Epigenetische Adaption: Zelldifferenzierung und Krebsentstehung

  • Abb. 1: Strukturmodell für den Komplex aus doppelstängiger DNS in B-Konformation und dem Protein MeCP2, welches bevorzugt methylierte DNS erkennt. Um die Kontakte zwischen den DNS-Basenpaaren leichter zu veranschaulichen, zeigt der rechts in Vergrßerung dargestellte Ausschnitt eine leicht gekippte Darstellung der zentralen Region. Die beiden Cysteinbasen 5CM-6 und 5CM-18 sind methyliert.Abb. 1: Strukturmodell für den Komplex aus doppelstängiger DNS in B-Konformation und dem Protein MeCP2, welches bevorzugt methylierte DNS erkennt. Um die Kontakte zwischen den DNS-Basenpaaren leichter zu veranschaulichen, zeigt der rechts in Vergrßerung dargestellte Ausschnitt eine leicht gekippte Darstellung der zentralen Region. Die beiden Cysteinbasen 5CM-6 und 5CM-18 sind methyliert.
  • Abb. 1: Strukturmodell für den Komplex aus doppelstängiger DNS in B-Konformation und dem Protein MeCP2, welches bevorzugt methylierte DNS erkennt. Um die Kontakte zwischen den DNS-Basenpaaren leichter zu veranschaulichen, zeigt der rechts in Vergrßerung dargestellte Ausschnitt eine leicht gekippte Darstellung der zentralen Region. Die beiden Cysteinbasen 5CM-6 und 5CM-18 sind methyliert.
  • Abb. 2: Der relative Methylierungsgrad der CpG-Dinuleotide des CD1A-Gens von Brustkrebspatientinnen ist gegen den relativen Methylierungsgrad des CD1E-Gens aufgetragen. Die mittlere Methylierung kann innerhalb der Extreme 0 (vollständig unmethyliert) und 1 (vollständig methyliert) einen weiten Bereich einnehmen. Interessanterweise ist das Methylierungsverhalten der beiden Gene stark korreliert, siehe Text (r = 0,75).

Alle Zellen des menschlichen Körpers stammen von einer einzigen befruchteten Eizelle ab. Sie enthalten somit, bis auf die bei Zellteilungen sehr selten auftretenden Zufallsmutationen, in ihren Zellkernen dieselben Erbinformationen. Dennoch differenzieren diese Zellen im menschlichen Körper in über 200 verschiedene Zelltypen mit sehr unterschiedlichen Eigenschaften und Aufgaben (Herzmuskelzellen, Nervenzellen, Hautzellen etc.). Die Identität einzelner Zellen wird dabei im wesentlichen dadurch bestimmt, dass in ihnen jeweils nur ein Teil der etwa 22.000 menschlichen Gene vom Genom abgelesen wird und in messenger RNA umgeschrieben werden. Auch bei den darauf folgenden Schritten, wie etwa beim Spleißen der RNA, bei der Translation in Aminosäurestränge, sowie bei sich daran anschließenden posttranslationalen Modifikationen finden fein gesteuerte Regulierungsprozesse statt. Hier werden wir uns mit der Frage beschäftigen, wer in der Zelle die Kontrolle über die Regulierung des ersten Schritts, der Transkription, ausübt.
Epigenetische Regulierung der Transkription
Ein sehr wichtiges System stellt dabei die Ebene der Transkriptionsfaktoren dar. Diese Proteine binden entweder kurz vor dem Transkriptionsstart eines Gens und rekrutieren die RNA-Polymerase an diese Stelle, oder auch weiter entfernt an sogenannte Enhancer-Regionen. Bei der Zelldifferenzierung von Stammzellen übernehmen die drei Faktoren OCT4, SOX2 und NANOG eine besonders wichtige Rolle. Zwei von ihnen gehören zu den sogenannten Yamanaka-Faktoren, durch deren gezielte Zugabe differenzierte somatische Zellen in induzierte pluripotente Zellen reprogrammiert werden können. Für diese Entdeckung wurde im vergangenen Jahr dem japanischen Forscher Shinya Yamanaka der Nobelpreis für Medizin verliehen.

Neben der Ebene der Transkriptionsfaktoren spielt jedoch auch die epigenetische Regulierung der Transkription eine entscheidende Rolle. Als „Epigenetik" versteht man vererbbare Eigenschaften einer Zelle, die nicht in ihrem Erbgut kodiert sind. Drei wichtige epigenetische Regulationsebenen sind die Methylierung von Cytosin-Nukleotidbasen an der 5‘-Position, die Modifizierung der Histon-Proteine, um die die doppelsträngige DNS herumgewickelt ist, sowie die Regulierung durch kurze RNA-Stränge.

