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19.06.2017

Bioinformatiker entdecken unerwartet starke Effekte von Proteinvariationen

Jeder Mensch kann anhand seiner DNA identifiziert werden, das Erbgut zweier Personen unterscheidet sich also eindeutig voneinander. Bioinformatikerinnen und Bioinformatiker der Technischen Universität München (TUM) haben nun herausgefunden, dass der Effekt dieser Variationen stark unterschätzt wurde. Die neuen Erkenntnisse könnten wichtige Impulse für eine personalisierte Medizin geben.

Proteine sind die Maschinerie des Lebens. Ohne sie würde keine unserer Zellen funktionieren. 20.000 verschiedene Proteine sorgen im menschlichen Körper für Stoffwechsel, Wachstum und Regeneration. Die Bausteine der Proteine sind die Aminosäuren. Diese werden in der Zelle nach einem vorgegebenen Bauplan, der in der DNA enthalten ist, zusammengesetzt.

Eine großflächige Studie, bei der das Blut von 60.000 Menschen untersucht wurde, hat überraschend gezeigt, dass sich die Proteine zwischen gesunden Individuen stark unterscheiden: Und zwar variieren bei zwei nicht miteinander verwandten Menschen im Mittel 20.000 Bausteine, also Aminosäuren. Im Englischen werden diese Varianten single amino acid variants, kurz SAVs, genannt. Das amerikanische MacArthur-Lab hat etwa zehn Millionen dieser SAVs bestimmt.

Vorhersagen mithilfe von künstlicher Intelligenz

„Bisher glauben viele Experten, dass die meisten dieser Varianten nichts Wesentliches in der Funktion der Proteine verändern “, erklärt Prof. Burkhard Rost, Leiter des Lehrstuhls für Bioinformatik an der TUM. Ein Beweis für diese Theorie ist schwierig: Bei dieser großen Anzahl von SAVs ist es nicht möglich, jede einzelne experimentell zu untersuchen, nicht einmal für 0.01 Prozent der SAVs gibt es überhaupt experimentelle Daten.

Die TUM-Forscher haben daher eine Methode entwickelt, mit deren Hilfe sie die Effekte der SAVs im Computer simulieren können. Ein Programm kann anhand von Daten, die in Laborexperimenten gewonnen wurden, den wahrscheinlichen Effekt für die 99.99 Prozent aller SAVs vorhersagen, über die nichts bekannt ist. „Neben statistischen Methoden setzen wir künstliche Intelligenz ein, insbesondere maschinelles Lernen und neuronale Netze. Auf diese Weise können wir Modelle erstellen“, erklärt Yannick Mahlich, Erstautor der aktuellen Studie.

Häufige Variationen haben größere Effekte

Die Forscher waren von ihren eigenen Ergebnissen überrascht: Für Millionen der SAVs in den Proteinen gesunder Menschen wurden starke Effekte vorhergesagt. Variationen im Aufbau der Proteine, die häufiger, also in über fünf Prozent der Bevölkerung auftreten, haben außerdem einen größeren Effekt auf die Funktion der Zelle als seltene Variationen, die in weniger als einem Prozent der Bevölkerung beobachtet werden können.

Wie genau diese Effekte aussehen, können die Bioinformatiker an den Ergebnissen nicht ablesen. Die Variationen beeinflussen zum Beispiel, wie gut wir riechen können, verursachen einen veränderten Stoffwechsel, eine Krankheit oder führen zu einer Immunität gegenüber Erregern. Sie könnten auch beeinflussen, wie ein Individuum auf Umwelteinflüsse oder Medikamente reagiert. „Wahrscheinlich ist keiner dieser Effekte für uns im Alltag erkennbar“, sagt Rost. „Manche könnten aber unter bestimmten Bedingungen relevant werden, zum Beispiel dann, wenn wir zum ersten Mal ein bestimmtes Medikament einnehmen oder einem bestimmten Einfluss ausgesetzt sind.“

Impuls für eine personalisierte Medizin

Die Effekte der Proteinvariationen können nach Meinung des Bioinformatikers nicht einfach in die Kategorien Gut oder Schlecht eingeteilt werden. „Der Vergleich der Effekte von Varianten zwischen Individuen und auch zwischen Menschen und verwandten Arten suggeriert, dass jede Art viele Varianten ausprobiert.“ Und diese könnten für den Einzelnen zwar unter heutigen Bedingungen nachteilig sein. Wenn sich die Umweltbedingungen allerdings ändern, wäre es möglich, dass gerade diese der Art helfen, zu überleben.

„Die Erforschung des Einflusses der Variationen im Proteinaufbau und ihrer Funktion hat gerade erst begonnen“, erklärt Rost. Die neuen Erkenntnisse sind seiner Meinung nach aber ein wichtiger Impuls für eine neue, personalisierte Medizin: „Es ist heute bereits möglich, aus der DNA auf die Funktion einzelner Proteine zu schließen. In Zukunft wird man aus diesen Informationen auch ableiten können, welche Ernährung und welche medizinischen Wirkstoffe für den Einzelnen die besten sind.“

Publikation:
Yannick Mahlich, Jonas Reeb, Maximilian Hecht, Maria Schelling, Tjaart Andries Petrus De Beer, Yana Bromberg & Burkhard Rost : "Common sequence variants affect molecular function more than rare variants?", Scientific Reports 7, Article number: 1608 (2017); doi:10.1038/s41598-017-01054-2
Link: https://www.nature.com/articles/s41598-017-01054-2

Kontakt:
Prof. Dr. Burkhard Rost
Technische Universität München
Lehrstuhl für Bioinformatik
assistant@rostlab.org
+49 (89) 289 - 17811

Dr. Ulrich Marsch | Technische Universität München
Weitere Informationen:
http://www.tum.de

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