Pilze im Wald© Eileen Kumpf / iStock / Getty Images Plus
Bei Pilzen ist das Potenzial groß, neue Sekundärmetaboliten zu finden.

Bioinformatik

PILZDATENBANK SOLL NEUE HEILMITTEL FINDEN

Die Entdeckung des Penicillins geschah zufällig. Ein Forscherteam will sich auf solche Zufälle nicht mehr verlassen und entwickelte eine Methode, Pilzgenome zu interpretieren und damit vorherzusagen, ob gebildete Substanzen für den Menschen nützlich sein könnten.

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Ein Pilz ist mehr als sein kleines sichtbares Hütchen. Es handelt sich um einen vielschichtigen Organismus, ganz unterschiedlich im Aussehen oder seinen Fähigkeiten. So sind die meisten Pilze in der Lage Sekundärmetaboliten zu bilden. Diese benötige sie nicht zwangsläufig zum Überleben, aber beispielsweise zum Schutz. Bei Penicillin handelt es sich um einen solchen Sekundärmetaboliten, der sich für den Menschen als sehr nützlich herausgestellt hat. Um noch mehr solche potenziell nützlichen Substanzen zu finden, entwickelte ein Forscherteam unter der Leitung von Christian Demtl von der Technischen Universität Wien eine besondere bioinformatische Methode.

Denn einfach nur das Genom verschiedener Pilze zu entschlüsseln, genügt nicht. Die Methode, die die Gruppe kürzlich unter dem Namen „FunOrder“ publizierte, eröffnet die Möglichkeit, die benötigten Gene von sogenannten Gap Genes, also Lückengenen, zu unterscheiden. Sind die Gene erst einmal gefunden, die solche Sekundärmetaboliten produzieren, können sie im Labor gezielt aktiviert werden. 

Stress aktiviert die Gene

Pilze würden ohne äußerlichen Eingriff nicht ohne weiteres Sekundärmetaboliten produzieren, denn zum Zellwachstum und -fortbestand werden sie nicht benötigt. „Vor allem bei Pilzen ist das Potenzial groß, neue Sekundärmetaboliten zu finden. Dass diese nicht ohne Weiteres unter Laborbedingungen produziert werden, erschwert jedoch die Suche danach“, erklärt Christian Derntl. Doch wie unterscheidet man nützliche von Lückengenen? Gene, die Sekundärmetaboliten produzieren, liegen häufig geclustert auf der DNA vor. Das Hauptgen, das die chemische Struktur des Metaboliten vorgibt, ist recht groß und daher gut erkennbar. Doch in den Clustern befinden sich häufig auch Gap Genes, die bestehende Methoden bislang noch nicht rausfiltern konnten, beziehungsweise nicht voraussagen konnten, welche funktional sind und welche nicht. Durch FunOrder sollen nur spezielle Gene innerhalb des Clusters aktiviert werden. „Wir wollen vorhersagen, welche Gene wir im Labor berücksichtigen müssen und welche nicht“, sagt der Erst-Autor der Studie, Gabriel Vignolle.
 

Der evolutionäre Background als Schlüssel

„Wir leben in einem Zeitalter, in dem sich Genome ganz einfach und kostengünstig sequenzieren lassen“, erklärt Derntl. „Auch im Internet sind unzählige Datensätze vorhanden. Da stehen wir eher vor der Herausforderung, die Daten sinnvoll auszuwerten und zu strukturieren. Die Bioinformatik kann uns dabei helfen.“ Das Programm FunOrder wurde also mit Daten über Pilze gefüttert, bis sich eine umfangreiche Datenbank entwickelt hat, mit deren Hilfe man Gene ähnlicher evolutionärer Hintergründe identifizieren kann. “Wir konnten in Folge zeigen, dass genau diese ko-evoluierten Gene funktionell notwendig sind und sich so von den Gap Genes unterscheiden lassen“, erklärt Gabriel Vignolle. Selbst neu entdeckte Pilze können auf diese Weise sequenziert werden. Der Quellcode von FunOrder steht öffentlich zur Verfügung, um weltweite Analysen zu ermöglichen.

Quelle: Informationsdienst Wissenschaft
 

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