Einleitung
Bakterien veranstalten keine Dinnerpartys und erzählen keine Witze, aber sie sind auf ihre Art sozial. Wenn die Anwesenheit von Nahrung ihnen die Möglichkeit gibt, zu wachsen, sich zu vermehren und sich weiterzuentwickeln, werden sie schnell, ja sogar eifrig Gemeinschaften bilden. Wie eine Hafenstadt, die entlang einer Wasserstraße entsteht, erkennt eine vielfältige Gemeinschaft von Bakterien und anderen Mikroben eine gute Wachstumssituation und baut sich auf.
Jede Bakterienstadt hat eine Entstehungsgeschichte. Ein monatelang gärender Weinbottich, ein Biofilm in der Lunge eines Mukoviszidose-Patienten und eine schwefelreiche heiße Quelle – alles begann mit einer Reihe von Gründerzellen, die ein robustes Netzwerk interagierender Arten bildeten. Diese Gemeinschaften können biochemische Funktionen erfüllen, die keine einzelne Art allein erfüllen kann. Es ist ein Quorum von erforderlich Lactokokken und Streptokokkus Stämme, die zusammenarbeiten, um zu geben Cheddar-Käse seine Textur und sein Geschmack. Verschiedene Kombinationen von Darmmikrobiota können verstärken oder abstumpfen die Wirksamkeit einer Pille.
Es gibt jedoch keine offensichtlichen Regeln, die erklären, wie sich eine Bakteriengemeinschaft zusammensetzt oder warum bestimmte Arten gedeihen. Die meisten Biologen katalogisieren bei der Beschreibung einer Organismengemeinschaft die Liste der vorhandenen Arten. Aber die Zahl der Bakterienarten ist so groß, ihre Lebensspanne so kurz und die Unterschiede zwischen zwei Arten so gering, dass Artnamen nicht unbedingt nützliche Informationen liefern.
Aus diesem Grund versucht eine Gruppe von Physikern, die zu Mikrobiologen geworden sind, in großem Umfang Genomsequenzierungstechniken einzusetzen, um universelle Regeln aufzudecken, die möglicherweise Bakteriengemeinschaften regeln – ein Big-Data-Ansatz für Mikroben. Anstatt Arten beim Namen zu nennen, konzentrieren sie sich auf das, was die Organismen tun, mit dem Ziel zu erkennen, welche Rollen innerhalb einer bestimmten Gemeinschaft wesentlich sind.
„Es gibt Redundanz – zum Beispiel können zwei Arten die gleiche Funktion erfüllen – und dieselbe Art kann unterschiedliche Funktionen ausführen, je nachdem, ob man die Umgebung verändert“, sagte er Otto Cordero, Mikrobiologe am Massachusetts Institute of Technology. „Taxonomie ist nicht so informativ wie Funktion.“
Letztes Jahr in Corderos Labor, Forschung unter der Leitung des Mikrobiologen Matti Gralka identifizierte eine Reihe mikrobieller Funktionen, die ohne Arteninformationen vorhergesagt werden konnten. Nachdem er den Stoffwechsel von 186 verschiedenen Bakterienstämmen charakterisiert hatte, die im Atlantischen Ozean gesammelt wurden, stellte er fest, dass er die grundlegenden Nahrungspräferenzen einer bestimmten Mikrobe allein anhand ihres Genoms vorhersagen konnte.
Einleitung
Dieses Muster ermöglicht es Forschern, die Gensequenzen zu umgehen, die am Abbau der einen oder anderen Nahrungsquelle beteiligt sind. Gralkas Team entdeckte, dass sie allein durch die Messung der molekularen Zusammensetzung des Genoms vorhersagen konnten, welches Nahrungsmittel sie bevorzugen. Die Ergebnisse wurden veröffentlicht in Natur Mikrobiologie.
