Quantification of cellular contributions to multi-cellular pattern formation

Das Leben basiert auf Mustern. Von den Streifen eines Zebras bis hin zur Anordnung von Blättern an einem Stängel organisieren sich Lebewesen ständig in komplexe, sich wiederholende Strukturen. Dieser Prozess, bekannt als Musterbildung, ist grundlegend dafür, wie ein Tier von einer einzelnen Zelle zu einem voll entwickelten Organismus heranwächst, wie es nach einer Verletzung heilt und, leider auch, wie Krankheiten wie Krebs sich ausbreiten. Jahrzehntelang haben Wissenschaftler versucht, den Motor hinter dieser Organisation zu verstehen. Sie wussten schon lange, dass Zellen ihre Identität ändern, sich bewegen, sich teilen oder sterben können, und dass jede dieser Aktionen potenziell die großflächigen Designs erschaffen könnte, die wir in der Natur sehen. Die Herausforderung bestand darin, genau herauszufinden, welche dieser zellulären Aktionen der primäre Treiber in einer gegebenen Situation ist. Entsteht ein Muster, weil Zellen an bestimmte Orte wandern, oder weil sie sich in einigen Bereichen stärker teilen als in anderen? Bis jetzt erforderte die Beantwortung dieser Frage in der Regel, dass Forscher zuerst einen spezifischen Mechanismus annahmen, ein komplexes mathematisches Modell basierend auf dieser Annahme erstellten und dann prüften, ob das Modell mit der Realität übereinstimmte. Wenn die Annahme falsch war, musste die gesamte Untersuchung von vorne beginnen.

Ein neuer Ansatz, der von Forschern der Aix Marseille University und des EMBL Heidelberg entwickelt wurde, umgeht dieses Ratespiel vollständig. Anstatt mit einer Theorie darüber zu beginnen, wie sich Zellen verhalten sollten, haben sie eine Methode entwickelt, um einfach zu beobachten, was die Zellen tatsächlich tun, und zu messen, wie viel jede spezifische Aktion zu dem endgültigen Muster beiträgt. Sie nennen ihr Werkzeug CREDIT, was für „Cellular Roles in Emergent Development Inferred from Tracks“ steht. Die Methode beruht auf hochwertigen Videoaufnahmen lebender Zellen, bei denen Wissenschaftler die exakte Position jeder einzelnen Zelle im Zeitverlauf verfolgen und messen können, wie viel eines spezifischen Proteins jede Zelle produziert. Durch die Analyse dieser Trajektorien können die Forscher das Gesamtmodell mathematisch in seine Bestandteile zerlegen und quantifizieren, wie viel des Designs auf die Bewegung von Zellen, wie viel auf die Zellteilung und wie viel auf die Veränderung der internen Chemie der Zellen zurückzuführen ist.

Die Forscher testeten ihre Methode zunächst mithilfe von Computersimulationen, bei denen sie die Antwort bereits kannten. Sie schufen virtuelle Welten, in denen sie die „Lautstärke“ der Zellbewegung hoch oder runter drehen konnten, und taten dasselbe für Zellteilung und Zelltod. In diesen kontrollierten Simulationen identifizierte das Werkzeug die dominierende Kraft korrekt. Wenn sie den virtuellen Zellen sagten, sich zu bilden, um ein Muster zu erzeugen, identifizierte das Tool Bewegung als Ursache. Wenn sie den Zellen sagten, an bestimmten Stellen zu teilen, um das Design zu erzeugen, identifizierte das Tool die Teilung als Treiber. Diese Validierung bewies, dass die Methode funktioniert, ohne die zugrunde liegenden Regeln des Systems kennen zu müssen; sie beobachtet einfach die Geometrie der Zellen und das resultierende Muster, um die Ursache abzuleiten.

