Digitales Modell einer Krebszelle Krebs aus dem Computer

Wann wird eine Zelle zur Krebszelle? Und wie lässt sich der Krebs gezielt ausschalten? Diese Fragen soll ein Computermodell von Forschern der TU Graz beantworten, welches erstmals die Membranpotenziale einer Krebszelle nachstellt.

Graz/Österreich – Computermodelle gehören schon lange zu Standardwerkzeugen in der biomedizinischen Grundlagenforschung. Bereits 1952 veröffentlichten die Biophysiker Alan Lloyd Hodgkin und Andrew Fielding Huxley ein Modell zum Ionenstrom einer Nervenzelle. Doch trotz der Jahrzehnte langen Geschichte von Computermodellen für biologische Prozesse, sind viele Bereiche noch unerschlossen. So haben erst jetzt Forscher der TU Graz gemeinsam mit der Medizinischen Universität Graz und dem Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York das weltweit erste Krebszellmodell erarbeitet.

Elektrische Potenziale im Rhythmus

Digitale Zellmodelle fokussierten bisher auf erregbare Zellen wie etwa Nerven- oder Herzmuskelzellen und ermöglichen die Simulation elektrophysiologischer Vorgänge nicht nur auf zellulärer, sondern auch auf Gewebs- und Organebene. Diese Modelle nutzen Mediziner bereits zur Diagnoseunterstützung und Therapiebegleitung im klinischen Alltag. Das internationale Forscherteam rund um Christian Baumgartner von der TU Graz legte das Augenmerk nun erstmals auf die spezifischen elektrophysiologischen Eigenschaften von nicht-erregbaren Krebszellen.

„Gute Gene“ gegen Krebs

Individuelles Krebsrisiko: Wie Gene schützen

In erregbaren Zellen löst ein elektrischer Stimulus so genannte Aktionspotenziale aus. Das führt an der Zellmembran zu Millisekunden dauernden, elektrischen Potenzialänderungen, die elektrische Informationen von Zelle zu Zelle weiterleiten. Durch diesen Mechanismus kommunizieren z. B. neuronale Netzwerke. Aus experimentellen Untersuchungen ist bekannt, dass auch nicht-erregbare Zellen charakteristische Potenzialschwankungen an der Zellmembran aufweisen. „Im Vergleich zu erregbaren Zellen erfolgen die Potenzialänderungen aber sehr langsam und über den gesamten Zellzyklus hinweg, also über Stunden und Tage. Sie dienen als Signal für den Übergang zwischen den einzelnen Zellzyklusphasen“, erklärt Studienleiter Baumgartner.

Ein virtueller Lungentumor

Wenn die Zellmembranspannung aus ihrem Gleichgewicht gerät, kann das schwere Folgen für die Zelle haben. Hierbei spielen Ionenkanäle eine zentrale Rolle wie die Doktorandin Sonja Langthaler erklärt: „Ionenkanäle verbinden das Äußere mit dem Inneren einer Zelle. Sie ermöglichen den Austausch von Ionen wie Kalium, Calcium oder Natrium und regeln dadurch das Membranpotenzial. Änderungen in der Zusammensetzung der Ionenkanäle sowie ein verändertes funktionales Verhalten selbiger können Störungen in der Zellteilung zur Folge haben, möglicherweise sogar die Zelldifferenzierung beeinflussen und damit eine gesunde Zelle in eine krankhafte (karzinogene) Zelle verwandeln.“

Für ihr digitales Krebszellenmodell wählte das Team das Beispiel der menschlichen Lungenadenokarzinom-Zelllinie A549. Das Computermodell simuliert die rhythmische Schwingung des Membranpotenzials während des Überganges zwischen den einzelnen Zellzyklusphasen und ermöglicht die Vorhersage, welche Membranpotenzialänderungen durch ein medikamentöses Ein- und Ausschalten ausgewählter Ionenkanäle verursacht werden. „Wir bekommen also Auskunft über die Auswirkungen gezielter Eingriffe auf die Krebszelle“, sagt Baumgartner.

Krebszellen einfrieren oder zum Selbstmord anregen

Die Aktivität bestimmter Ionenkanäle kann zudem die Teilung krankhafter Zellen antreiben und damit das Tumorwachstum beschleunigen. Wenn man nun Ionenkanäle gezielt manipuliert, wie durch neue, erfolgsversprechende Wirkstoffe und Medikamente, kann man die Zellmembranspannung und damit das gesamte elektrophysiologische System sozusagen aus der Spur werfen. „Damit ließen sich Krebszellen in einer bestimmten Zellzyklusphase festhalten, aber auch vorzeitig in den Zelltod schicken. Man könnte Krebszellen quasi im Wachstum einfrieren oder zum Selbstmord anregen“, sagt der Studienleiter. „Und genau solche Mechanismen lassen sich mithilfe von Modellen simulieren.“

Baumgartner und sein Team sehen das erste digitale Krebszellenmodell als den Beginn umfassenderer Forschungen. Um den Detailgrad des Modells zu erhöhen, sind weitere experimentelle und messtechnische Validierungen geplant und beim Wissenschaftsfonds FWF zur Förderung eingereicht.

Originalpublikation: Sonja Langthaler, Theresa Rienmüller, Susanne Scherübel, Brigitte Pelzmann, Niroj Shrestha, Klaus Zorn-Pauly, Wolfgang Schreibmayer, Andrew Koff and Christian Baumgartner: A549 in-silico 1.0: A first computational model to simulate cell cycle dependent ion current modulation in the human lung adenocarcinoma, PLoS Compuational Biology, June 2021; DOI:10.1371/journal.pcbi.1009091

* S. Eigner, Technische Universität Graz, 8010 Graz/Österreich

(ID:47504151)