Menschliches Modell fertiggestellt

Forscher der University of California in San Diego haben das erste vollständige Computermodell des menschlichen Stoffwechsels konstruiert. Kostenlos erhältlich im Netz , ist das Modell ein wichtiger Schritt auf dem noch jungen Gebiet der Systembiologie und wird Forschern helfen, neue Wirkstoffwege aufzudecken und die molekularen Grundlagen von Krebs und anderen Krankheiten zu verstehen.



University of California, San Diego, haben Forscher das erste vollständige Computermodell des menschlichen Stoffwechsels konstruiert. Sie verwendeten das Modell, um diese Karte zu erstellen, eine Analyse der metabolischen Auswirkungen einer Magenbypass-Operation nach einem Jahr.

Der Stoffwechsel ist die Summe aller chemischen Reaktionen, die daran beteiligt sind, die Nährstoffe in der Nahrung in Energie umzuwandeln und sie als Rohstoffe für die Herstellung von allem zu verwenden, was der Körper braucht, von Hormonen wie Insulin bis hin zu den Lipiden, die die Zellmembranen bilden. Das Computermodell des Stoffwechsels, konstruiert von Forschern im Labor von Bernhard Palsson , Professor für Bioingenieurwesen, verbindet all diese bekannten chemischen Reaktionen im Körper mit jedem menschlichen Gen.





Ähnliche Stoffwechselmodelle bei Mikroben wie Hefe und E coli – darunter mehrere, die von Palssons Labor generiert wurden – ermöglichen es Forschern, Organismen zu entwickeln, die Produkte wie Ethanol und Malariamedikamente effizienter produzieren. (Siehe Beobachten der Entwicklung von Bakterien im Labor und technisch hergestellte Mikroben steigern Ethanol.) Aber, sagt Aviv Regev , einem Computerbiologen am Broad Institute in Cambridge, MA, war ein qualitativ hochwertiges Modell des Stoffwechsels beim Menschen schwer fassbar.

Das neue Modell umfasst jedes bekannte Gen und jede Stoffwechselreaktion, die Palssons Gruppe bei einer umfangreichen Recherche in der wissenschaftlichen Literatur entdeckt hat. Ein bestimmtes Gen in der Datenbank ist mit seinem Proteinprodukt verbunden, das mit einer Reihe von Stoffwechselreaktionen verbunden sein kann, die mit anderen Reaktionen verbunden sind, die mit Nährstoffeinträgen wie Glukose und Energieabgabe oder einem Produkt wie Melatonin verbunden sind. Palsson nennt das Modell eine mathematische Darstellung all dieser Daten. Die Online-Datenbank wird laufend aktualisiert.

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Regev sagt, dass eine der vielversprechendsten Anwendungen des Modells die Projektion von Daten aus Gen-Expressions-Profiling-Studien ist. Mithilfe von Microarrays ist es nun möglich, Unterschiede in der Genexpression beispielsweise zwischen normalem Lebergewebe, krebsartigem Lebergewebe und diabetischem Lebergewebe zu finden. Solche Daten haben das Potenzial, sowohl die molekularen Ursachen von Krankheiten als auch potenzielle Angriffspunkte für Medikamente aufzudecken. Aber in diesen Studien, sagt Regev, sind Veränderungen in der Genexpression über das gesamte Genom verteilt.



Mit dem Modell können Forscher eingeben, welche Gene in einem erkrankten Gewebe exprimiert werden und erhalten als Ausgabe die Stoffwechselwege, an denen diese Gene beteiligt sind – anstatt mühsam einzeln in der wissenschaftlichen Literatur nach Informationen zu suchen. Im Fall der Leber könnte das Modell den Forschern zum Beispiel sagen, dass ein im Leberkrebsgewebe überexprimiertes Gen an bestimmten Stoffwechselreaktionen beteiligt ist und bestimmte Produkte erzeugt. Forscher könnten dann nach einem Medikament suchen, das auf diese Wege oder Produkte abzielt. Es gibt sehr groß angelegte metabolische Verschiebungen im Krebsgewebe, sagt Regev.

James Collins , Professor für Biomedizintechnik an der Boston University, hat bereits damit begonnen, Ansätze auf Netzwerkebene zum Verständnis von Krebs zu verwenden, und sagt, dass er Palssons Modell in seiner Forschung verwenden wird. Sie können bei einem Patienten mit Prostatakrebs unterschiedlich exprimierte Gene untersuchen, sagt Collins. Gibt es unter diesen Signalwege, die auf die zugrunde liegenden Prozesse der Krankheit hinweisen? Es wird uns ermöglichen, komplexe Daten zu filtern und zu verdichten und Wirkstoffziele zu identifizieren.

Darüber hinaus könnte das Modell Forschern helfen, bestehende Medikamente besser zu verstehen und zu optimieren. Es sei schwierig herauszufinden, welche Gene indirekt von einem Medikament betroffen seien, sagt Collins. Sie möchten wissen, was Sie tun, um eine bessere Chemie, stärkeres geistiges Eigentum zu erhalten und Nebenwirkungen zu verstehen. Palsson weist darauf hin, dass das Netzwerk, da es mehrere Wege identifizieren kann, um das gleiche Ergebnis zu erzielen, Pharmaunternehmen helfen kann, Verbindungen mit den gleichen Wirkungen zu entwickeln – Alternativen zu Statin-Medikamenten wie Lipitor zum Beispiel –, ohne die Patente ihrer Konkurrenten zu verletzen.

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