Die DNA ist ein Code, der aus Tausenden von Genen besteht und alle notwendigen Informationen enthält, damit eine Pflanze sich entwickeln und alle ihre lebenswichtigen Funktionen erfüllen kann, wie z.B. Ernährung, Wachstum oder Bekämpfung von Krankheitserregern. Abhängig von den unterschiedlichen Umweltbedingungen aktivieren die Zellen, die eine Pflanze aufbauen, das eine oder das andere Gen. Zum Beispiel werden während einer Dürreperiode Gene aktiviert, die zu einer Verlängerung der Wurzeln führen (um im Boden nach Wasser zu suchen); oder es werden als Reaktion auf einen Befall durch einen Krankheitserreger Gene für dessen Abwehr aktiviert.
Stellen wir uns als Beispiel eine große Fabrik vor, in der es einen riesigen Werkzeugkasten mit allem gibt, was man für verschiedene Aufgaben braucht. Die Arbeiterinnen und Arbeiter in dieser Fabrik werden nur die Werkzeuge auswählen, die für ihre Arbeit notwendig sind:
- Der Klempner nimmt einen Schraubenzieher, einen Hammer, einen Schraubenschlüssel und Kupferrohre.
- Der Elektriker wird einen Schraubenzieher, ein Voltmeter, Klebeband und Draht verwenden.
- Der Maler wählt einen Schraubenzieher, Pinsel, Farbeimer und Klebeband.
Wie man sieht, gibt es gemeinsame Werkzeuge für die verschiedenen Arbeiter (wie den Schraubenzieher), einige Werkzeuge, die verschiedene Arbeiter gemeinsam nutzen, die aber nicht alle benötigen (wie das Klebeband, das von Elektrikern und Malern, aber nicht von Klempnern verwendet wird) und einige Werkzeuge, die für eine bestimmte Gruppe von Arbeitern spezifisch sind (wie der Hammer für Klempner, das Voltmeter für Elektriker oder die Pinsel für Maler). Auffallend ist jedoch, obwohl sie sich einige Werkzeuge teilen, hat jeder Arbeiter seinen spezifischen Werkzeugsatz.
In diesem Beispiel wäre die Fabrik ein Kraftwerk. Innerhalb dieser Fabrik gäbe es einen gemeinsamen Werkzeugkasten (die DNA), aber jeder Arbeiter (jede Zelle) würde einen bestimmten Satz von Werkzeugen (Genen) wählen, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen.
Um untersuchen zu können, wie Pflanzen auf bestimmte Bedingungen reagieren, muss man wissen, welche Gene in den verschiedenen Zellen der Pflanze unter diesen Bedingungen aktiv sind. Zum Beispiel wäre es interessant zu wissen, welche Gene bei einem Schädlingsbefall in den verschiedenen Zellen der Blätter aktiv sind. Dieses Wissen könnte von Wissenschaftler*innen genutzt werden, um die DNA der Pflanzen zu modifizieren, und so ihre Reaktion auf diese nachteiligen Situationen verbessern, die häufig erhebliche landwirtschaftliche Verluste verursachen.
Nehmen wir unser vorheriges Beispiel und stellen uns vor, unsere Fabrik hätte einen plötzlichen Stromausfall, der so schnell wie möglich repariert werden muss. Alle Elektriker müssten nun sehr effizient arbeiten. Sie würden so viele Drähte aus dem Werkzeugkasten verwenden, dass diese ihnen irgendwann ausgehen. Das wäre ein großes Problem für die Fabrik, denn es müsste mehr Draht gekauft werden und die Reparatur des Stromausfalls würde sich verzögern.
Aber was wäre, wenn wir diesen Werkzeugkasten so modifizieren könnten, dass viel mehr Draht darin wäre? Oder noch besser, was wäre, wenn wir einen viel widerstandsfähigeren Draht in den Werkzeugkasten einführen könnten? Das ist es, was wir mit Hilfe gentechnischer Techniken für Pflanzen tun können: die Anzahl der Gene, die mit einer bestimmten Funktion (z.B. der pflanzlichen Abwehrmechanismen) zusammenhängen, erhöhen oder sogar diese Gene verbessern oder neue Gene einführen, die die Pflanze widerstandsfähiger gegen verschiedene Stressfaktoren machen.
