Die zufällige Dynamik von Kompartimenten

Neues mathematisches Modell zur Erforschung kompartmentalisierter biochemischer Systeme

Beschreibung mehrerer Prozesse in einem biologischen System mit dem neuartigen Modell. Oben entwickelt sich eine Population aus Zellen als Ergebnis von chemischen Reaktionen in ihrem Inneren (links), Ereignissen der Zellteilung (Mitte) und Interaktionen mit anderen Zellen (rechts). Copyright: Duso / CSBD / MPI-CBG

Lebewesen organisieren ihre biochemischen Programme innerhalb von Kompartimenten, wie zum Beispiel Zellen oder Organellen. Anders als in einem Reagenzglas verändern sich diese Reaktionsbehälter jedoch mit der Zeit, etwa wenn Zellen wachsen oder sich teilen oder wenn zwei Organellen in einer Zelle miteinander fusionieren. Das komplexe Zusammenspiel zwischen chemischen Reaktionen und deren Kompartimentalisierung bestimmt das Verhalten vieler biologischer Systeme, wie z.B. einer wachsenden Zellpopulation oder eines Netzwerks von Vesikeln, die zusammen ihre molekulare Fracht verarbeiten.

Kompartmentalisierte Reaktionssysteme mithilfe von mathematischen Modellen zu erforschen ist jedoch sehr anspruchsvoll und bisher fehlten ausreichend effiziente rechnerische Methoden.

Forscher aus der Gruppe von Christoph Zechner, Gruppenleiter am Zentrum für Systembiologie Dresden und am MPI-CBG haben nun eine mathematische Methode entwickelt, welche diese Schwierigkeiten umgeht. Ihre Methode, die kürzlich in PNAS veröffentlicht wurde, erlaubt es, die statistischen Eigenschaften von kompartmentalisierten Systemen auf sehr effektive Weise zu berechnen.

Lorenzo Duso, Doktorand in Christoph's Gruppe und Erstautor des Artikels, erklärt: „Die größte Herausforderung bei kompartmentalisierten Reaktionssystemen ist, dass sie eine enorme Anzahl von Variablen beinhalten, was ihre numerische Analyse sehr zeitaufwendig macht. Im Gegensatz dazu fasst unsere Methode diese Variablen statistisch zusammen, was zu einer deutlich weniger komplexen Beschreibung des Systems führt. So können wir die Kerneigenschaften des Systems analysieren, indem wir nur ein paar wenige Gleichungen lösen.“ Der Physiker fügt hinzu: „Im Falle des Vesikel-Transports zum Beispiel können einzelne Vesikel erzeugt werden, miteinander fusionieren oder sich aufteilen, während ihre molekulare Fracht verarbeitet wird; es ist wie in einem automatisierten Warenhaus, wo Güter stetig auf viele sich bewegende Pakete umverteilt werden. Unsere Methode kombiniert all diese Ereignisse und sagt voraus, wie viele Pakete wir in Zukunft haben werden und wie viele Moleküle eines bestimmten Typs sie beinhalten werden.“

Christoph Zechner fährt fort: „Kompartmentalisierung ist ein wichtiges Merkmal vieler biologischer Systeme und unsere Methode trägt dazu bei, solche Systeme rechnerisch analysieren zu können. Wir erwarten daher viele potenzielle Anwendungen für biologische Systeme auf subzellulärer und zellulärer Ebene.“

Originalpublikation

Lorenzo Duso and Christoph Zechner: “Stochastic reaction networks in dynamic compartment populations“, PNAS, 31 August, 2020