Forschung

Interactomics

Ein Forschungsansatz unserer Arbeitsgruppe basiert auf der Etablierung der Forschungsrichtung “Interactomics” (per definition: “…bioinformatical and biological study of interactions among plant molecules such as proteins, lipids etc. within a plant cell or organ.“, Quelle: www.pomics.com).

Im Vordergrund stehen dabei Untersuchungen der vielfältigen physiologischen Interaktionen zwischen sekundären Pflanzenstoffen und Proteinen innerhalb des Pflanzen- und des humanen Stoffwechsels. Es soll ebenfalls geklärt werden, inwiefern diese Interaktionen einen Einfluss auf die technofunktionelle Ausstattung von Lebensmitteln im Verlauf des industriellen Herstellungs- bzw. Verarbeitungsprozess haben. Dies ermöglicht Prozessoptimierungen und Erhöhungen der Qualitätsstandards in der Industrie. Weiterhin besteht der ethische und praktische Nutzen dieser Forschungen darin, neue Zusammenhänge zwischen der Aufnahme pflanzlicher Lebensmittel und ihre Auswirkungen auf bestimmte Krankheiten zu erkennen. Neben der Bewertung von sekundären Pflanzenstoffen hinsichtlich ihrer ernährungs-physiologischen und präventiven Wirkung, können auch Aussagen über die möglichen Veränderungen der Eigenschaften von Proteinen gemacht werden. Dies ermöglicht Einschätzungen zum präventiven Einsatz bzw. zu möglichen negativen gesundheitlichen Effekten von Bestandteilen in der Ernährung.

Da die Zahl der zu untersuchenden Nahrungsbestandteile allein im Bereich der sekundären Pflanzenstoffe sehr umfangreich ist  und sich mögliche Zielstrukturen auf zellulärer und molekularer Ebene sehr heterogen verhalten, stellt diese Bewertung eine große methodische und konzeptionelle Herausforderung dar. In Zusammenarbeit mit dem Leibniz-Institut für Gemüse- und Zierpflanzenbau Großbeeren/Erfurt e.V. werden hier gemeinsame und kompetente Strategien angestrebt.

Proteomics

Erste Untersuchungen betreffen hier zunächst die Identifizierung und Charakterisierung von Proteinen mittels Standardtechnologien der Proteomforschung, die ein sogenanntes Proteinprofiling oder -mapping erlauben. Ferner werden die Veränderungen von Proteinstrukturen und möglicherweise damit verbundene Funktionsveränderungen von Proteinen durch einzelne Nahrungsbestandteile untersucht (“Functional Proteomics“).

Proteomik-basierte Methoden ermöglichen u.a. die Einschätzung der globalen Proteom-veränderungen, die qualitative und quantitative Anzeige von Proteinexpressionsmustern, komparative Analyse der Proben und Identifikation von Proteinvarianten. Neben Veränderungen der Proteinstrukturen, können die verschiedenen Wechselwirkungen z.B. mit sekundären Pflanzenstoffen auch zu Veränderungen hinsichtlich der biologischen Aktivität der beteiligten Proteine (z.B. von Enzymen, Transportproteinen und Rezeptoren) führen.

Zur Analyse und Charakterisierung der Wechselwirkungen pflanzlicher Verbindungen bzw. deren Reaktionsprodukten mit Proteinen und möglicher Strukturänderungen haben sich massenspektrometrische Methoden in den letzten Jahren zu den Standardtechniken entwickelt. Aufgrund ihrer hohen Genauigkeit, Auflösung und Sensitivität stellt besonders die MALDI-TOF-MS (Matrix-unterstützte Laserdesorptions/Ionisations-Flugzeit-Massen-spektrometrie) hier eine elegante und integrative Plattformtechnologie dar.

Die Massenspektrometrie als Standardtechnik in der Proteomik generiert ein großes Volumen von Daten, deren Auswertung auf computergestützten Methoden, Algorithmen, und Datenbanken beruht. Diese werden benötigt, um die Daten zu prozessieren, zu managen, zu analysieren und zu interpretieren. Durch immer größer angelegte Experimente, die immer mehr Proteine gleichzeitig und von unterschiedlichen Observationen messen, wird dieser Datengenerierungsprozess immer weiter verstärkt. “Computational proteomics“ beschäftigt sich mit der Etablierung neuer effizienter Algorithmen, Datenmanagement und neuen Analysestrategien in der Proteomik. Gleichzeitig erfordern diese komplexeren Analysen auch ein durchdachtes Studiendesign und Wissen über statistische Datenauswertung, um reproduzierbare, robuste und interpretierbare Ergebnisse zu erzeugen und komplexe Fragestellungen zu beantworten.