Computational models for the study of responses to infections
In diesem Jahrhundert haben neue experimentelle Techniken und Computer-Verfahren enorme Mengen an Information erzeugt, die bereits viele biologische Rätsel enthüllt haben. Doch die Komplexität biologischer Systeme wirft immer weitere neue Fragen auf. Um ein System zu verstehen, bestand der Hauptansatz bis jetzt darin, es in Komponenten zu zerlegen, die untersucht werden können. Ein neues Paradigma verknüpft die einzelnen Informationsteile, um sie auf globaler Ebene verstehen zu können. In der vorgelegten Doktorarbeit habe ich deshalb versucht, infektiöse Krankheiten mit globalen Methoden („Systembiologie“) bioinformatisch zu untersuchen. Im ersten Teil wird der Apoptose-Signalweg analysiert. Apoptose (Programmierter Zelltod) wird bei verschiedenen Infektionen, zum Beispiel bei Viruserkrankungen, als Abwehrmaßnahme eingesetzt. Die Interaktionen zwischen Proteinen, die ‚death’ Domänen beinhalten, wurden untersucht, um folgende Fragen zu klären: i) wie wird die Spezifität der Interaktionen erzielt? –sie wird durch Adapter erreicht, ii) wie werden Proliferation/ Überlebenssignale während der Aktivierung der Apoptose eingeleitet? – wir fanden Hinweise für eine entscheidende Rolle des RIP Proteins (Rezeptor-Interagierende Serine/Threonine-Proteinkinase 1). Das Modell erlaubte uns, die Interaktions-Oberflächen von RIP vorherzusagen. Der Signalweg wurde anschließend auf globaler Ebene mit Simulationen für verschiedene Zeitpunkte analysiert, um die Evolution der Aktivatoren und Inhibitoren des Signalwegs und seine Struktur besser zu verstehen. Weiterhin wird die Signalverarbeitung für Apoptosis-Signalwege in der Maus detailliert modelliert, um den Konzentrationsverlauf der Effektor-Kaspasen vorherzusagen. Weitere experimentelle Messungen von Kaspase-3 und die Überlebenskurven von Zellen bestätigen das Modell. Der zweite Teil der Resultate konzentriert sich auf das Phagosom, eine Organelle, die eine entscheidende Rolle bei der Eliminierung von Krankheitserregern spielt. Dies wird am Beispiel von M. tuberculosis veranschaulicht. Die Fragestellung wird wiederum in zwei Aspekten behandelt: i) Um die Prozesse, die durch M. tuberculosis inhibiert werden zu verstehen, haben wir uns auf das Phospholipid-Netzwerk konzentriert, das bei der Unterdrückung oder Aktivierung der Aktin-Polymerisation eine große Rolle spielt. Wir haben für diese Netzwerkanalyse eine Simulation für verschiedene Zeitpunkte ähnlich wie in Teil eins angewandt. ii) Es wird vermutet, dass Aktin-Polymere bei der Fusion des Phagosoms mit dem Lysosom eine Rolle spielen. Um diese Hypothese zu untersuchen, wurde ein in silico Modell von uns entwickelt. Wir fanden heraus, dass in der Anwesenheit von Aktin-Polymeren die Suchzeit für das Lysosom um das Fünffache reduziert wurde. Weiterhin wurden die Effekte der Länge der Aktin-Polymere, die Größe der Lysosomen sowie der Phagosomen und etliche andere Modellparameter analysiert. Nach der Untersuchung eines Signalwegs und einer Organelle führte der nächste Schritt zur Untersuchung eines komplexen biologischen Systems der Infektabwehr. Dies wurde am Beispiel der Wirt-Pathogen Interaktion bei Bordetella pertussis und Bordetella bronchiseptica dargestellt. Die geringe Menge verfügbarer quantitativer Daten war der ausschlaggebende Faktor bei unserer Modellwahl. Für die dynamische Simulation wurde ein selbst entwickeltes Bool’sches Modell verwendet. Die Ergebnisse sagen wichtige Faktoren bei der Pathologie von Bordetellen hervor, besonders die Bedeutung der Th1 assoziierten Antworten und dagegen nicht der Th2 assoziierten Antworten für die Eliminierung des Pathogens. Einige der quantitativen Vorhersagen wurden durch Experimente wie die Untersuchung des Verlaufs einer Infektion in verschiedenen Mutanten und Wildtyp-Mäusen überprüft. Die begrenzte Verfügbarkeit kinetischer Daten war der kritische Faktor bei der Auswahl der computer-gestützten Modelle. Der Erfolg unserer Modelle konnte durch den Vergleich mit experimentellen Beobachtungen belegt werden. Die vergleichenden Modelle in Kapitel 6 und 9 können zur Untersuchung neuer Wirt-Pathogen Interaktionen verwendet werden. Beispielsweise führt in Kapitel 6 die Analyse von Inhibitoren und inhibitorischer Signalwege aus drei Organismen zur Identifikation wichtiger regulatorischer Zentren in komplexen Organismen und in Kapitel 9 ermöglicht die Identifikation von drei Phasen in B. bronchiseptica und der Inhibition von IFN-γ durch den Faktor TTSS die Untersuchung ähnlicher Phasen und die Inhibition von IFN-γ in B. pertussis. Eine weitere wichtige Bedeutung bekommen diese Modelle durch die mögliche Identifikation neuer, essentieller Komponenten in Wirt-Pathogen Interaktionen. In silico Modelle der Effekte von Deletionen zeigen solche Komponenten auf, die anschließend durch experimentelle Mutationen weiter untersucht werden können.
Biologische Kaskaden, Bordetellae, M. tuberculosis, Apoptose, Biological cascades, Apoptosis
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