Während das Gebiet noch in den Kinderschuhen steckt, suchen die mikrobiellen Ökologen nach Möglichkeiten, natürlich vorkommende mikrobielle Gemeinschaften schnell zu bewerten und zu beschreiben, sei es in einer wilden Umgebung oder in einem Krankenhaus. Durch die Entwicklung einer Theorie der mikrobiellen Ansammlung hoffen sie, dass sie lernen können, die weitgehend unsichtbaren und sich schnell verändernden mikroskopischen Ökologien zu erkennen, die sich überall um uns herum entfalten.
Ein Feld ohne Theorie
Die Mikrobiologie war jahrhundertelang durch die Fähigkeit der Wissenschaftler begrenzt, zu sehen, was sich vor ihnen befand. Selbst in den frühen 2000er Jahren war es eine gewaltige Aufgabe, die verschiedenen Arten, Unterarten und Stämme darin zu identifizieren, wenn ein Mikrobiologe eine Bakteriengemeinschaft auf eine Petrischale schüttete. Es waren zu viele Organismen miteinander vermischt, die im Laufe der Zeit schwanden und schwankten, da sich die verfügbaren Nahrungsquellen veränderten und Arten lebten und starben. Wissenschaftler könnten kaum mehr tun, als einzelne Kolonien einzeln anhand von Form, Farbe, Morphologie und Nährstoffbedarf zu identifizieren.
Bis vor wenigen Jahren gab es daher kaum eine Definitionstheorie, um zu erklären, wie sich Mikrobiome zusammensetzen, und keine stabilen Axiome für die Interpretation experimenteller Ergebnisse. Im Jahr 2007 schrieb eine Gruppe von Mikrobiologen in Nature Reviews Mikrobiologie dass dieses Fehlen einer Theorie sowohl auf einen Mangel an Daten als auch auf die allgemeine Unfähigkeit zurückzuführen war, ökologische Theorie auf die mikroskopische Welt anzuwenden. Ohne Theorie habe ein wissenschaftliches Gebiet keine Struktur, keine Form und keine Vorhersagekraft, argumentierten sie. Ein mikrobieller Ökologe könnte jede beliebige Beobachtung über eine Gemeinschaft machen; Ohne eine Theorie, die seine Bedeutung erklärt, könnte alles wahr sein.
„Manchmal beschweren wir uns darüber, dass die Dinge in der mikrobiellen Ökologie nicht überraschend sind“, sagte er Alvaro Sanchez Platzhalterbild, mikrobieller Ökologe am Institut für funktionelle Biologie und Genomik, einem gemeinsamen Institut des spanischen Nationalen Forschungsrats und der Universität Salamanca. „Wir haben keine starken Prioritäten. Wir haben keine Vorhersagetheorie und daher ist nichts überraschend.“
Neue genetische Werkzeuge haben jedoch zu neuen Möglichkeiten zur Beschreibung mikrobieller Gemeinschaften geführt. Mit der Sanger-Sequenzierung, die jahrzehntelang die schnellste Methode zur Gensequenzierung war, konnten Mikroben nur einzeln identifiziert werden. Dann, Mitte der 2000er Jahre, wurde Hochdurchsatz-Sequenzierungstechnologie verfügbar, und in den 2010er Jahren wurde sie einigermaßen erschwinglich. Mikrobiologen konnten Arten anhand der in der Probe verfügbaren DNA identifizieren.
Mikrobielle Ökologen waren davon begeistert. „Die Leute haben alles wahnsinnig sequenziert“, sagte er Glen D'Souza, mikrobieller Ökologe an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich. „Das Feld wurde dominiert von der Beschreibung, wer dort war – dieser Fehler befand sich in dieser Umgebung; Dieser Fehler trat in dieser Umgebung auf.“
Einleitung
Plötzlich enthüllte eine Flut von Daten eine bisher unbekannte mikrobielle Vielfalt. Im Jahr 2009 wurden weniger als 1,000 Bakteriengenome vollständig sequenziert. Bis 2014 gab es solche mehr als 30,000. Diese Zahl ist seitdem sprunghaft angestiegen: Ende 2023 gab es 567,228 vollständige Bakteriengenome, leicht durchsuchbar und für Querverweise verfügbar. Heutzutage machen Bakterien fast 80 % aller verfügbaren Genomdaten aus.
