Cybergenetische Schaltkreise

Eine allgemein grundlegende Eigenschaft von menschlich gebauten Systemen ist deren Zusammensetzbarkeit: das Verhalten von komplexen Netzwerken ist auf Basis des Netzwerkdiagrams und der Eigenschaften der einzelnen Bestandteile errechenbar. Trotz all des Fortschritts in der Synthetischen Biologie der letzten Jahre wissen wir nicht, ob genetische Netzwerke überhaupt zusammensetzbar sind. Nichtdestotrotz ist die Antwort zu dieser Frage sowohl für unser Verständnis von natürlich entstandenen biologischen Netzwerke als auch für unsere Fähigkeit komplexe synthetische Netzwerke zu bauen grundlegend. Kürzlich haben wir eine einzigartige experimentelle Plattform entwickelt mit deren Hilfe wir hunderte von einzelnen Bakterien verfolgen können. In einer präzis manipulierten mikrofluidischen Umgebung können wir in Echtzeit Datenanalysen durchführen, und durch optogenetische Signale einzelne Bakterien mit Hilfe des Computers kontrollieren. Dadurch haben wir bis dato unerreichbare Möglichkeiten genetische Netzwerke in lebenden Zellen zu beeinflussen, zu betrachten und zu kontrollieren, und somit die stochastische Dynamik der Genregulierung zu studieren und darüber hinaus in Echtzeit Kommunikation zwischen Einzelzelle und Computer durchzuführen. Somit können wir hybride bio- digitale Netzwerke konstruieren, in welchen ein Teil des genetischen Netzwerks effektiv als biologisches Netzwerk eingebaut ist, wobei der andere Teil virtuell in Form eines mathematischen Modells im Computer existiert. In diesem Projekt werden wir diese neuen technologischen Fähigkeiten einsetzen, um eines der wahrscheinlich tiefgreifendsten Probleme der Quantitativen Biologie zu lösen oder zu umgehen: unsere Unfähigkeit die Dynamik von biochemischen Prozessen in lebenden Zellen zu verstehen oder sogar nur vorherzusagen, und das daraus resultierende Unvermögen rational komplexe genetische Netzwerke mit bestimmten quantitativen Spezifikationen aufzubauen. Dadurch ergeben sich zwei Hauptziele, die wir erreichen wollen: mathematische Modelle zu erstellen, welche uns ein Verständnis und bessere Vorausberechnungen von der Zusammensetzbarkeit von Netzwerken in vivo ermöglichen, und die Fähigkeit synthetische Netzwerke in vivo zu bauen, die sich wie spezifiziert verhalten.

Wir haben festgestellt, dass die relative Genreihenfolge auf dem Chromosom eine wesentliche Rolle bei der Bestimmung des Phänotyps spielt, den ein Genregulationsnetzwerk implementieren kann. Wir identifizierten auch den wichtigsten molekularen Mechanismus, der für dieses Verhalten verantwortlich ist, das Durchlesen der Transkription. Da jedes Gen im Prozess der Transkription mit dem Ablesen beginnen muss, muss es auch angehalten werden, und dies wird durch Transkriptionsterminatoren erreicht. Dies ist ein allgegenwärtiger Mechanismus in Bakterien, da die meisten Transkriptionsterminatoren nicht sehr stark sind und somit eine potenzielle Funktion für schwache Transkriptionsterminatoren bieten. Was bedeutet das in einem größeren biologischen Kontext? Dies bedeutet, dass die relative physikalische Reihenfolge der Gene auf dem Chromosom einen zusätzlichen Freiheitsgrad darstellt, den biologische Systeme nutzen können, um mehr Phänotypen zu kodieren, d. h. mehr Phänotypen mit weniger Genen zu implementieren. Diese Erkenntnisse sollten in einen größeren Kontext dessen gestellt werden, was uns überhaupt zu dieser Arbeit motiviert hat. Die übergeordnete Idee des Projekts bestand darin, das allgemeine Konzept der Zusammensetzbarkeit in biologischen Systemen zu untersuchen. Als solche stellt die Zusammensetzbarkeit eine sehr allgemeine Eigenschaft menschentechnischer Systeme dar, ohne die menschlicher Fortschritt im Industriezeitalter nicht möglich gewesen wäre. Ganz allgemein ist ein komplexes technisches System, beispielsweise ein elektronischer Schaltplan, anhand des Schaltplans, auf dem es aufgebaut ist, und basierend auf den bekannten Eigenschaften seiner Bestandteile "berechenbar" oder verständlich. Auf einer noch grundlegenderen Ebene, wenn wir beispielsweise etwas wie einen Ziegelstein nehmen, kennen wir seine Eigenschaften sehr gut (Größe, Gewicht, Robustheit) und können intuitiv (oder rechnerisch, wenn wir über statische Eigenschaften in der Architektur sprechen) vorhersagen, was wir können damit bauen und wie, z.B. ein Haus. Generell ist jedes technische System mit einer solchen Eigenschaft ausgestattet, und zwar allein aufgrund der Tatsache, dass technische Systeme per Definition von unten nach oben arbeiten, d. h. sie werden jeweils eine Komponente nach der anderen aufgebaut. Das unterscheidet sich stark von der Art und Weise, wie wir die natürliche Welt um uns herum verstehen, wo wir gezwungen sind, von oben nach unten zu beginnen und natürliche Systeme auf die Existenz irgendwelcher Bausteine zu untersuchen, seien sie theoretisch oder experimentell. Betrachtet man lebende Systeme durch die Linse der Evolution, ist daher ein gewisses Maß an Zusammensetzbarkeit von Genregulationsnetzwerken erforderlich, damit biologische Systeme trotz der Häufung von Mutationen zwischen Organismen einer Art und zwischen Arten funktionieren können. Es ist jedoch unklar, inwieweit das Konzept der Zusammensetzbarkeit, wie wir es aus menschlichen Ingenieursbemühungen kennen, über biologische Skalen hinweg funktioniert. Unser Projekt hatte als allgemeines Ziel die Erforschung dieser Fragen und Grenzen.