An dieser Stelle möchte ich mich auf die Rolle der DNS-Methylierung fokussieren.

Die Methylierung von Cytosinbasen erfolgt enzymatisch durch verschiedene DNA-Methyltransferasen. Ungefähr 1 % aller genomischen Basenpaare im Menschen enthalten methylierte Cytosin-Basen. Insbesondere sind 60 - 90% aller von einer Guanin-Base gefolgten Cytosine methyliert. Wie kann man sich nun die Rolle der Methylgruppen mechanistisch vorstellen? Zum einen kann die Addition einer Methylgruppe direkte Interaktionen von Transkriptionsfaktoren mit der DNS beeinflussen, siehe Abbildung 1. Andererseits scheint der Methylierungsgrad eines DNS-Strangs dessen Konformation zu beeinflussen. In unserer Arbeitsgruppe beschäftigen wir uns mit der atomistischen Modellierung der Wechselwirkung von DNS-bindenden Proteinen mit der doppelsträngigen DNS. Zum Beispiel interessieren wir uns für das Protein methyl-CpG-binding domain 2 (MeCP2). Wie dessen Name impliziert, bindet MeCP2 bevorzugt an methylierte DNS. MeCP2 hat unter anderem eine wichtige Rolle bei der neurologischen Entwicklung. Schadhafte Mutationen im MeCP2-Gen wurden in Verbindung mit zahlreichen neuropsychologischen Problemen, unter anderem mit dem Rett-Syndrom, gebracht.

Bioinformatische Untersuchung
In unserer Arbeitsgruppe untersuchen wir die Konformationsdynamik dieser molekularen Komplexe mittels Computersimulationen auf sehr schnellen Zeitskalen von Nanosekunden bis Mikrosekunden Dauer. Die Doktorandin Siba Shanak untersucht derzeit, wie das MeCP2-Protein an unterschiedliche Konformationen der DNS bindet. Abbildung 1 zeigt ein Modell für die Bindung des Proteins MeCP2 in dessen ungebundener Kristallstruktur an einen DNS-Doppelstrang in der kanonischen B-Konformation. Durch Verformungen der DNS in andere Konformationen, die auch durch Methylierung begünstigt werden könnten, würden ganz andere Kontakte möglich werden. Im Rahmen des neu an der Universität des Saarlandes etablierten Sonderforschungsbereichs 1072 arbeiten wir derzeit mit den experimentellen Arbeitsgruppen von Prof. Albrecht Ott (Experimentelle Biophysik) und Prof. Jörn Walter (Genetik) zusammen um diese und andere Fragestellungen in Zukunft besser zu verstehen.

Eine weitere, medizinisch sehr wichtige, Frage ist, was passiert, wenn „normale" DNS-Methylierungsmuster im Menschen durcheinander geraten. Solche Veränderungen sind, insbesondere im Hinblick auf die Krebsentstehung, von hohem aktuellen Interesse. Grob gesprochen, scheint das Erbgut in Krebszellen insgesamt weniger stark methyliert zu sein als in gesundem Gewebe. Eine Ausnahme davon stellen die Promoterregionen von Tumorsuppressorgenen dar, die stärker methyliert sind als normal und damit die schützende Funktion dieser Gene beeinträchtigen. Große internationale Forschungskonsortien arbeiten derzeit daran, die DNS-Methylierungsmuster von Krebspatienten zu kartieren und mit den DNS-Methylierungsmustern in gesundem Gewebe zu vergleichen. Eine wichtige Initiative ist zum Beispiel „The Cancer Genome Atlas" (TCGA) [1]. Die dort zusammengetragenen Daten werden der internationalen Wissenschaftsgemeinde über Internet-Portale frei zur Verfügung gestellt. Besonders interessant ist, dass die Daten quasi ohne Zeitverzögerung sofort nach deren Erhebung verfügbar gemacht werden.

Brustkrebs-Studie
Wir haben bereits im Herbst 2011 damit begonnen, die ersten TCGA-Daten für Brustkrebspatientinnen zu analysieren. Insbesondere interessierten wir uns für die Zusammenhänge zwischen der Methylierung von Genpaaren. Wir hofften, daraus eventuell Hinweise über die Funktion dieser Gene zu erhalten, bzw. über die Funktion der biochemischen Pfade, an denen die von ihnen kodierten Proteine beteiligt sind. Denkbar ist zum einen, dass manche Gene in unterschiedlichen Individuen einen sehr ähnlichen Methylierungsgrad haben. Im Gegensatz dazu könnten andere Genen zufällige, starke Abweichungen von dem Normverhalten zeigen. Aus diesen beiden Fällen könnte man durch reines „data mining" vermutlich wenig über die Zellfunktionen bzw. über die Mechanismen der Krebsentstehung lernen. Neben diesen beiden Fällen könnten jedoch auch Paare von Genen oder sogar Cluster von Genen existieren, die in einzelnen Patienten entweder alle gering methyliert sind, oder alle stark methyliert sind. Für solche Paare von Genen würde man also ein korreliertes Verhalten erwarten. Eine ungeklärte Frage war jedoch, ob solche Paare überhaupt existieren.