„Die Leute hatten einfach keine Ahnung, wie viele Arten es geben würde“, sagte Gralka, der jetzt sein eigenes Labor an der VU-Universität in Amsterdam leitet. „Unter dem Mikroskop kann man sie nicht so gut unterscheiden.“
Die Identifizierung einzelner Bakterienarten in einer Gemeinschaft kann Wissenschaftlern jedoch nur begrenzte Erkenntnisse liefern. Ihre Namen sagen nicht unbedingt viel darüber aus, welchen Beitrag die einzelnen Bugs leisten oder wie die Community zusammenpasst.
„Diese Gemeinschaften sind hochdimensional“, sagte Jacopo Grilli, ein theoretischer mikrobieller Ökologe und ehemaliger Physiker am Abdus Salam International Center for Theoretical Physics in Triest, Italien. „Wenn wir versuchen, [sie] zu verstehen, müssen wir uns mit der Tatsache auseinandersetzen, dass es in diesen Gemeinschaften viele, viele Populationen, viele verschiedene Arten – was auch immer „Art“ bedeutet – gibt. Alle diese Arten haben alle ihre eigenen Besonderheiten und irgendwie existieren sie nebeneinander.“
In 2018, um Wissenschaft Krepppapier von Sanchez und seinem Team gab Mikrobiologen die Möglichkeit, ihr Denken zu vereinfachen. Ihre bahnbrechende Forschung zeigte, dass man die Logik einer Bakteriengemeinschaft besser verstehen konnte, als würde man ein abstraktes Gemälde aus der Ferne betrachten, wenn man einen Schritt zurücktrat und hochspezifische Details, wie etwa genaue Artennamen, verschwinden ließ.
Sanchez war wie Grilli Physiker, bevor er sich der mikrobiellen Ökologie zuwandte. „Ich beschloss, mit der Arbeit an Ökologie und mikrobiellen Gemeinschaften zu beginnen, weil mir auffiel, dass es sich auf quantitativer Ebene um einen Bereich handelte, der noch nicht so gut erforscht war wie die Evolution“, sagte Sanchez.
Für die Studie züchtete sein Labor wilde Bakterien, die aus toten Blättern und Erde rund um New Haven, Connecticut, kultiviert wurden. Sie fanden heraus, dass bei gleichen Umweltbedingungen – denselben Kohlenstoffquellen, derselben Temperatur, demselben Säuregehalt usw. – jede mikrobielle Gemeinschaft ungefähr die gleiche funktionelle Zusammensetzung erreichen wird, unabhängig davon, wie sie begonnen hat. In seinen Experimenten tauchten bei jeder Population dieselben Nischen auf und wurden immer wieder gefüllt, wenn auch nicht unbedingt mit derselben Bakterienart.
Die Forschung veränderte die Sichtweise der Mikrobiologen auf die Gemeinschaft. Als Sanchez Gemeinschaften verglich, die aus derselben Umgebung entnommen wurden, waren die Namen der Bakterien immer unterschiedlich, sagte D’Souza. „Aber wenn man sich den funktionellen Geninhalt anschaut, wer macht was? Das ist überraschend ähnlich“, sagte er. „Es spielt also keine Rolle, wer du bist; Was du tust, ist wichtig.“
Die Vorhersagekraft des Genoms
Im Jahr 2018 war Gralka gerade in Boston angekommen, um als Postdoc in Corderos Labor am MIT zu arbeiten. Er hatte als Biophysiker angefangen und die physikalischen Eigenschaften von Zellen einzeln und in Aggregaten untersucht. Er hatte sich entschieden, Corderos Forschungsprogramm beizutreten, weil die beiden Forscher ähnliche Visionen hatten: ein quantitatives Verständnis mikrobieller Gemeinschaften aus der Vogelperspektive zu entwickeln.
