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Temperaturtoleranz der Entwicklung von Wirbeltieren

Analysis of Vertebrate Developmental Temperature Tolerance

Daniel Capek (ORCID: 0000-0001-5199-9940)
  • Grant-DOI 10.55776/J4507
  • Förderprogramm Erwin Schrödinger
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.02.2021
  • Projektende 31.01.2024
  • Bewilligungssumme 153.257 €

Wissenschaftsdisziplinen

Biologie (100%)

Keywords

    Eco-evo-devo, Germ layer patterning, Nodal, Temperature, Robustness, Systems biology

Abstract Endbericht

Am Anfang ihrer Entwicklung bestehen Tierembryonen aus einer einzigen Zelle, die sich durch Zellteilung vervielfältigt, bis das Embryo aus einigen hundert sehr ähnlichen Zellen besteht. Um zu entscheiden, zu welchem Gewebe sich eine Zelle entwickeln soll, muss sie ihre Position im Embryo kennen und mit anderen Zellen im Körper kommunizieren. Zunächst unterteilen sich Zellen in drei große Gruppen, die Keimblätter genannt werden. Jedes Keimblatt ist der Vorläufer spezieller Gewebe: aus dem Ektoderm entwickeln sich die Haut und das Nervensystem, aus dem Mesoderm unter anderem Muskeln, Blut und Knochen, und aus dem Endoderm der Verdauungstrakt und damit zusammenhängende Organe. Zellen kommunizieren, indem sie Signalmoleküle abgeben, die sich durch den Zellzwischenraum im Embryo bewegen und von Zielzellen wahrgenommen und interpretiert werden. Ein wichtiges Signalmolekül für die Keimblattbildung heißt Nodal. Hohe Konzentrationen von Nodal veranlassen Zellen dazu Endoerm zu bilden, mittlere Konzentrationen Mesoderm und niedrige Ekotderm. Lefty, ein weiteres derartiges Molekül, kann beeinflussen wie Zellen Nodal wahrnehmen. Beide Moleküle werden von den gleichen Zellen produziert und das schnellere Lefty kann an Nodal binden und es deaktivieren. Daher ist die Entfernung einer Zielzelle von der Nodalquelle entscheidend für die zukünftige Rolle dieser Zelle. Die Körpertemperatur von wechselwarmen Tieren wie Fischen hängt von ihrer Umgebungstemperatur ab. Diese beeinflusst auch die Geschwindigkeit von Entwicklungsprozessen, wie zum Beispiel die der Zellteilung und Zellmigration, und die Geschwindigkeit von Signalmolekülen. Allerdings verdoppelt sich die Entwicklungsgeschwindigkeit etwa alle 10 C, während die Molekülbeweglichkeit nur um etwa 4% zunimmt. Diese Diskrepanz sollte dazu führen, dass Zellen falschen Konzentrationen von Signalmolekülen ausgesetzt sind oder diese Konzentrationen zur falschen Zeit wahrnehmen, was zu Fehlbildungen führen kann. Interessanterweise tolerieren die Embryonen mancher Tierarten trotzdem ein breites Temperaturspektrum, jedoch ist nicht bekannt, warum sie das können. Da der Klimawandel die Wassertemperaturen auf der Welt steigen lässt, ist es aber wichtig zu verstehen, warum manche Spezies temperatursensitiver sind als andere. In diesem Projekt werden die Mechanismen, die die Embryonalentwicklung robust gegenüber Temperaturschwankungen machen, mit Hilfe von Mikroskopie, Molekularbiologie und mathematischen Modellen untersucht. Als Modellorganismus dient der japanische Reisfisch Medaka (Oryzias latipes), dessen Embryonen sich zwischen 15 C und 40 C entwickeln und bei kälteren Temperaturen, wie zum Beispiel 4 C, ihre Entwicklung sogar vorübergehend stoppen können. Der Vergleich der Entwicklung dieser temperaturtoleranten Art mit der des sensitiveren Zebrafisches (Danio rerio) wird helfen zu verstehen, warum manche Spezies sich bei unterschiedlichen Temperaturen entwickeln können und andere weniger robust sind.

