Heute Diagnostik, morgen Therapie

2. Juli 2000, 20:43

Geoffrey Carr: Beim Genomprojekt geht es in erster Linie um die Gesundheit des Menschen

Das Erbgut des Menschen ist entschlüsselt. Damit wächst die Hoffnung, Erbkrankheiten bald heilen zu können. Noch aber funktioniert der Austausch defekter Gene nicht richtig.

Geoffrey Carr

Das nach wie vor wichtigste Ziel des Genomprojekts ist die Gesundheit des Menschen. Heute geht es vor allem um die perfekte Diagnose, um Heilmittel, die sofort wirken und keine Nebenwirkungen haben, ja man spricht sogar von einer prognostizierenden Medizin, die auf Wunsch den Todestag und die Todesursache voraussagen kann. Diese Ansprüche unterscheiden sich grundlegend von den bescheidenen Zielsetzungen der Urheber des Projekts in den Achtzigerjahren. Sie wollten Menschen helfen, die unter "Mendelschen" Krankheiten wie Sichelzellenanämie und zystischer Fibrose leiden. Sie sind nach Mendel benannt, weil bei ihnen nur ein einziges Gen falsch funktioniert und sie sich daher nach den "Erbsengesetzen" vererben.

Die meisten dieser Krankheiten sind selten. Dazu kommt, dass die Identifizierung der relevanten Gene dem Kranken kaum hilft, weil sich die beschädigten Gene noch nicht durch funktionstüchtige ersetzen lassen.

Polygene Krankheiten

Die Aufmerksamkeit richtete sich schließlich auf "polygene" Krankheiten (Störungen, in die verschiedene Gene involviert sind, oft in Verbindung mit schädlichen Umwelteinflüssen). Doch auch dieser Weg war unbefriedigend. Trotz der Aufdeckung wichtiger Zusammenhänge zwischen Genen und Krankheit (Gene auf Chromosom 19 und dem X-Chromosom bei Migräne), ist die erhoffte Informationsflut über polygene Krankheiten ausgeblieben.

Der Grund dafür ist vermutlich die Schwierigkeit, Studien zu organisieren, die umfangreich genug sind, um relevante Gene und Umwelteinflüsse herauszufiltern. Landesweite Studien wie heuer an der Bevölkerung Islands sind der erste Schritt zu besseren statistischen Daten.

Inzwischen ist die Basis, die einst Celera-Chef Craig Venter schuf, breiter geworden. Venter arbeitete mit einem Trick, den er "expressed-sequence tagging" nannte. Dabei identifizierte er aktive Gene in einer Zelle, indem er von der Zelle produzierte Messenger-RNA abfing. Und weil immer mehr Gene identifiziert wurden, konnte man schließlich von vielen Geweben "expression profiles" herstellen, die zeigen, welches Gen wie in welchem Ausmaß aktiv ist. Vergleicht man schließlich die Profile erkrankter und gesunder Gewebe, kann man herausfinden, ob defekte Gene direkt für eine Krankheit verantwortlich sind.

Proteomics

Aber auch Expressionsprofile könnten bald ein alter Hut sein. Der letzte Schrei ist nicht mehr DNA oder RNA, sondern das Endprodukt der Zellen, die Proteine. In Analogie zu "Genomics" geht es jetzt um "Proteomics", ein chemisch weitaus komplexeres Gebiet als DNA samt RNA und bei weitem noch nicht so mechanisisiert. Trotzdem werden schon hohe Wetten darauf abgeschlossen. Vor kurzem hat Celera eine Milliarde US-Dollar aufgestellt, um nach dem Humangenom das menschliche Proteom zu knacken.

Vergleicht man die steigenden Erwartungen mit den tatsächlichen Ergebnissen, könnte ein Zyniker die Genomforscher mit Roulettespielern vergleichen, die nach jedem Verlust den Einsatz verdoppeln, in der Hoffnung, ihr Geld mit Profit schließlich doch noch zurückzugewinnen. Angesichts der Bilanzen vieler Unternehmen, die in den vergangenen Jahren ihre Forschungsergebnisse in bare Münze umwandeln wollten, könnte der Zyniker Recht haben. Andererseits scheint diese Investition gerechtfertigt. So manche Firma wird untergehen, andere werden Milliarden scheffeln.

Den Weg zu sicherem Wissen und möglichem Reichtum haben jene eingeschlagen, die erkannten, dass Biologie buchstäblich zur Informationswissenschaft mutiert. Traditionell arbeitet der Biologe in vivo (an Lebewesen) oder in vitro (im Labor). Moderne Genetiker dagegen erledigen einen großen Teil ihrer Arbeit in silico - am Computer. Und es gibt kaum fortschrittlichere Genetiker als bei Celera. Trotz jeder Menge DNA-Sequenziermaschinen ist das Herz des Forschungsprojekts der Computerraum, leistungsstark, laut Venter, wie die Forschungszentren für Atomwaffen der US-Army. Diese Maschinen nehmen den Output der Sequenzierer (beliebige Informationsstränge einige Hundert Basenpaare lang) und kleben sie in der richtigen Reihenfolge zusammen. Und weil die richtige Reihe über drei Milliarden Basenpaare lang ist, ist das keine Kleinigkeit.

Aber etwas, das zu 97 Prozent aus "Müll" besteht, ist nicht verkäuflich, daher suchen die Computer auch nach Genen, die in der Sequenz versteckt sind. Dafür gibt es vor allem zwei Methoden: Die erste ist die Suche nach so genannten "open reading frames". Diese DNA-Stücke sind durch Sequenzen verbunden, die den Anfangs- und den Endpunkt der Transkription markieren.

Genfamilien

Die zweite Methode ist die Suche nach Sequenzen ähnlich jenen in bereits bekannten Genen. Das klingt relativ einfach, ist aber langwierig, wenn man bedenkt, dass die Zahl der menschlichen Gene auf 35.000 bis 150.000 geschätzt wird.

Sobald ein Gen sequenziert ist, folgt die Suche nach seiner Funktion. Hilfreich dabei ist das Wissen, dass Gene, und daher auch Proteine, in Familien auftreten. So lässt sich der Sinn und Zweck eines Gens oder Proteins wesentlich leichter festzustellen.

Übersetzung: Ulla Kleihs
© Economist

Share if you care.