Wie biologische Zellen ihre Produktionsmittel optimal verteilen

Bioinformatik: Veröffentlichung in Nature Communications

Nur wenn alle Moleküle in einer Zelle im ausgewogenen Maß vorhanden sind, kann diese richtig funktionieren. Die Informatiker Prof. Dr. Martin Lercher und Hugo Dourado von der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) stellen in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift Nature Communications ein neues mathematisches Modell vor. Damit wird die optimale Verteilung aller Molekülarten ermittelt.

Biologische Zellen beinhalten Hunderte verschiedene Molekülarten: Eiweiße, Fette, Zucker und viele andere mehr. Nur wenn jede von ihnen in einer ganz bestimmten Konzentration vorkommt, kann die Zelle richtig funktionieren: Sie stellt zum Beispiel aus Grundbausteinen komplexere Moleküle her, wächst und teilt sich. Bei Missverhältnissen kann die Zelle dagegen Schaden nehmen oder im schlimmsten Fall sterben.

Prof. Dr. Martin Lercher und sein Mitarbeiter Hugo Dourado aus der Arbeitsgruppe für Computergestützte Zellbiologie an der HHU entwickelten dazu eine mathematische Theorie. Mit ihr kann erstmals detailliert die optimale Verteilung der zellulären „Produktionsmittel“ vorhergesagt werden, aufgeschlüsselt auf die verschiedenen Molekülarten.

Die neue Methode hilft zum Beispiel beim Entwickeln neuer Antibiotika oder Krebstherapien. Denn kennt man die genaue Zusammenstellung aller Moleküle innerhalb einer Zelle, weiß man, wie diese gezielt verändert werden muss, um krankmachenden Zellen die Lebensgrundlage zu entziehen. Genauso gut kann auch geplant werden, die molekulare Ausstattung von Nutzpflanzen oder biotechnologisch wichtigen Bakterien zu optimieren, um diese noch leistungsfähiger zu machen.

Um solche Anwendungen konkret möglich zu machen, muss aber noch eine Vielzahl von biochemischen Parametern der zu modellierenden biologischen Zellen bestimmt werden. Daran arbeitet die Gruppe um Prof. Lercher derzeit.

Originalpublikation
Hugo Dourado & Martin J. Lercher, „An analytical theory of balanced cellular growth“, Nature Communications 6 March 2020
DOI: 10.1038/s41467-020-14751-w