Blockieren oder verstärken, das ist hier die Frage!

Neues Modell beschreibt die Interaktion von miteinander verwobenen Netzwerken.

Modell des Wachstums von verwobenen Strömungsnetzwerke. OBEN: Segment der Gallenkanälchen (grün) und Blutgefäße (magenta) in der Leber (Maßstabsbalken: 0,2 mm) UNTEN: Simulation von Lebernetzwerken als abstrahiertes kubisches Gitter. Benachbarte Ecken jedes Graphen verstärken oder blockieren sich gegenseitig in ihrer Entwicklung. © Felix Kramer, CSBD / MPI-CBG

Es ist bekannt, dass neu entstehende Blutgefäße, zum Beispiel bei Embryonen oder während der Wundheilung, zunächst übermäßig wachsen. Dann werden sie abhängig von ihrer Durchblutung reduziert und zu einem komplexen Netzwerk von winzigen Blutgefäßen umgewandelt, das das Gewebe durchzieht. Studien der computergestützten Physik haben gezeigt, dass genau dieser Prozess mit einem einfachen Kostenmodell simuliert werden kann, das das Gleichgewicht von Gesamtgefäßvolumen und hydrodynamischem Widerstand beschreibt. Darüber hinaus kann dieser Ansatz sogar die relativen Gefäßgrößen an Verzweigungspunkten des Netzwerks vorhersagen, was als "Murray'sches Gesetz" bekannt ist.

Viele Organe von Säugetieren werden jedoch nicht nur von winzigen Blutgefäßen (Kapillaren), sondern auch von noch kleinere Strukturen, so genannten Sekretnetzwerken, durchzogen Ein solches winziges Gefäßnetz befindet sich in der Leber (Gallengänge) und sondert Galle ab, die für die Verdauung fetthaltiger Nahrung, aber auch für den Abtransport von Zellabfällen benötigt wird. Obwohl diese beiden Flüssigkeitsnetzwerke scheinbar sehr empfindlich sind, sind sie maschenartig miteinander verschlungen, so dass die Leber als effizientes Filterorgan fungieren kann. Bislang war der genaue Prozess der Erzeugung und Aufrechterhaltung solcher verschlungenen und maschenartigen Gefäßsysteme, wie sie in der Leber vorkommen, noch unbekannt. Forscher der Gruppe um Carl Modes am Zentrum für Systembiologie Dresden (CSBD) und am MPI-CBG haben nun ein erweitertes Kostenmodell entwickelt, das zwei Strömungsnetzwerke gleichzeitig miteinander koppelt. Ihre Studie wurde kürzlich in der Fachzeitschrift Physical Review Research veröffentlicht.

Felix Kramer, Erstautor der Studie, erklärt: "Verschlungene Gefäßsysteme beeinflussen sich gegenseitig in ihrem Wachstum, sie blockieren oder verstärken sich gegenseitig. Unser erweitertes Modell ist in der Lage, den Übergang von baumartigen zu Maschenstrukturen in Abhängigkeit von der jeweiligen Interaktion der beiden Netzwerke vorherzusagen." Der Doktorand im 3. Jahr fügt hinzu: "Das Murray'sche Gesetz funktioniert gut für einzelne baumartige Strukturen, unser Ansatz erlaubt jedoch auch die Beschreibung und Quantifizierung der Maschen, was vorher nicht möglich war."

Die Erweiterung von Murray's Gesetz erlaubt es den Forschern auch, die Relevanz jedes Kostenmodells für echte räumliche Datensätze zu testen. Indem sie damit von Mikroskopiedaten zurückrechnen, können sie zum ersten Mal verschiedene Klassen des Modells auf deren Plausibilität überprüfen. Der Physiker Carl Modes, der die Studie leitete, sagt: "Dieser Modellansatz ist nicht auf die Leber beschränkt, sondern kann auf jedes verschlungene System wie Bauchspeicheldrüse, Niere, Lymphsystem oder Knochenmark angewandt werden. Auch wenn es immer noch Einschränkungen bei der Abschätzung eines der beiden Stimuli (Blockade oder Verstärkung) gibt, kann die Verbesserung seiner Anwendbarkeit und Qualität dabei helfen, entscheidende Stimuli in beliebigen biologischen Strömungsnetzwerken richtig zu klassifizieren und zu identifizieren. Unser größter Traum wäre es, krankhafte Deformationen in den Gefäßsystemen identifizieren zu können und daraus ein diagnostisches Werkzeug zu machen, zum Beispiel für Leberzirrhose, die Erkennung polyzystischer Erkrankungen (z.B. in der Niere) oder Tumorwachstum."

Originalpublikation

Felix Kramer and Carl D. Modes: "How to pare a pair: Topology control and pruning in intertwined complex networks", Phys. Rev. Research 2, 043171, published 2 November 2020
DOI: 10.1103/PhysRevResearch.2.043171