Software erkennt Genschalter

Blick aus dem Audimax auf den Universitätsplatz in Halle
Blick aus dem Audimax auf den Universitätsplatz in Halle (Foto: Uni Halle/Markus Scholz)

Bioinformatiker der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg (MLU) und des JKI haben eine von ihnen entwickelte Software weiter verbessert. Sie könnte künftig in der Grundlagenforschung etwa für Gentherapien eingesetzt werden.

Nicht jedes der Gene im Erbgut eines Lebewesens wird auch abgelesen. Sie können ein- und ausgeschaltet werden, zum Beispiel, indem bestimmte Proteine, sogenannte Transkriptionsfaktoren, an spezifischen Stellen im Genom andocken. Solche Transkriptionsfaktoren können bei der Entstehung und Behandlung von Krankheiten eine Rolle spielen. So sind beispielsweise einige psychische Erkrankungen oder die Entstehung mancher Tumore in der Lunge mit Mutationen von Bindungsstellen für Transkriptionsfaktoren verbunden.

Kostspieliger Nachweis

„Ein experimenteller Nachweis solcher Bindungsstellen ist extrem aufwändig und teuer“, erklärt der Bioinformatiker Dr. Jens Keilwagen vom Julius Kühn-Institut (JKI). Mit Professor Dr. Stefan Posch und Dr. Jan Grau von der MLU hat er deswegen eine Software entwickelt, die Bindungsstellen für Transkriptionsfaktoren in verschiedenen Gewebearten vorhersagen kann. Mit einem Prototyp dieses Programms hatte das Bioinformatiker-Team im Frühjahr 2017 die weltweite „Encode-Dream in vivo Transcription Factor Binding Site Prediction Challenge“ gewonnen.

Zwischenzeitlich haben die Forscher ihr Programm weiter optimiert und das Ergebnis ihrer Arbeit im renommierten Open-Access-Journal Genome Biology veröffentlicht. Damit ermöglichen die Informatiker anderen Wissenschaftlern freien Zugang zu der weiterentwickelten Open-Source-Software. „In der Challenge reichte die Zeit nicht, um das Programm in der Tiefe zu evaluieren“, sagt Keilwagen.

Software optimiert

Das haben die Informatiker jetzt nachgeholt. So konnten die Wissenschaftler überflüssige Messungen entfernen und außerdem die wichtigsten Faktoren für die Vorhersage von Bindungsstellen identifizieren. „Entscheidend sind Zugänglichkeit zum DNA-Strang und Erkennungsmotiv“, erklärt Dr. Jan Grau von der MLU. „Die DNA ist in unterschiedlichen Gewebetypen unterschiedlich verpackt, was bestimmt, wie zugänglich die DNA für Transkriptionsfaktoren ist.“ Ein Erkennungsmotiv beschreibt Abfolgen von Nukleinbasen, die von einem bestimmten Transkriptionsfaktor besonders häufig gebunden werden.

Verlässliche Vorhersage

Die nun veröffentlichte Software ist schneller und anwenderfreundlicher als der Prototyp und hat dadurch das Potenzial als Werkzeug in der Grundlagenforschung verwendet zu werden. Bei einigen Transkriptionsfaktoren ermöglicht es bereits eine verlässliche Vorhersage von Bindungsstellen. Durch weitere Verbesserungen sollen langfristig aufwendige experimentelle Nachweise durch eine bioinformatische Vorhersage ersetzt werden.

Anwendung auf Pflanzenzellen geplant

Bisher ist das Programm auf Vorhersagen für menschliche Zellen beschränkt. Die Bioinformatiker von JKI und MLU planen aber bereits die Anwendung auf Pflanzenzellen. „Damit könnte man etwa prüfen, wie eine Pflanze auf Stress reagiert – wo binden dann welche Transkriptionsfaktoren, und was lösen sie dabei aus?“, so Keilwagen.

Originalpublikation:
DOI: https://doi.org/10.1186/s13059-018-1614-y