Von Netzwerken zu Mechanismen gesunder und kranker zellulärer Zustände

• Antragstellerin: Dr. Katja Luck
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie ; Biochemie
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 449991970

Proteine ​​vermitteln zelluläre Funktionen, indem sie miteinander und mit anderen Biomolekülen interagieren. Somit bestimmen Proteininteraktionen die Funktion eines Gens und seines Proteinprodukts. Um zu verstehen, welche molekulare Funktion durch eine Protein-Protein-Interaktion (PPI) vermittelt wird, welchen Mechanismus sie hat und welche Mutationen diese Interaktion stören und Krankheiten verursachen können, muss bekannt sein, welche Aminosäuren die Interaktion vermitteln, also die PPI-Schnittstelle bilden. Experimentelle Bestimmung einer PPI Schnittstelle ist aufwendig und fehlerhaft und bioinformatische Vorhersagen häufig falsch. Die molekularen Funktionen und zugrunde liegenden Mechanismen sind nachwievor für viele menschliche Proteine unbekannt. Aufgrund dieser Wissenslücke werden die funktionellen Effekte von Varianten aus Patientensudien nur sehr langsam identifiziert. Die Anzahl nicht charakterisierter genetischer Varianten ist enorm und viele Patienten mit seltenen Krankheiten, z.B. neurologischen Entwicklungsstörungen (NDDs), bleiben trotz Sequenzierung ohne genetische Diagnose und Behandlung. Die molekularen Mechanismen, die NDDs zugrunde liegen, sind kaum bekannt. Überraschenderweise werden die meisten der vielen Gene, die mit NDDs assoziiert sind, uniform im Menschen exprimiert. Dies legt nahe, dass die Untersuchung des zellulären Kontexts von 'NDD Proteinen', also z.B. ihrer Interaktionspartner innerhalb des relevanten Gehirnbereichs oder Zelltypen, entscheidend ist für das Verstehen der molekularen Mechanismen, die die Gehirnspezifität von NDDs vermitteln. PPIs innerhalb eines bestimmten Zell- oder Gewebetypen zu bestimmen, ist schwierig. Um diese Probleme zu überwinden, möchte ich erstens, eine Methode zur genauen Vorhersage von PPI-Schnittstellen entwickeln; zweitens, ein Protokoll zur Anwendung von cross-linking Massenspektrometrie entwickeln um PPI-Schnittstellen effizient identifizieren zu können; drittens, bioinformatische und experimentelle Strategien anwenden, um die PPI Schnittstellen von NDD Proteinen zu charakterisieren; viertens, identifizierte PPI-Schnittstellen benutzen, um die Pathogenität von Varianten in NDD Proteinen vorherzusagen und in vitro zu testen; und fünftens, eine PPI-fokussierte, integrative Systemanalyse durchführen, um molekulare Mechanismen vorherzusagen, die gehirnspezifische Phänotypen von NDDs vermitteln, gefolgt von in vitro Tests um festzustellen, ob diese Mechanismen von pathogenen aber nicht harmlosen Varianten in NDD Proteinen gestört werden. Diese Studie wird zu neuartigen bioinformatischen und experimentellen Methoden führen, die die Identifizierung molekularer Mechanismen aus PPI-Daten ermöglichen sowie neue wichtige Einblicke in die molekularen Mechanismen geben, die der normalen und pathologischen Gehirnentwicklung zugrunde liegen könnten. Die Kombination von Struktur-, Computer- und Systembiologie mit Experimenten stellt einen großen Fortschritt gegenüber früheren Studien dar.

• DFG-Verfahren: Emmy Noether-Nachwuchsgruppen