Forscher verfeinern Werkzeuge zur Kartierung der 3D-Struktur der DNA in Zellen

DNA ist nicht nur eine lange Kette genetischen Codes, sondern eine komplizierte 3D-Struktur, die in jeder Zelle gefaltet ist. Das bedeutet, dass die zur Untersuchung der DNA verwendeten Werkzeuge ebenso ausgereift sein müssen – sie müssen nicht nur in der Lage sein, nicht nur den Code selbst, sondern auch seine Anordnung im Raum zu lesen.

Forscher der Case Western Reserve University verglichen verschiedene Computertools, mit denen analysiert wurde, wie sich DNA in einzelnen Zellen faltet und interagiert. Ihre Arbeit, veröffentlicht in Naturkommunikation, könnte Wissenschaftlern helfen, besser zu verstehen, wie die genetische „Bedienungsanleitung“ des Körpers unter verschiedenen Umständen zu lesen ist – etwa zu verstehen, was bei der Entwicklung von Krankheiten schief geht oder wie Zellen ihre Aufgaben ändern, wenn wir wachsen.

Die 3D-Struktur der DNA beeinflusst, wie Gene miteinander interagieren, genauso wie der Grundriss eines Hauses die Art und Weise beeinflusst, wie sich Menschen darin bewegen. Das Verständnis dieser Struktur ist entscheidend, um herauszufinden, wie Krankheiten entstehen und wie wir sie behandeln können.“

Fulai Jin, Professor, Abteilung für Genetik und Genomwissenschaften, Case Western Reserve School of Medicine

Das Team befasste sich mit einer zentralen Herausforderung: Bestehende Tools zur Analyse der DNA-Struktur führten häufig zu inkonsistenten Ergebnissen. Es sei, als hätte man mehrere Übersetzer, die sich nicht darauf einigen können, was ein fremdsprachiger Text sagt, sagte er.

Jin wurde bei der Forschung von Jing Li, Arthur L. Parker-Professor in der Abteilung für Computer- und Datenwissenschaften an der Case School of Engineering, und Yan Li, außerordentlicher Professor und stellvertretender Forschungsleiter in der Abteilung für Genetik und Genomwissenschaften, unterstützt.

Die Forscher testeten 13 Softwaretools anhand von 10 Datensätzen von Mäusen und Menschen und stellten fest, dass verschiedene Computertools für verschiedene Datentypen besser funktionieren. Sie fanden außerdem heraus, dass eine Änderung der Datenaufbereitung vor der Analyse die Ergebnisse erheblich verbessern kann. Computerprogramme mit künstlicher Intelligenz funktionieren besonders gut mit minderwertigen und komplexen Datensätzen.

„Wir helfen Wissenschaftlern im Wesentlichen dabei, bessere Mikroskope zu finden oder zu bauen, um zu sehen, wie DNA in einzelnen Zellen funktioniert“, sagte Jin. „Dies könnte zu einem besseren Verständnis genetischer Erkrankungen und möglicherweise neuer Behandlungsstrategien führen.“

Jin sagte, die verbesserten Werkzeuge könnten Wissenschaftlern helfen, zu erkennen, welche Gene in erkrankten Zellen ein- oder ausgeschaltet werden, zu erklären, warum Behandlungen bei manchen Patienten wirken, bei anderen jedoch nicht, und zu verfolgen, wie sich Zellen während der frühen Entwicklung verändern.

Das Forschungsteam hat außerdem ein Softwarepaket entwickelt, mit dem andere Wissenschaftler die beste Methode zur Analyse ihrer spezifischen Forschung finden können, etwa wie eine GPS-App die beste Route zu Ihrem Ziel findet.

„Statt dass Forscher raten müssen, welches Tool am besten funktioniert, kann unsere Software mehrere Ansätze testen und den optimalen empfehlen“, sagte Jin.

Die Methoden stehen Wissenschaftlern weltweit über GitHub, einer Open-Source-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, ihren Code zu erstellen, zu speichern, zu verwalten und zu teilen, frei zur Verfügung. Jin sagte, dass die umfassende Zugänglichkeit das Potenzial habe, Entdeckungen in mehreren Bereichen der biomedizinischen Forschung zu beschleunigen.

„Dies ist ein bedeutender Schritt, um die umfangreichen genetischen Daten der modernen Sequenzierung zu verstehen – und um zu verstehen, wie unser genetischer Bauplan wirklich funktioniert“, sagte Jin.

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