Nachdem das Tool als zuverlässig erwiesen worden war, wandte das Team es auf reale biologische Daten an. Das erste Subjekt war ein Cluster von Maus-Embryozellen, speziell aus einem Gewebe namens Presomitisches Mesoderm, das entscheidend für die Bildung der Wirbelsäule und der Muskeln ist. In diesen Experimenten bildten die Zellen deutliche Cluster und Muster eines Proteins namens T/Brachyury. Vorherige Studien hatten nahegelegt, dass die Zellen aufgrund chemischer Signale möglicherweise an diese Stellen wandern oder dass die Zellen ihre Proteinlevel verändern, um das Muster zu erzeugen. Doch als die Forscher ihre neue Analyse durchführten, war das Ergebnis klar und eindeutig: Das Muster wurde fast ausschließlich durch die physische Bewegung der Zellen getrieben. Die Zellen bewegten sich umher und aggregierten zu Clustern, und diese Bewegung allein war ausreichend, um das beobachtete Muster zu erzeugen. Die Veränderungen im internen Proteingehalt der Zellen spielten eine vernachlässigbare Rolle bei der Gestaltung des Designs. Dieser Befund stützt die Idee, dass mechanische Kräfte und Zellbewegungen die primären Architekten dieser spezifischen Entwicklungsphase sind.

Die Forscher richteten ihre Aufmerksamkeit dann auf ein völlig anderes System: Brustkrebs-Zellkulturen. In diesen Schalen organisieren sich Krebszellen zu „Nischen“ oder Clustern, die den Umgebungen ähneln, in denen Stammzellen normalerweise leben. Diese Cluster sind durch ein spezifisches Protein gekennzeichnet, ALDH1A1, das mit Krebsstammzellen assoziiert wird. Das Verständnis darüber, wie diese Cluster entstehen, ist lebenswichtig, da sie oft dafür verantwortlich sind, dass Tumore gegen Behandlungen resistent sind. In diesem Fall offenbarte die neue Methode eine völlig andere Geschichte. Hier wurde das Muster nicht dadurch getrieben, dass Zellen an spezifische Orte wanderten. Stattdessen zeigte die Analyse, dass die Bildung dieser Krebsstammzell-Nischen fast ausschließlich durch Zellteilung getrieben wurde. Die Zellen teilten sich in bestimmten Bereichen häufiger, wodurch dichte Cluster entstanden. Interessanterweise fanden die Forscher, dass die Veränderungen im Proteingehalt der Zellen der Bildung des Musters entgegenwirkten und das Design leicht störten, aber dieser negative Effekt wurde von der schieren Kraft der Zellteilung überlagert.

Die Stärke dieses neuen Ansatzes liegt in seiner Einfachheit und seinem Mangel an Voreingenommenheit. Er erfordert nicht, dass Wissenschaftler eine spezifische Annahme über einen wirkenden Mechanismus treffen, bevor sie beginnen. Er behandelt die Zellen als geometrische Objekte, die sich im Raum bewegen, und stellt eine einfache Frage: Was macht die Zelle gerade jetzt, das das Gesamtbild verändert? Indem er den komplexen Tanz der Entwicklung in unterscheidbare, messbare Beiträge zerlegt, zeigt die Methode, dass die Antwort nicht immer dieselbe ist. In den Mausembryonen ist die Bewegung der Schlüssel; in den Krebszellen ist die Teilung der Schlüssel. Diese Unterscheidung ist entscheidend, da sie Biologen genau sagt, wo sie im nächsten Schritt ihrer Forschung ansetzen sollen. Wenn ein Muster durch Bewegung getrieben wird, sollten Forscher die mechanischen Kräfte zwischen den Zellen untersuchen. Wenn es durch Teilung getrieben wird, sollten sie nach den Signalen suchen, die den Zellzyklus steuern.

Diese Arbeit stellt einen Wandel von der hypothesengesteuerten Wissenschaft zur datengesteuerten Entdeckung dar. Jahrelang war das Feld darauf festgefahren, Beobachtungen in vorgegebene Modelle einzupassen. Dieses neue Werkzeug ermöglicht es den Daten, für sich selbst zu sprechen, indem es den Beitrag jedes zellulären Prozesses quantifiziert, ohne die Regeln des Spiels im Voraus kennen zu müssen. Es bietet eine klare, unvoreingenommene Karte davon, wie sich das Leben organisiert, und zeigt, dass der Weg zu einem Muster durch Bewegung, durch Teilung oder durch eine Kombination aus beidem geebnet werden kann, je nach spezifischem biologischem Kontext. Da sich die Bildgebungstechnologie weiter verbessert und es Wissenschaftlern ermöglicht, Zellen in drei Dimensionen und in Echtzeit zu verfolgen, wird diese Art der geometrischen Analyse wahrscheinlich zu einer Standardmethode werden, um die verborgenen Mechanismen des Lebens zu verstehen – von den frühesten Stadien eines Embryos bis hin zum Fortschreiten von Krankheiten.