Der Lärm in der Menge: Wie Gen-Interaktionen die Evolution der Zell-zu-Zell-Variation beeinflussen
Bio-News vom 23.04.2023
Lebende Zellen, ob einzellig oder Teil eines größeren Organismus, müssen viele verschiedene Aufgaben erfüllen, um am Leben zu bleiben. Diese Aufgaben umfassen die Fähigkeit, die Umgebung wahrzunehmen, Nahrung aufzunehmen und zu verarbeiten, abgestorbene Zellteile zu erneuern und sich zu vermehren. Die genetischen Informationen, die diese Aufgaben steuern, werden durch Genexpression in spezifische Produkte umgesetzt, die von den Genen produziert werden.
Gene bilden ein Netzwerk, das als Gennetzwerk bekannt ist. Dieses Gennetzwerk ist jedoch unvorhersehbar, da die Expression der einzelnen Gene zufällig ist. Die Forschungsgruppe Molekulare System Evolution des Max-Planck-Instituts für Evolutionsbiologie untersucht, wie Gene in Gennetzwerken wachsen und sich entwickeln, um mit dieser Unvorhersehbarkeit umzugehen und gleichzeitig die Funktion des Gennetzwerks aufrechtzuerhalten.
Publikation:
Nataša Puzović, Tanvi Madaan, Julien Y. Dutheil
Being noisy in a crowd: Differential selective pressure on gene expression noise in model gene regulatory networks
PLOS
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1010982
Zellen als stochastische Maschinen
Obwohl Lehrbücher Gene oft als gut organisierte Netzwerke darstellen, funktionieren Zellen in Wirklichkeit nicht wie perfekt abgestimmte Maschinen. Einzelzellstudien haben gezeigt, dass die Genexpression in ihrer Natur ein unvorhersehbarer Prozess ist. Selbst Zellen mit demselben genetischen Hintergrund können Gene auf unterschiedliche Weise exprimieren, was zu einer Art von zellulärer Individualität führt. Die Menge an Genprodukten, die in Zellen produziert wird, variiert von Zelle zu Zelle und wird als „Expressionsrauschen“ bezeichnet. Dieses Rauschen breitet sich von einem Gen zum anderen innerhalb des Netzwerks aus und kann sogar verstärkt werden.
Durch hochauflösende Genom-Untersuchungen auf Einzelzell-Ebene wurde festgestellt, dass das Ausmaß des Expressionsrauschens bei Genen stark variiert: Manche Gene werden sehr genau exprimiert, während andere wesentlich unvorhersehbarer sind. Diese große Varianz innerhalb des Genoms deutet darauf hin, dass die natürliche Selektion das Expressionsrauschen beeinflusst, aber wie die Selektion auf Gene innerhalb von Netzwerken wirkt, ist noch nicht vollständig verstanden.
In silico Evolution von Gennetzwerken
Eine neue Studie vom Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie in Plön untersucht die Evolution des Expressionsrauschens in Genregulationsnetzwerken. Die Forscher verwendeten einen rechnerischen Ansatz und simulierten die Entwicklung von Tausenden von Populationen von Modellgenregulationsnetzwerken über mehrere Generationen hinweg.
Sie fanden heraus, dass die Position eines Gens im Netzwerk stark mit seinem Ausmaß des Rauschens korreliert ist. Zentral gelegene Gene, die andere Gene regulieren, weisen eine starke Deterministik auf, während periphere Gene am Ende der Regulationskette eher unvorhersehbar sind. Die Autoren zeigen, dass die gesamte Netzwerktopologie bei der Untersuchung des Expressionsrauschens berücksichtigt werden sollte, da globale Netzwerkmerkmale das durchschnittliche Rauschen im Netzwerk beeinflussen.
Die vorliegende Studie hat gezeigt, dass die Selektion auf Netzwerkebene zu einem unterschiedlichen Selektionsdruck auf das Expressionsrauschen einzelner Gene führen kann, und dass dieser Effekt durch die Netzwerkstruktur beeinflusst wird. Die Rauschausbreitung wurde als zugrunde liegender Mechanismus für die beobachtete Variabilität des Expressionsrauschens in Genomen von Organismen identifiziert. Wenn ein zentrales Gen verrauscht ist, sind alle anderen angeschlossenen Gene betroffen und das gesamte Netzwerk bricht zusammen. Im Gegensatz dazu hat ein Gen am Ende der Kette nur geringe Auswirkungen. Dies bedeutet, dass die Reduzierung des Expressionsrauschens bei Genen, die andere Gene kontrollieren, wichtiger ist als bei peripheren Genen.
Die Studie zeigt, dass wir, um die Evolution von Organismen zu verstehen, die aus vielen interagierenden Komponenten bestehen, die Selektion auf verschiedenen Ebenen berücksichtigen müssen. Bisher hat sich die Molekularbiologie hauptsächlich auf die mittlere Expressionsebene konzentriert, aber die Ergebnisse dieser Studie legen nahe, dass die natürliche Selektion auch die Varianz und Heterogenität der Expression beeinflusst. Diese Dimension wurde erst durch die Einzelzell-Omics erschlossen und ist wichtig, um das Gesamtbild zu verstehen.
Verstehen, wie Gene funktionieren
Die Biologie hat das Ziel, zu verstehen, wie Gene zusammenarbeiten, um einen funktionierenden Organismus zu bilden und wie Veränderungen dieser Gene Krankheiten verursachen oder zur Krankheitsresistenz führen können. Dazu ist es wichtig, das Zusammenspiel der Gene als System zu betrachten und zu verstehen, da sie das Ergebnis von Millionen von Jahren der Evolution sind. Computermodelle, die sowohl unser Wissen über die Molekularbiologie als auch über evolutionäre Prozesse integrieren, sind entscheidend, um diese Ziele zu erreichen und neue Wege für Behandlungsansätze und -methoden zu eröffnen.
Diese Newsmeldung wurde mit Material des Max-Planck-Instituts für Evolutionsbiologie via Informationsdienst Wissenschaft erstellt.