Wir untersuchten daher für die genomischen Methylierungsdaten von über 300 Brustkrebspatientinnen, ob es darin solche Paare von Genen mit stark korreliertem Methylierungsverhalten gibt [2]. Die Prozessierung der großen Datenmenge für die 88,611,328 möglichen Paare von Genen war sehr aufwändig und konnte von dem Doktoranden Ruslan Akulenko trickreich durch Verwendung einer MySQL-Datenbank gelöst werden. Insgesamt fanden wir 187 hoch-korrelierte Paare (r > 0.75) zwischen 133 verschiedenen Genen. In Abbildung 2 ist die Korrelation für das Genpaar CD1A und CD1E gezeigt. Jeder Datenpunkt charakterisiert den Methylierungsgrad der CG-Positionen im CD1A-Gen (x-Achse) sowie im CD1E-Gen (y-Achse) in einer einzelnen Patientin. Diese beiden Gene kodieren für transmembrane CD1-Glykoproteine, die auf Chromosom 1 in einem Gencluster mit fünf Genen vorliegen. Beide Gene haben eng verwandte zelluläre Funktionen. Insofern ist leicht nachvollziehbar, dass diese beiden Gene stark in ihrem Methylierungsgrad korrelieren (r = 0.75). Interessanterweise liegen jedoch weniger als die Hälfte der stark korrelierten Gene (74) auf demselben Chromosom. Solche Zusammenhänge zwischen auf verschiedenen Chromosomen lokalisierten Genen deuten vielmehr auf eine potentielle funktionelle Verwandtschaft hin. Durch deren Aufspüren lassen sich neuartige funktionelle Bezüge herstellen, die eventuell einen Bezug zur Krebsentstehung haben könnten.

Wir clusterten daher die Methylierungsdaten in 29 Cluster von Genen, die sich ähnlich verhalten. Danach überprüften wir, ob in einzelnen Cluster gehäuft Gene mit gemeinsamen Funktionen auftraten.

Ergebnis
Diese Analyse ergab vier zelluläre Pfade, die in diesen Clustern von hochkorrelierten Gene signifikant angereichert sind: MODY bzw. maturity onset diabetes of the young, hämatopoätische Zelllinie, Langzeit-Depression, sowie ECM-Rezeptor-Interaktion. Besonders interessant fanden wir das erste und letzte Ergebnis. Diabetes ist ja eine Stoffwechselkrankheit und die Umstellung des Stoffwechsels auf ungebremstes Wachstum ist auch eine wichtige Begleiterscheinung der Krebsentstehung. Der letzte Befund ist von Interesse, da Zellen normalerweise stark mit der umgebenden extrazellulären Matrix (ECM) verbunden sind und dies durch Rezeptoren auf der Zelloberfläche vermittelt wird. Diese feste Zelladhäsion wird aufgelöst, wenn metastasierende Zellen beispielsweise in die Blutbahn gelangen. Ebenso müssen sich diese wiederum irgendwo anders im Körper an die Wände der Blutgefäße anheften und in das umgebende Gewebe eindringen. Diese Interpretationen sind zunächst natürlich nur Hypothesen, die in Zukunft in gezielten Folge-Experimenten untersucht werden können.

Ausblick
Wie gerade dargestellt, helfen moderne Bioinformatik-Methoden heutzutage dabei, die ungeheure Datenmenge der in den Lebenswissenschaften durch moderne Hochdurchsatzmethoden produzierten Resultate aufzubereiten und zu durchforsten. Die Interpretation von unerwarteten Korrelationen vor dem Hintergrund bekannten Wissens ermöglicht dann die Formulierung neuer Hypothesen sowie die Konzeption gezielter Folge-Experimente. Eine wichtige Rolle schreiben wir insbesondere der Verknüpfung solcher top-down Ansätze mit bottom-up Experimenten und Computersimulationen zu, da es letztlich bei der Medikamentenentwicklung um die Targetierung einzelner Enzyme geht.

Referenzen
[1] http://cancergenome.nih.gov/
[2] Human Molecular Genetics (2013) doi: 10.1093/hmg/ddt15

 

 

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