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Biologische Computer zerstören Krebs
Archiv | 10.09.2011 | Forschern der ETH Zürich und des Massachusetts Institute of Technology (MIT) ist es gelungen, ein biologisches Computernetzwerk in menschliche Zellen einzubauen. Das Netzwerk erkennt Krebszellen anhand einer logischen Rechenoperation mit fünf krebsspezifischen Faktoren und führt zu deren Zerstörung.
Wissenschaftler arbeiten schon seit geraumer Zeit an biologischen
Computern, die in lebenden Zellen arbeiten. Sie sollen beispielsweise
verschiedene Moleküle im Innern einer menschlichen Körperzelle erkennen,
die wichtige Informationen über den Gesundheitszustand der Zelle
preisgeben und eine entsprechende Behandlung einleiten. Nun sind Yaakov
(Kobi) Benenson, Professor für Synthetische Biologie der ETH Zürich und
MIT-Professor Ron Weiss mit einem Team von Wissenschaftlern diesem Ziel
einen grossen Schritt näher gekommen.
In einer Publikation, die soeben in «Science» erschienen ist, stellen
sie einen Schaltkreis aus verschiedenen Genen vor, der zwischen
Krebszellen und gesunden Zellen unterscheiden und richtig — sprich mit
Zelltod der entarteten Zellen — reagieren kann. Dieses Netzwerk erkennt
im Inneren der Zelle fünf Krebsspezifische molekulare Faktoren sowie
deren Konzentration. Weil der Schaltkreis nur funktioniert, wenn alle
Faktoren in der Zelle vorhanden sind, muss die Identifizierung der Zelle
sehr spezifisch erfolgen.
Krebszellen selektiv in den Tod schicken
Die Forscher testeten das Gen-Netzwerk in verschiedenen Kulturen
menschlicher Zellen: Krebszellen aus dem Gebärmutterhals, den
sogenannten HeLa-Zellen, und gesunden Zellen. Diese Experimente waren
erfolgreich. Nachdem die Forscher den genetischen Biorechner der
Zellkultur eingeschleust hatten, starben die HeLa-Zellen ab. Die
gesunden Zellen hingegen blieben vom Zelltod verschont.
Für diesen Erfolg war viel Vorarbeit nötig. Benenson und sein Team
mussten erst herausfinden, welche Kombination von Molekülen einzigartig
für die HeLa-Zellen sind. Als Signalmoleküle dienten verschiedene Arten
von Mikro-RNS (miRNA). Die Forschenden mussten erst ein miRNS-Profil
identifizieren, das für eine HeLa-Zelle typisch ist. Doch im Körper gibt
es rund 250 verschiedene Zelltypen und unzählige Varianten von
Krebszellen, wovon hunderte im Labor gezüchtet werden können. Noch
grösser ist die Vielfalt von miRNS: 500 bis 1000 verschiedene Arten sind
aus menschlichen Zellen bekannt. «Jeder Zelltyp, unabhängig davon ob
gesund oder krank, hat verschiedene miRNS-Moleküle, die an- oder
abgeschaltet sind», sagt Benenson.
Fünf Faktoren für Krebsprofil
Ein miRNS-Profil zu erstellen, ist einer Krankheitsdiagnose ähnlich:
«Ein Merkmal allein, wie beispielsweise Fieber, kann eine Krankheit
nicht zuverlässig bestimmen. Je mehr Faktoren ein Arzt kennt, desto
zuverlässiger wird seine Diagnose», erklärt der Professor, der vor
eineinhalb Jahren von Harvard an die ETH Zürich gekommen ist. Sein Team
hat deshalb nach mehreren Faktoren gesucht, die Krebszellen zuverlässig
von gesunden Körperzellen unterscheiden. In ihrem Versuch mit den
HeLa-Zellen konnten die Wissenschaftler schliesslich fünf miRNSs
identifizieren, die in einer bestimmten Konzentrationen vorliegen
mussten, damit das Gen-Netzwerk die Zelle präzise und zuverlässig als
Krebszelle identifizieren kann.
Operationen wie in einem Rechner
Jeder Faktor muss mit einem 'AND'- oder einem AND NOT-Befehl mit dem
nächsten logisch verknüpft sein, damit am Schluss das richtige Resultat
erzielt werden kann. Dass der Zellcomputer gleich fünf verschiedene
Faktoren miteinander verknüpfte und daraus die richtige Diagnose stellen
konnte, sind für Benenson ein grosser Erfolg und ein wichtiger Schritt.
In einem nächsten Schritt will er diese Zellcomputer in einem
geeigneten Tiermodell testen. Zukünftige Anwendungen könnten bei
Diagnose und Therapie liegen. Allerdings gibt es noch ein paar
schwierige Probleme zu lösen, wie etwa die fremden Gene in einer Zelle
effizient und sicher zu halten. Die Gene in die Zellen zu bringen, ist
ebenfalls nicht einfach. Für seinen Ansatz braucht der ETH-Professor nur
eine temporäre Genzugabe, wozu die Methoden, viral oder chemisch, noch
nicht völlig ausgreift sind. «Von einer voll funktionalen
Behandlungsmethode für Menschen sind wir noch immer sehr weit entfernt.
Diese Arbeit aber ist ein erster, wichtiger Schritt, der die
Machbarkeit solch selektiver Diagnosemethode aufzeigt», sagt Benenson.
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