Zellen in einem sich entwickelnden Embryo kommunizieren über molekulare Signalwege miteinander. Um die ersten Entwicklungsphasen abzuschließen, in denen der vollständige Bauplan mit Kopf und Schwanz sowie die Vorläufer von Organen und Nervensystem aus einer Population sehr ähnlicher Zellen entsteht, sind nur eine Handvoll solcher Signalwege erforderlich. Wie Musiker in einem Orchester erfüllen verschiedene Signalwege unterschiedliche Rollen. Die anfängliche Unterteilung aller Zellen in drei unterschiedliche Populationen, die als Keimblätter bezeichnet werden, wird beispielsweise durch Wege namens Nodal und FGF geregelt, während die Musterbildung entlang der zukünftigen Rücken-Bauch-Achse durch BMP gesteuert wird. Daher manifestiert sich ein Funktionsverlust in einem bestimmten Signalweg auf eine spezifische Weise, die man Phänotyp nennt. Da Entwicklungsprozesse komplex sind, kann es schwierig sein, bestimmte Defekte richtig zu identifizieren. Beispielsweise können Störungen im Nodal-Weg Zyklopen hervorbringen - Embryonen mit nur einem Auge in der Mitte des Kopfes. Derselbe Defekt kann auftreten, wenn ein anderer Weg namens Sonic Hedgehog gestört wird, obwohl die Mechanismen unterschiedlich sind. Entwicklungsprozesse sind bis zu einem gewissen Grad widerstandsfähig gegen chemische, genetische und umweltbedingte Störungen, aber das Ausmaß dieser Robustheit variiert dramatisch zwischen Arten und Entwicklungsstadien. Embryonen des japanischen Reisfkärpflings Medaka zum Beispiel können sich über einen großen Temperaturbereich von mehr als 20 C entwickeln und ihre Entwicklung sogar vorübergehend unterbrechen, wenn es zu kalt wird, während tropische Zebrafischembryonen eine relativ stabile Temperatur benötigen. In diesem Projekt haben wir eine künstliche Intelligenzanwendung entwickelt, die wir EmbryoNet genannt haben und die Defekte in Signalwegen in Fischembryonen anhand von Mikroskopiebildern automatisch und zuverlässig identifizieren kann. Wir haben Bilddaten von Zebrafischembryonen mit oder ohne Defekte in sieben wichtigen Signalwegen, deren Phänotyp wir manuell annotiert haben, als Trainingsdaten verwendet. Das daraus resultierende Netzwerk ist nicht nur schneller als Menschen, sondern hat auch Biologiestudenten und erfahrene Forscher in Bezug auf die Klassifizierungsgenauigkeit übertroffen. Indem wir die Annotation in diesen Trainingsdaten modifizierten, konnten wir auch eine zweite Anwendung erstellen, die Defekte bis zu 4 Stunden identifizieren kann, bevor sie für menschliche Forscher sichtbar sind. Wir haben auch kleinere KI-Netzwerke trainiert, um Defekte in der Nodal-Signalübertragung bei Medaka und dem dreistachligen Stichling zu erkennen. Schließlich haben wir EmbryoNet mit Hilfe von Hochdurchsatzmikroskopie an rund 1000 von der FDA zugelassenen Medikamenten und bioaktiven Molekülen getestet. Die KI identifizierte zuverlässig Moleküle mit bekannter Funktion, lieferte aber auch unerwartete Ergebnisse. Ein besonders interessanter Befund war, dass cholesterinsenkende Medikamente, sogenannte Statine, den FGF-Signalweg dämpfen und so schädliche Phänotypen bei Fischembryonen verursachen können. Der Artikel wurde frei zugänglich in Nature Methods veröffentlicht und wir stellen auch den Quellcode und die Bilddaten als Ressource für die Forschungsgemeinschaft zur Verfügung.

Forschungsstätte(n)
  • Max Planck-Institut - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Joachim Wittbrodt, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg - Deutschland
  • Thomas Thumberger, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg - Deutschland
  • Baubak Bajoghli, Universität Tübingen - Deutschland

Research Output

  • 44 Zitationen
  • 2 Publikationen
  • 2 Datasets & Models
Publikationen
  • 2023
    Titel EmbryoNet: using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways
    DOI 10.1038/s41592-023-01873-4
    Typ Journal Article
    Autor Capek D
    Journal Nature Methods
    Seiten 815-823
    Link Publikation
  • 2021
    Titel Wie Tiere sich selbst konstruieren
    DOI 10.1007/s12268-021-1622-4
    Typ Journal Article
    Autor Capek D
    Journal BIOspektrum
    Seiten 473-477
    Link Publikation
Datasets & Models
  • 2023 Link
    Titel EmbryoNet
    DOI 10.5281/zenodo.7531593
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2022 Link
    Titel Datasets for "EmbryoNet: Using deep learning to link embryonic phenotypes to signaling pathways"
    DOI 10.48606/15
    Typ Database/Collection of data
    Öffentlich zugänglich
    Link Link

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