Genetik von Krebszellen: Computermodelle sortieren das Chaos

05/11/2015
Foto: Forscherin zeigt Bildschirm mit Programmcode

Sarah Killcoyne; ©LCSB

Wissenschaftler des Luxembourg Centre for Systems Biomedicine der Universität Luxemburg haben eine Methode entwickelt, um das Genom von Krebszellen genauer zu analysieren, als dies bisher möglich war. Das Team um Prof. Antonio del Sol, Leiter der Forschungsgruppe Computational Biology, setzt dabei auf Bioinformatik.

Mit Hilfe neuartiger Rechenverfahren haben die Forscher Modelle des Genoms von Krebszellen erstellt, die auf bekannten Änderungen des Genoms beruhen. Diese Modelle sind hilfreich, um die Struktur des Erbmaterials in Tumoren zu bestimmen. "Wenn wir diese Struktur kennen, können wir untersuchen, wie Krebs entsteht und wie er sich ausbreitet", sagt del Sol: "Das liefert uns Hinweise auf mögliche Ansatzpunkte für die Entwicklung neuer Krebsmedikamente und eine verbesserte individuelle Therapie für Krebspatienten." Ihre Ergebnisse haben die LCSB-Forscher jetzt im Fachjournal Nucleic Acids Research veröffentlicht.

"Ursache von Krebserkrankungen sind Veränderungen im Erbmaterial", sagt Sarah Killcoyne, die an der Universität Luxemburg promoviert und deren Doktorarbeit zentraler Bestandteil des Forschungsprojekts ist: "Es treten Mutationen auf, die Chromosomen können brechen, sich in falscher Reihenfolge wieder zusammensetzen oder Teile der DNA gehen verloren", beschreibt Killcoyne den zellulären Super-GAU: "Im schlimmsten Fall gerät das Genom vollkommen durcheinander". Die betroffenen Zellen können ihre Aufgabe im Körper nicht mehr wahrnehmen und - fast noch schlimmer - vermehren sich unbegrenzt. Es kommt zum Krebs.

Wichtig für die Entwicklung neuer Krebsmedikamente und für die individuelle Therapie ist es, den Aufbau des Erbmaterials von Krebszellen zu kennen. In der Vergangenheit haben Wissenschaftler und Onkologen deshalb aus Tumoren Chromosomen isoliert und diese unter dem Mikroskop analysiert. Dabei stellten sie fest, dass Auffälligkeiten an der Chromosomenstruktur oft auf die Krebsart und auf die passende Therapie hindeuten. "Gensequenzierungen haben die Identifizierung von Mutationen präziser gemacht und unser Verständnis von Krebs deutlich verbessert", sagt Sarah Killcoyne: "Aber es ist viel schwieriger, diese Technologie auch zur Analyse der chaotischen Änderungen im Genom von Krebszellen zu nutzen."

Der Grund: Die Sequenzierungsmaschinen liefern immer die Daten recht kurzer DNA-Abschnitte. Um das Genom zu rekonstruieren, benötigen Wissenschaftler deshalb eine so genannte Referenzsequenz - eine Art Vorlage, auf der sie das Puzzle des sequenzierten Genoms zusammensetzen. Killcoyne: "Die Referenzsequenz gibt uns Hinweise, wo die Bruchstücke überlappen und in welcher Reihenfolge sie zusammengehören." Da die Gensequenz in Krebszellen völlig aus den Fugen geraten ist, kann es logischerweise nicht nur eine Referenzsequenz geben. "Wir haben jetzt mehrere Modelle entwickelt", sagt Sarah Killcoyne: "Mit statistische Verfahren und unserem neuen bioinformatorischen Ansatz konnten wir mehrere Referenzen von chaotischen Genomen bilden und an ihnen die strukturellen Änderungen in Krebs-Genomen untersuchen."

Die Modelle haben für Gruppenleiter del Sol doppelte Bedeutung, wie er feststellt: "Zum einen ist Sarah Killcoynes Arbeit wichtig für die Krebsforschung. Schließlich lassen sich mit den Modellen die genetischen und molekularen Abläufe bei Krebserkrankungen ursächlich erforschen und neue therapeutische Ansätze entwickeln. Zum anderen interessiert uns die bioinformatorische Modellentwicklung aber auch, um sie auf andere Krankheiten zu übertragen, die komplexe genetische Ursachen haben - etwa neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson. Auch hier wollen wir die Zusammenhänge zwischen genetischen Veränderungen und den daraus resultierenden Stoffwechselprozessen besser verstehen. Schließlich sind neue Ansätze für Diagnose und Therapie neurodegenerativer Erkrankungen ein wichtiges Ziel des Luxembourg Centre for Systems Biomedicine."

MEDICA.de; Quelle: Université du Luxembourg

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