Zellen eines Organismus tragen fast denselben Satz an DNA, arbeiten aber unterschiedlich. Besonders gut ist das im Gehirn zu sehen: Verschiedene Regionen aktivieren unterschiedliche Gene und sind für unterschiedliche Aufgaben zuständig. Eine Schlüsselrolle spielen dabei chemische Modifikationen von DNA und RNA – eine Art Markierungen, die beeinflussen, wie die Zelle die genetische Information abliest.
Das Problem ist, dass Gewebe lange Zeit oft als eine einzige Probe analysiert wurde. Dieser Ansatz ist praktisch, aber er verwischt wichtige Unterschiede zwischen benachbarten Bereichen.
Stellen Sie sich ein antikes Archiv vor, in dem jede Schriftrolle mit Symbolen markiert ist, die nur unter speziellem Licht sichtbar sind. Diese Zeichen geben Hinweise, wie der Text zu lesen ist. DREAMS funktioniert ähnlich: Es beleuchtet molekulare Besonderheiten von Zellen und zeigt, wo genau im Gewebe Signale verteilt sind, die mit dem Ablesen genetischer Information zusammenhängen. Das ist nicht nur ein neues technisches Werkzeug – es könnte helfen, epigenetische Erkrankungen auf neue Weise zu untersuchen.
Die Methode DREAMS – DNA RNA Elements Areal Mass Spectrometry – wurde im Journal Nature Cell Biologyvorgestellt. Sie fügt den molekularen Daten eine räumliche Dimension hinzu. Grundlage ist die massenspektrometrische Bildgebung: Ein Strom geladener Mikrotröpfchen extrahiert Moleküle von der Oberfläche eines dünnen Gewebeschnitts, anschließend bestimmt das Gerät deren Zusammensetzung.
Die Forscher interessieren sich für freie modifizierte Nukleoside – Abbau- und Erneuerungsprodukte von DNA und RNA. Ihre Verteilung kann indirekt auf den Zustand der entsprechenden Modifikationen hinweisen. Dabei zeigt DREAMS die Markierung nicht direkt an einer bestimmten Stelle des Moleküls und ersetzt auch keine Sequenzierung. Seine Stärke liegt woanders: Die Methode ermöglicht es, schnell Regionen mit ungewöhnlichem molekularem Profil zu finden und sie für detailliertere Analysen auszuwählen.
Als DREAMS auf das Gehirn einer Maus angewendet wurde, zeigte es eine deutliche Heterogenität. Verschiedene Gehirnregionen enthielten unterschiedliche Sätze modifizierter Nukleoside, einschließlich 5-Methylcytosin und seltenerer Verbindungen. Dadurch zerfiel das gemittelte Bild des gesamten Gewebes in mehrere eigenständige molekulare Landschaften.
Besonders interessante Daten wurden bei Tieren mit gestörter Funktion von Enzymen der TET-Familie gewonnen. Diese Enzyme sind an der Umwandlung modifizierter Formen von Cytosin beteiligt und helfen, den epigenetischen Zustand der DNA zu regulieren. DREAMS zeigte jedoch Veränderungen nicht nur bei DNA-Modifikationen, sondern auch bei N¹-Methyladenosin (m¹A) – einer Verbindung, die hauptsächlich mit RNA in Verbindung gebracht wird.
Veränderungen des m¹A-Spiegels gingen mit Veränderungen des Transkriptoms einher. Dies deutet auf eine mögliche Verbindung zwischen TET1-abhängigen Prozessen und der Regulation von RNA hin. Mit anderen Worten: Die Grenze zwischen Epigenomik und Epitranskriptomik könnte weniger klar sein als allgemein angenommen.
Aber es ist noch zu früh, um allzu weitreichende Schlüsse zu ziehen. Die Ergebnisse beweisen nicht, dass TET1 universell RNA-Modifikationen reguliert. Die Studie wurde hauptsächlich an Mausgeweben durchgeführt, und die Signale von DREAMS zeigen für sich genommen keine kausalen Zusammenhänge. Es gibt auch technische Einschränkungen: Moleküle mit ähnlichen Eigenschaften sind manchmal schwer zu unterscheiden, und seltene Modifikationen könnten unter der Nachweisgrenze liegen. Daher müssen die gewonnenen Daten durch Sequenzierung und andere Methoden bestätigt werden.
Den größten Nutzen wird DREAMS wahrscheinlich in Kombination mit Transkriptomik, Kartierung von Zelltypen und anderen Technologien der räumlichen Biologie bringen. Ein solcher integrierter Ansatz würde es ermöglichen, molekulare Veränderungen nicht nur mit einem Organ als Ganzes, sondern mit einem bestimmten Gewebebereich und seiner zellulären Umgebung zu verknüpfen.
DREAMS spiegelt die allgemeine Wende der modernen Biologie wider – von gemittelten Kennzahlen hin zu detaillierten räumlichen Karten. Jetzt ist es wichtig zu wissen, nicht nur was sich in DNA, Epigenom oder RNA verändert hat, sondern auch wo genau dies geschehen ist. Die Methode zeigt anschaulich: Selbst ein einziges Gewebe kann aus vielen verschiedenen molekularen Landschaften bestehen, die bei der Analyse einer gemittelten Probe vollständig verschwinden.
