Neue Suchmaschine für RNA-Moleküle entwickelt

In Sekundenschnelle kann eine Google-ähnliche Suchmaschine die Daten von Millionen einzelner Zellen aus Tausenden Experimenten weltweit analysieren. Mit dem Tool lassen sich möglicherweise Fragen zur RNA-Biologie klären, die niemand zuvor beantworten konnte.

Forschende des Berliner Instituts für Medizinische Systembiologie des Max Delbrück Center (MDC-BIMSB) haben eine Suchmaschine namens „Malva“ entwickelt. Diese könne riesige Mengen an Einzelzelldaten allein anhand von Sequenzinformationen sekundenschnell durchforsten, sagt Daniel León-Periñán. Er ist einer der Erstautoren der Publikation in „Nature“ und Doktorand in der Arbeitsgruppe „Systembiologie von Gen-regulatorischen Elementen“ von Prof. Nikolaus Rajewsky, Direktor des MDC-BIMSB.

„So ähnlich wie Google es vor 30 Jahren für das Internet getan hat, ermöglicht Malva es Wissenschaftler:innen und KI-Tools, innerhalb von Sekunden Informationen zu Millionen von Zellen zu durchsuchen – ohne riesige Dateien herunterladen zu müssen, ohne ein Referenzgenom zu benötigen und ohne dass tiefgreifende Fachkenntnisse in der Datenwissenschaft nötig wären“, fügt Rajewsky hinzu.

„Malva verwandelt statische Transkriptom-Atlanten in dynamische Ressourcen, die unser Verständnis der RNA-Biologie vertiefen werden“, so Rajewsky weiter. „Die Plattform könnte zudem entscheidend dazu beitragen, dass Forschende künftig besser verstehen, wie aus Gesundheit Krankheit wird oder wie und welche Zellen auf bestimmte medizinische Behandlungen reagieren.“

Unvorstellbar viele RNA-Daten

Mithilfe der Einzelzell-RNA-Sequenzierung bekommen Wissenschaftler:innen einen äußerst detaillierten Einblick in die Vorgänge im Inneren einzelner Zellen zu jedem beliebigen Zeitpunkt. In den vergangenen zehn Jahren haben sie so weltweit Terabytes an Daten gesammelt. Wer diese Daten auswerten möchte, um mehr über eine bestimmte DNA- oder RNA-Sequenz zu erfahren, steht allerdings vor zahlreichen Hürden.

Es müssten zum Beispiel unvorstellbare Mengen an Rohdaten heruntergeladen und erneut verarbeitet werden, wozu kein einzelnes Labor die Kapazitäten hat. Zudem müsste man einen Weg finden, Daten aus verschiedenen Quellen zu standardisieren. Darüber hinaus sind aufgrund der Art und Weise, wie die Daten indexiert sind, Informationen über RNA-Isoformen äußerst begrenzt.

Google-ähnliche Suchmaschine für RNA

Um die Aufgabe zu vereinfachen und die Bandbreite der Fragen zu erweitern, die sich anhand der Daten beantworten lassen, haben León-Periñán und Co-Erstautor Dr. Nikos Karaiskos öffentlich zugängliche Daten aus den Repositorien neu aufbereitet – sodass man sie nun nach bestimmten Nukleotidsequenzen durchsuchen kann. Für DNA-Sequenzen hatten Forschende der ETH Zürich (Schweiz) vergangenes Jahr bereits ein Tool vorgestellt, dass ebenfalls wie eine Google-ähnliche Suchmaschine funktioniert (wir berichteten).

Außerdem indexiert Malva räumliche Daten und gibt dadurch auch Auskunft darüber, an welcher Stelle in einem Gewebeschnitt sich eine bestimmte RNA befindet. Die Suchmaschine ist so konzipiert, dass man sie kontinuierlich erweitern kann: Sobald neue Einzelzell-RNA-Daten in der Fachliteratur veröffentlicht sind, werden diese auf einen Server am Max Delbrück Center heruntergeladen, verarbeitet und den vorhandenen Daten hinzugefügt.

Ein breites Anwendungsspektrum

Es gebe unzählige Anwendungsszenarien, sagt Karaiskos. Sie reichten von ganz simplen Fragen wie ‚In welchem Zelltyp wird dieses spezielle Gen exprimiert?‘ bis hin zu weitaus komplexeren. Die einfachen Fragen könne man zwar auch mit anderen Plattformen beantworten, fügt Karaiskos hinzu. „Mit ihnen lassen sich jedoch zum Beispiel keine Fragen zur RNA-Biologie klären, da sie RNA-Isoformen als Einheit behandeln und nicht einzeln einem Referenzgen zuordnen.“ So könne man nicht herausfinden, ob eine bestimmte RNA-Isoform in einem bestimmten Zelltyp exprimiert werde, erklärt der Forscher. „Die Flexibilität, in Malva nach RNA-Sequenzen zu suchen, ermöglicht es uns, Fragen anhand dieser Daten zu beantworten, die zuvor unmöglich schienen.“

Da andere Plattformen ihre Daten zudem mithilfe eines Referenzgenoms abbilden, das aus wenigen menschlichen DNA-Proben zusammengesetzt ist, finden Forschende, die nach Informationen über RNA suchen, die aus seltenen oder einzigartigen Genvarianten entsteht, möglicherweise nicht viel. Malva erlaubt den Zugriff auf einen wesentlich vielfältigeren RNA-Datensatz. Die neue Plattform umfasst außerdem Sequenzinformationen verschiedener Spezies, darunter Bakterien, Viren und Pilze. So können Wissenschaftler:innen untersuchen, wie diese Mikroorganismen menschliche Zellen beeinflussen und Krankheiten verursachen.

Derzeit können Forschende Malva noch kostenlos nutzen. Rajewsky und sein Team bereiten allerdings die Gründung eines Start-ups vor, um Malva kommerziell verfügbar zu machen. Ein Patent auf die Technologie ist bereits angemeldet.