Verstehen, wie Gene zusammenwirken

Bonner Forschende an einer Karte der Gen-Wechselwirkungen maßgeblich beteiligt

Bonn, 30. April – Wie bestimmen unsere Gene unser Aussehen und unsere Anfälligkeit für Krankheiten? Diese Frage steht im Mittelpunkt der biomedizinischen Forschung und heute können wir Tausende menschlicher Genome sequenzieren, um diese Gene zu finden. Gene arbeiten allerdings in komplexen Netzwerken zusammen. In einer großen transdisziplinären Zusammenarbeit machte sich ein internationales Team aus Genetikern und Bioinformatikern daran, einer sogenannten Genetische Interaktions(GI)-Karte einer menschlichen Zelle zu erstellen. Unter maßgeblicher Beteiligung des kanadischen Donnelly Centre, der University of Minnesota, des kanadischen Hospital for Sick Children, des Universitätsklinikums Bonn und der Universität Bonn konnte jetzt im Fachjournal Cell ein erster Entwurf veröffentlicht werden. Dieser deckt derzeit etwa 2,5 Prozent aller möglichen Genpaare ab.

Die meisten Gene im Genom können ohne Folgen für die Zelle entfernt werden – eine Beobachtung die nur Beschränkt zu unserem Verständnis von Evolution passt. Eine Erklärung wäre, dass diese Gene nur dann entbehrlich sind, wenn ein anderes Gen ihre Funktion übernimmt. In diesem Fall wären Folgen für den Organismus nur dann beobachtbar, wenn zwei Gene gleichzeitig verloren gehen. Diese sogenannte Gen-Gen-Beziehung wird als genetische Interaktion (GI) bezeichnet. Vor fast drei Jahrzehnten begannen Letztautoren Charles Boone und Brenda Andrews vom Donnelly Centre an der University of Toronto in Kanada und Chad Myers an der University of Minnesota fast alle möglichen Genpaare im genetischen Modellsystem Hefe gemeinsam auszuschalten, was die GI-Hypothese bestätigte. Mit der Entdeckung der Genschere CRISPR-Cas9 wurden ähnliche Studien im menschlichen Genom möglich, ein Feld das Letztautor Jason Moffat Hospital for Sick Children maßgeblich mit entwickelte.

Mit dem jetzt veröffentlichen ersten Entwurf der GI-Karte etablierte ein Team um Erstautor Jun-Prof. Maximilian Billmann vom Institut für Humangenetik des UKB eine Plattform zur Genbearbeitung, um Genpaare in einer kultivierten menschlichen Zelllinie in beispiellosem Umfang zu untersuchen. Das Team entwickelte zudem einen computergestützten Algorithmus, um etwa 90.000 GIs in den vier Millionen untersuchten Genpaaren zu identifizieren. Zu diesen GIs gehörten Genpaare, die Wirkstoffziele und Gene verbinden, die bei menschlichen Krankheiten mutiert sind. „Dies zeigte uns, dass Gene, die im menschlichen Genom entbehrlich erscheinen mögen, tatsächlich Teil eines komplexeren Regulationssystems sind, das die Evolution aufgebaut hat, um eine Zelle robuster zu machen“, sagt Billmann, der ein Mitglied in den Transdisziplinäre Forschungsbereichen (TRA) „Modelling“ und „Life and Health“ der Universität Bonn ist. „Wir glauben, dass unsere Karte noch viele weitere Gen-Gen-Beziehungen enthält, die ebenfalls zur Bekämpfung menschlicher Krankheiten genutzt werden können. Tatsächlich ermöglichte die GI-Karte auch die Vorhersage einer Funktion für Gene, die zuvor unbekannt waren.“

Der erste Entwurf der menschlichen GI-Karte deckt derzeit etwa 2,5 Prozent aller möglichen Genpaare ab. Es müssen noch viele weitere Genpaare untersucht werden, um unser Verständnis des menschlichen Genoms zu vervollständigen. „Wir können jedoch nicht einfach blind alle noch nicht untersuchten Genpaare messen. Stattdessen müssen wir aus den Prinzipien unseres ersten Entwurfs der GI-Karte lernen und die vielversprechendsten GIs vorhersagen“, sagt Billmann, der für dieses Ziel computergestützte Algorithmen entwickelt. „Künstliche Intelligenz hat viele Disziplinen verändert. Die funktionelle Interpretation des menschlichen Genoms war jedoch bislang durch Datenmangel eingeschränkt. Wir sind gespannt, wie die Daten, deren Erfassung wir vor fast einem Jahrzehnt begonnen haben, diese Lücke füllen können.“

Publikation: Maximilian Billmann, Michael Costanzo, Xiang Zhang, Arshia Z. Hassan, Mahfuzur Rahman, Kevin R. Brown et al.: A global genetic interaction network of a human cell maps conserved principles and informs functional interpretation of gene co-essentiality profiles¸ Cell; DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2026.03.044

Wissenschaftlicher Kontakt:
Jun.-Prof. Dr. Maximilian Billmann
Institut für Humangenetik
Universitätsklinikum Bonn
TRA „Modelling“ & „Life and Health“, Universität Bonn
E-Mail: m.billmann@uni-bonn.de

Bildmaterial:

Bildunterschrift: Eine erste Karte von Gen-Gen Interaktionen in der menschlichen Zelle

Bildnachweis: Chad Myers, University of Minnesota

Bildunterschrift: Verstehen, wie Gene zusammenwirken: Der Bonner Forschende Jun-Prof. Maximilian Billmann ist an einer Karte der Gen-Wechselwirkungen maßgeblich beteiligt.

Bildnachweis: Institut für Humangenetik, UKB / Andreas Stein

Pressekontakt:
Dr. Inka Väth
stellv. Pressesprecherin am Universitätsklinikum Bonn (UKB)
Public Relations and Corporate Communication am UKB
Telefon: (+49) 228 287-10596
E-Mail: inka.vaeth@ukbonn.de

Zum Universitätsklinikum Bonn: Als eines der leistungsstärksten Universitätsklinika Deutschlands verbindet das UKB Höchstleistungen in Medizin und Forschung mit exzellenter Lehre. Jährlich werden am UKB über eine halbe Million Patienten ambulant und stationär versorgt. Hier studieren rund 3.500 Menschen Medizin und Zahnmedizin, zudem werden jährlich über 600 Personen in Gesundheitsberufen ausgebildet. Mit rund 9.900 Beschäftigten ist das UKB der drittgrößte Arbeitgeber in der Region Bonn/Rhein-Sieg. In der Focus-Klinikliste belegt das UKB Platz 1 unter den Universitätsklinika in NRW und weist unter den Universitätsklinika bundesweit den zweithöchsten Case-Mix-Index (Fallschweregrad) auf. 2025 konnte das UKB knapp 100 Mio. € an Drittmitteln für Forschung, Transfer und Lehre einwerben. Das F.A.Z.-Institut zeichnete das UKB im vierten Jahr in Folge als „Deutschlands Ausbildungs-Champion“ und „Deutschlands begehrtesten Arbeitgeber“ aus. Aktuelle Zahlen finden Sie im Geschäftsbericht unter: geschaeftsbericht.ukbonn.de.

Understanding How Genes Interact: Bonn Researchers Play Key Role in Mapping Gene Interactions (PDF)