Cordero hatte einen Gefrierschrank mit Mikroben aus dem Atlantischen Ozean, mit dem sein Labor eine interessante Entdeckung darüber gemacht hatte, wie sich mikrobielle Gemeinschaften um Nahrungsquellen bilden, veröffentlicht in Current Biology im Jahr 2019. Sie hatten Chitinkügelchen – ein Polymer aus sich wiederholenden Zuckermolekülen, aus denen Insektenpanzer bestehen – in Bakterienkulturen fallen lassen, die aus Meeresproben gezüchtet wurden. Als die Wissenschaftler die Kugeln wieder herausfischten, schauten sie, welche Gemeinschaften sich gebildet hatten. Chitinfressende Mikroben hielten sich vorhersehbar am Chitin fest – es gab aber auch Bakterien, die kein Chitin fraßen. Diese Bakterien schienen die Nebenprodukte der Chitinfresser zu fressen. Die Chitinfresser und Nebenproduktefresser hatten eine Gemeinschaft gebildet.
Einleitung
Das faszinierte Gralka. Es schien möglich, dass die Art der Gemeinschaft allein anhand ihrer Nahrungsquellen vorhergesagt werden konnte: anhand der ursprünglichen Nahrungsquelle und dann anhand der neuen Quellen, die entstanden, als die ursprünglichen Bakterien sie zersetzten. Er fragte sich, ob er den Verlauf der Veränderungen einer mikrobiellen Gemeinschaft vorhersagen könnte, wenn er ihre Ausgangsbedingungen kontrollieren würde.
Dann, gerade als er in Corderos Labor eintrat, „kam ein Artikel aus Alvaro [Sanchez]s Labor, der ziemlich viel Aufsehen erregte“, sagte Gralka – die Arbeit von 2018 zeigt, dass vorhersehbare mikrobielle Nischen entstehen, die von vielen verschiedenen Arten gefüllt werden können . Die Idee, dass die Funktion wichtiger ist als die Art, ergab für ihn Sinn. „Im Boden findet man manchmal Tausende verschiedener Bakterien. Dann wirft das sehr schnell Fragen auf“, sagte er. „Wie gibt es Tausende von Arten? Sicherlich gibt es nicht Tausende verschiedener Nischen.“
Gralka kombinierte diese beiden Erkenntnisse von Cordero und Sanchez und fragte sich, ob er nicht nur eine mikrobielle Gemeinschaft anhand ihrer ursprünglichen Nahrungsquelle vorhersagen, sondern auch Nischen aus den Genomen der Bakterien ableiten konnte.
Gralka probierte Corderos Gefrierschrank. Zunächst musste er die Bakterien anhand der von ihnen bevorzugten Lebensmittel charakterisieren. Mit Hochdurchsatzgeräten züchtete er 186 verschiedene Bakterienarten in Kulturen, ergänzt durch 135 verschiedene Nahrungsquellen. Insgesamt hat Gralka die Wachstumsraten von mehr als 25,000 Bakterienproben gemessen.
Die Vielfalt der 186 Bakterienarten ist ebenso groß wie die der 186 verschiedenen Menschen, und wie Menschen haben auch Bakterien ihre eigenen Muster und Gewohnheiten. Einige von Gralkas Bakterien wuchsen schnell auf Zucker, andere wiederum wuchsen schnell auf Säuren, darunter organische Säuren wie Zitronensäure sowie Aminosäuren, die Bausteine von Proteinen. Anhand dieser Daten ordnete Gralka die Arten basierend auf ihren Vorlieben einer sogenannten Zucker-Säure-Achse zu.
Anschließend sequenzierte er die DNA aller 186 Arten, um herauszufinden, wie sie evolutionär miteinander verwandt sind. Gralka war überrascht, dass eng verwandte Arten innerhalb derselben phylogenetischen Familien oft unterschiedliche Stoffwechselpräferenzen hatten. Beispielsweise enthielt die Ordnung der Stäbchenbakterien Alteromonadales die Säurefresser Colwellia, die Zuckerfresser Paraglaciecola und desto weniger wählerisch Pseudoalteromonas, der beide gegessen hat. Dies stützte die allgemeinere Vorstellung, dass Artennamen nicht viele Informationen über die Funktion der Bakterien innerhalb einer bestimmten mikrobiellen Gemeinschaft vermitteln.
