Digitale Bakterien – damit sich Kranke gesund essen
Veröffentlicht am Mittwoch, den 30. November 2016
Hunderte verschiedene Bakterienarten leben im menschlichen Verdauungstrakt. Sie helfen uns dabei, unsere Nahrung zu verdauen. Die Stoffwechselprozesse dieser Bakterien sind nicht nur extrem wichtig für unsere Gesundheit – sie sind auch enorm komplex. Einem Forschungsteam des Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (CSB) der Universität Luxemburg ist jetzt ein wichtiger Schritt auf dem Weg gelungen, die Komplexität der Bakteriengesellschaften im menschlichen Darm, des so genannten Mikrobioms, am Computer zu modellieren. Dazu trugen die Wissenschaftler sämtliche bekannte Daten zum Stoffwechsel von 773 Bakterienstämmen zusammen – mehr als jemals zuvor in solchen Studien untersucht wurden. Ausgehend von diesen Daten entwickelten sie für jeden Bakterienstamm ein Computermodell. Die Sammlung dieser Modelle trägt die Bezeichnung AGORA. Sie kann jetzt genutzt werden, um Stoffwechselprozesse zu simulieren, die in den Mikroorganismen ablaufen. Außerdem können Forscher damit untersuchen, wie dieser Metabolismus andere Bakterien und ihren Wirtsorganismus, den Menschen, beeinflusst. Das Team des LCSB veröffentlicht seine Ergebnisse im wissenschaftlichen Fachjournal Nature Biotechnology (DOI: 10.1038/nbt.3703). Die Sammlung prädiktiver metabolischer Modelle ist für Wissenschaftler verfügbar unter vmh.uni.lu.
Modellieren metabolischer ProzesseDie Bakterienarten, die im menschlichen Darm leben, helfen uns nicht nur unsere Nahrung zu verdauen – sie produzieren auch lebenswichtige Vitamine und beeinflussen den Abbau von Medikamenten. Die Verhältnisse dabei sind ausgesprochen komplex, da sich die Bakterien einerseits dauernd gegenseitig beeinflussen und zugleich in Kontakt mit den Darmzellen stehen. Dementsprechend spielen sie eine große Rolle für unsere Gesundheit – aber auch bei der Entstehung etlicher Krankheiten. Trotz zahlreicher wissenschaftlicher Erkenntnisse ist unser Wissen über diese Mikroorganismen noch gering. Um dies zu ändern und Entdeckungen in diesem Bereich möglich zu machen, hat ein Forschungsteam um die LCSB-Wissenschaftlerin Prof. Dr. Ines Thiele, Leiterin der Gruppe „Molecular Systems Physiology“ jetzt eine umfassende Sammlung von Computermodellen für 773 verschiedene Bakterienstämme aufgebaut, die den jeweiligen Stoffwechsel der Organismen darstellen: AGORA. „AGORA basiert auf einem neuen Konzept für die vergleichende Rekonstruktion bakterieller Stoffwechselmodelle“, sagt Ines Thiele: „Es erlaubt die Analyse einer viel größeren Zahl von Bakterienstämmen, als das bisher möglich war. Mit AGORA können wir unter Zuhilfenahme weiterer Datensätze die metabolischen Wechselwirkungen innerhalb des Mikrobioms im Darm studieren und untersuchen, wie sie durch äußere Faktoren – etwa die Zusammensetzung der Nahrung oder den Stoffwechsel des Wirtsorganismus – beeinflusst werden. Erstautorin der Studie ist Stefania Magnusdottir, die gerade ihre Doktorarbeit in Ines Thieles Gruppe am LCSB macht. „Die Basis unserer Veröffentlichung ist eine sorgfältige Untersuchung der Fachliteratur zum bakteriellen Stoffwechsel“, sagt Magnusdottir: „Wir haben dazu die bekannten experimentellen und genomischen Daten zusammengetragen. Dabei stellte sich heraus, dass beides – die bakteriellen Stoffwechseleigenschaften und die Nahrung – eine wichtige Rolle dabei spielen, wie die Mikroorganismen interagieren. Wir können nun personalisierte Modelle des Mikrobioms erstellen, indem wir die bakteriellen Computermodelle mit metagenomischen Daten verbinden – also Daten zum gesamten Genom des Mikrobioms im Darm. Diese erhalten wir, indem wir das Erbmaterial der Mikroorganismen in Stuhlproben gesunder und kranker Menschen sequenzieren.“ Krankheiten vorbeugen„Mit unseren Modellen können wir gezielt nach Stoffwechselwegen suchen, die grundlegende Bedeutung für das Mikrobiom des Darms haben“, sagt Co-Autor Dr. Ronan Fleming, der die Gruppe „Systems Biochemistry“ am LCSB leitet: „So lassen sich die konkreten Ursachen herausarbeiten, die Krankheiten auslösen, wenn im Stoffwechsel irgendetwas schief läuft. Die AGORA-Modelle erlauben es uns, den Einfluss der Wechselwirkungen zwischen Mikrobiom und Wirtsorganismus bei spezifischen Krankheiten zu untersuchen oder sie im immer wichtiger werdenden Feld der personalisierten Medizin einzusetzen.“ Der Einsatz von AGORA zur Analyse des Darm-Mikrobioms erfordert eine enge Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern, die genau dieses Forschungsobjekt im Fokus haben und experimentelle Untersuchungen daran im Labor durchführen. Dies gilt beispielsweise für Prof. Dr. Paul Wilmes, Leiter der LCSB-Gruppe „Eco-Systems Biology“. Mit seinem Team hat er Methoden entwickelt, mit denen sich Darmbakterien unter realen Bedingungen studieren lassen „AGORA lenkt unsere Aufmerksamkeit auf bestimmte Stoffwechselprozesse. So werden gezielt Experimente möglich, die eine genaue und umfassende Modellierung der Prozesse im Darm-Mikrobiom gestatten“, sagt Wilmes. Für Ines Thiele ist der hohe Präzision der AGORA-Modelle nicht das letzte Ziel: „Wir wollen vielmehr verstehen, wie die Mikroorganismen den menschlichen Stoffwechsel beeinflussen, wenn wir die Diät verändern“, sagt sie. „Das kann uns Hinweise darauf geben, wie wir Krankheiten vorbeugen oder diese behandeln können, Das kann geschehen, indem wir beispielsweise Nahrungsmittelzusätze identifizieren, die die Wechselwirkungen in einem erkrankten Darm-Mikrobiom beeinflussen – dergestalt, dass die metabolischen Funktionen eines gesunden Mikrobioms imitiert werden.“ - - - Diese Publikation ist auf ORBillu abrufbar: Generation of genome-scale metabolic reconstructions for 773 members of the human gut microbiota Weiterführende Links: Virtual Metabolic Human Database (vmh.uni.lu):
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