Um dieses Ziel zu erreichen, müssen wir also zunächst sehr genau wissen, um welche Gene es sich dabei handelt und wie sie ihre Funktion erfüllen. Dazu müssen wir jede einzelne Zelle isolieren, damit wir ihre aktiven Gene separat sequenzieren können. Dies ist aufgrund der winzigen Größe der Zellen und der Komplexität der DNA eine schwierige Aufgabe. Heutzutage ist dies dank einer Kombination von molekulargenetischen Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens möglich, dem so genannten „Single Cell RNA Sequencing“ (scRNAseq).
Sobald wir die genetischen Komponenten kennen, die das Verhalten der verschiedenen Zelltypen bestimmen (d.h. die Werkzeuge, die von den verschiedenen Arbeitern verwendet werden), können wir daraus einen Vorteil ziehen und ihn zu unserem eigenen Nutzen einsetzen. Potenziell könnten wir jeden pflanzlichen Prozess modifizieren, neue, von anderen Organismen abgeleitete Funktionen einführen oder sogar neue schaffen. Auch wenn uns dies an Science-Fiction erinnern mag, gibt es einige realistische Ansätze, wie die Verbesserung der Ernteerträge, die Verringerung der Auswirkungen von Pflanzenkrankheiten oder die Gewinnung nützlicher Verbindungen aus Pflanzen (Medikamente, Biotreibstoff usw.).
Eine Strategie, die wir verfolgen, um die Funktionen von Pflanzen zu kontrollieren, ist die Verwendung von Photorezeptoren (das sind Moleküle, die auf Lichtreize reagieren können), um die Ausprägung von Genen nach unseren Vorgaben zu aktivieren, indem wir Licht verschiedener Farben anwenden. Zurück in unserer Fabrik wäre es so, als würde man den Arbeitern mit einer Laterne zeigen, welche Werkzeuge sie benutzen müssen, damit sie effizienter arbeiten können. Darüber hinaus könnten wir verschiedene Farben für die verschiedenen Werkzeuge verwenden, so dass jeder Arbeiter genau weiß, welche Werkzeuge er verwenden muss. Diese Technologie dient uns zur räumlichen und zeitlichen Steuerung von Pflanzenprozessen und wird Optogenetik (eine Kombination aus optischen und genetischen Werkzeugen) genannt.
Im Exzellenzcluster für Pflanzenwissenschaften (CEPLAS) arbeiten die Institute für Biochemie der Pflanze und Synthetische Biologie zusammen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen: den genetischen Code von Pflanzen zu verstehen und dieses Wissen zu nutzen, um unser Leben zu verbessern und nachhaltiger zu machen.
Der originale Text ist in englischer Sprache und wurde für die deutsche Version übersetzt.
Planter’s Punch
Unter der Rubrik Planter’s Punch wird jeden Monat ein bestimmter Aspekt des CEPLAS Forschungsprogramms vorgestellt. Alle Beiträge werden von Mitgliedern der Graduiertenschule und des Postdoc Programms erstellt.
Über den Autor
Dr. Miguel Miñambres Martín ist Postdoc am Institut für Biochemie der Pflanzen und am Institut für Synthetische Biologie (HHU). Sein Forschungsgebiet umfasst Ansätze zur vergleichenden Transkriptomik und der Synthetischen Biologie, um Pflanzenprozesse quantitativ und räumlich-zeitlich aufgelöst zu verstehen und zu steuern.
In seiner Doktorarbeit untersuchte Dr. Miñambres die transkriptionellen Veränderungen in Arabidopsis thaliana unter Phosphatmangelbedingungen am „Spanish National Centre for Biotechnology“ in Madrid, Spanien.
Illustrationen: María Miñambres Martín ist Winzerin in Ribera del Duero (Spanien). Durch ihre Arbeit hat sie den Bezug zur landwirtschaftlichen Biotechnologie und profitiert von den Ergebnissen der Pflanzenforschung.