Dann grub sich Gralkas Analyse tiefer in die DNA der Käfer ein. Um das Genom mit der Stoffwechselfunktion in Verbindung zu bringen, suchte er nach Genen, von denen bekannt ist, dass sie an der Verdauung und Verstoffwechselung von Zuckern beteiligt sind, und tat dasselbe für Säuren. Er fand heraus, dass die Anzahl der zucker- oder säurefressenden Gene vorhersagte, wo jede Mikrobe auf dem Zucker-Säure-Spektrum landete: Je mehr Gene eine Art für den einen oder anderen Prozess hatte, desto wahrscheinlicher war es, dass sie an diesem Ende der Achse landete . Die Ergebnisse legen nahe, dass Mikrobiologen den Stoffwechsel einer Gemeinschaft grob bestimmen könnten, indem sie nach Sequenzen bestimmter Gene suchen.
Einleitung
Dann fand er etwas Überraschenderes. Er ignorierte die tatsächlichen Gensequenzen und untersuchte direkt den molekularen Abbau der DNA eines Stammes. In der Doppelhelix der DNA sind die vier Basentypen in den gegenüberliegenden Strängen gepaart, wobei Guanin (G) an Cytosin (C) und Thymin (T) an Adenin (A) gebunden ist. Unerwarteterweise hatten die Genome von Säurefressern einen durchschnittlichen GC-Gehalt von 55 %, während der GC-Gehalt von Zuckerfressern im Durchschnitt bei etwa 40 % lag. Um zu bestätigen, dass diese Korrelation keine Eigenart seiner speziellen mikrobiellen Gemeinschaft war, analysierte Gralka einen größeren Datensatz von Tausenden Referenzgenomen aus dem gesamten Bakterienstammbaum des Lebens. Das Muster blieb bestehen: Säurespezialisten hatten im Allgemeinen einen höheren GC-Gehalt als Zuckerspezialisten.
Diese Regel schien unvorstellbar einfach. Die Chemie der DNA eines Bakteriums sagte seine Nische in der Gemeinschaft voraus. Gralka konnte allein anhand des Inhalts seines Genoms erkennen, ob eine Art hauptsächlich Zucker oder Säuren aß, ohne ihre Gene überhaupt zu untersuchen. Statistiken und Genomik fanden eine einfache Ordnung, wo die Taxonomie keine sah.
Vorhersage der mikrobiellen Zukunft
Die Arbeit legt den Grundstein für eine neue Wissenschaft, die praktische Vorhersagen über mikrobielle Gemeinschaften trifft. Angenommen, eine Pipeline leckt und Rohöl läuft in einem Wald aus; Ein Mikrobiologe oder Umweltwissenschaftler möchte vielleicht wissen, welche Bakterien auftauchen, um dieses Öl zu fressen. Ein Arzt möchte möglicherweise wissen, wie sich das Darmmikrobiom eines Patienten im Verlauf einer Krankheit verändern könnte, und diese Vorhersage möglicherweise nutzen, um bestimmte Antibiotika oder andere Medikamente zu verschreiben.
Viele Fragen können beantwortet und Probleme gelöst werden, wenn Forscher die Funktionen einer mikrobiellen Gemeinschaft schnell abschätzen können. „In meinem Labor nennen wir es das Trainerdilemma“, sagte Sanchez. „Sie haben eine Menge Spieler und möchten herausfinden, wen Sie auf den Platz bringen sollten, wenn Sie Ihre Punktzahl maximieren möchten. Ich habe diese Liste mit 100 Sorten; Ich möchte sie in einen Bioreaktor geben und so viel Ethanol wie möglich herstellen. Welche Stämme soll ich also einsetzen?“
Die Regeln, die mikrobielle Ökologen aufdecken, können diese Frage noch nicht beantworten. Allerdings könnte eine schnelle Bewertung des mikrobiellen Stoffwechsels – oder eine funktionierende Theorie der Bakteriengemeinschaften und ihrer Gene – eines Tages dazu genutzt werden, eine Welt ökologischer Prozesse zu untersuchen und zu verwalten, sagte Gralka.
