen in der Zelle zu verteilen. MEX-5 hat in der Tat die Fähigkeit, seine Diffusionsfähigkeit in Abhängigkeit von seiner Position innerhalb der Zelle zu ändern und mit anderen Proteinen zu interagieren, was für die Anreicherung von PLK-1 bei Bedarf unerlässlich ist. „Aber überraschenderweise ist MEX-5 bei seiner Aufgabe nicht so effizient, da eine große Menge PLK-1 nicht an MEX-5 gebunden ist“, betont Sofia Barbieri.
Diese Studie liefert ein einzigartiges quantitatives Modell zum Verständnis dynamischer Wechselwirkungen zwischen Proteinen und kann an andere Zellen oder Proteine angepasst werden, deren komplexe Mechanismen mit üblichen zellbiologischen Experimenten nicht getestet werden können. „Unsere Arbeit zeigt, dass interdisziplinäre Kooperationen immer wichtiger werden, um in der Forschung voranzukommen“, schließt Monica Gotta.
Die Modellierung der Proteindynamik in Embryonen zeigt, dass der PLK-1-Gradient auf schwach gekoppelten Reaktions-Diffusions-Mechanismen beruht, Proceedings of the National Academy of Sciences (2022). DOI: 10.1073/pnas.2114205119.