Erstmals ist es gelungen, mithilfe der Multi-Epitop-Ligand-Cartography (MELC) die räumlichen und zeitlichen Verteilungsmuster einer großen Anzahl von Proteinen in ein und derselben Zelle zu untersuchen. Dabei entdeckten die Wissenschaftler molekulare Netzwerke, die durch Leitproteine kontrolliert werden. Diese Entdeckung hilft nicht nur bei der weiteren Entschlüsselung des hochkomplexen Zusammenwirkens der von den Genen kodierten Proteine, sondern bietet auch neue Diagnosemöglichkeiten bei krankhaften Veränderungen der Zelle, wie jetzt in Nature Biotechnology dargestellt.
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Es bestätigte sich die Annahme, dass Proteine innerhalb von Zellstrukturen, ähnlich wie Buchstaben einer Sprache Worte bilden, zu hochkomplexen funktionellen Einheiten, so genannten Clustern, zusammengelagert werden. Sie ergeben für Zellen und Gewebe eine Art Visitenkarte, die den individuellen Zelltyp, die jeweiligen experimentellen Bedingungen wie auch Änderungen im Krankheitszustand widerspiegeln. Es konnten so genannte Leitproteine identifiziert werden, die diese Cluster hierarchisch kontrollieren. Bei experimentellen oder krankhaften Veränderungen wandeln sich diese Cluster, und die Zelle kann bestimmte Funktionen, wie beispielsweise Zellwanderung im Falle von Krebszellen, nicht mehr oder nur in veränderter Form ausführen.
Neue Zielproteine entdeckt
Wie jetzt in Nature Biotechnology veröffentlicht, fanden die Wissenschaftler unter anderem neue, diagnostisch bedeutsame Netzwerke bei entzündlichen Hautkrankheiten, bei chronischem neuropathischem Schmerz und in Tumorzellen. Außerdem konnten neue Zielproteine für die Behandlung dieser Krankheiten entdeckt werden. Neben der daraus unmittelbar ableitbaren Bedeutung der MELC- Technologie für die diagnostische und therapeutische Medizin ist hiermit erstmals klar gezeigt, dass es sich bei den gefundenen Mustern gewissermaßen um einen Kode handelt, nach dem die Protein-Netzwerke der Zelle charakterisiert werden können. Er ist dank der neuen Technik unmittelbar zugänglich für ausgefeilte mathematische Methoden der kombinatorischen Statistik und Geometrie, ein Gebiet, das von dem Ko- Autor Andreas Dress vom PICB in Shanghai speziell für die MELC- Technologie angepasst wurde. Bereichert durch die neue Technologie steht nunmehr an, die Gesamtheit der molekularen Netzwerke der Zellen – so eben auch das Toponom des Menschen – in Krankheit und Gesundheit zu entschlüsseln.
In diesem Projekt arbeiteten ganz verschiedene Fachrichtungen und Institutionen mit dem Institut für Medizinische Neurobiologie Magdeburg zusammen: Die Universitätsklinik für Dermatologie und Venerologie und der Technologie-Park "ZENIT" der Universität Magdeburg, das Max-Planck-Institut für Mathematik in den Naturwissenschaften Leipzig sowie das "Partner Institute for Computational Biology" (PICB, Shanghai, China), ein Partner-Institut der Max-Planck-Gesellschaft und der Chinese Academy of Sciences (CAS).
(idw – Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, 04.10.2006 – AHE)