Mikrobielle Gemeinschaften sind Schlüsselakteure in jedem ökologischen Kreislauf auf der Erde. Wenn ein Baum in einem Wald fällt, versammeln sich eine Vielzahl von Pilzen und Bakterien, um ihn zu fressen und zu zersetzen, wodurch die Bestandteile des Baums wieder in den globalen Nährstoffkreislauf zurückgeführt werden. Mit den von Gralka, Sanchez, Cordero und anderen mikrobiellen Ökologen eingeführten Konzepten sind die Nischen dieser neuen Gemeinschaft vorhersehbar. Holz besteht hauptsächlich aus Zellulose und Hemizellulose, bei denen es sich um Glukosepolymere handelt; Daher würde eine funktionierende Gemeinschaft, die bereit ist, an der Waldzersetzung teilzunehmen, zuckerfressende Bakterien beherbergen, reichlich zuckerverdauende Gene aufweisen und über ein Genom verfügen, das aus einem geringeren Anteil an GC-Molekülen besteht. Ein plötzlicher und mysteriöser Anstieg der Säurefresser könnte ein Zeichen dafür sein, dass etwas nicht stimmt, vermutete Gralka.
Die Zucker-Säure-Achse ist nur eine Art gemeinschaftlicher Nische, die diese mikrobiellen Ökologen identifizieren wollen. Als Beispiel für ihr ultimatives Ziel nannte Cordero das Ökosystem Wald. Ökologen haben viele allgemeine Merkmale und Funktionen definiert, die Wälder gemeinsam haben und sich zwischen ihnen unterscheiden, was Vergleiche und Vorhersagen ermöglicht.
„Wie viel Biomasse befindet sich auf den Blättern im Vergleich zum Stamm? [Es] stellt sich heraus, dass Pflanzen mit riesigen Blättern in tropischen Umgebungen mehr atmen“, sagte Cordero. „Wie tief sind die Wurzeln? Das sagt Ihnen, wie viele Nährstoffe sie aus der Umwelt aufnehmen können. Wie schnell werden sie wachsen? Wie groß sind Sie? Wie gut sind sie im Wettbewerb um Licht?“ Schon die Kenntnis einiger dieser Variablen kann uns viel über die Dynamik eines Waldes verraten.
Cordero weiß nicht, was die analogen Merkmale für Mikroorganismen und ihre Gemeinschaften sein könnten. Viele bakterielle Nischen hängen sicherlich mit ihrem Stoffwechsel und ihren Nebenprodukten zusammen, aber es gibt auch andere Aspekte, die berücksichtigt werden müssen. „Wenn wir Möglichkeiten hätten, herauszufinden, was diese Variablen sind … und sie systematisch zu identifizieren, wäre das erstaunlich“, sagte er.
In gewisser Weise kartieren diese Wissenschaftler zum ersten Mal mikrobielle Gemeinschaften ökologisch. Ihre Arbeit bietet einen neuen Blick darauf, was eine mikrobielle Gemeinschaft eigentlich ist – und zeigt, dass Mikroben am besten als das definiert werden, was sie tun.
Anmerkung des Herausgebers: Cordero leitet die Simons Collaboration on Principles of Microbial Ecosystems, ein Forschungsprogramm, das von der Simons Foundation unterstützt wird, die dies auch finanziert redaktionell unabhängige Zeitschrift. Förderentscheidungen der Simons Foundation haben keinen Einfluss auf unsere Berichterstattung.
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- Quelle: https://www.quantamagazine.org/the-quest-for-simple-rules-to-build-a-microbial-community-20240117/
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- Arbeiten
- arbeiten,
- weltweit wie ausgehandelt und gekauft ausgeführt wird.
- würde
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- Jahr
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- Zürich