Die Yogastellungen der Ionenkanäle

Wissenschaftler der Universitäten Melbourne und Göttingen haben herausgefunden, nach welchem System sich Ionenkanäle öffnen und schließen. Der Schlüssel liegt in der komplexen dreidimensionalen Struktur des Proteins, aus dem ein Ionenkanal aufgebaut ist.

Proteine können sich nicht beliebig, sondern nur nach bestimmten Mustern verformen. Den Forschern gelang es, die Verbindung zwischen der Aktivität des Ionenkanals und den verschiedenen Konfigurationen des Proteins durch statistische Analyse von Zeitreihendaten aufzudecken. Die Ergebnisse sind in der Fachzeitschrift Proceedings of the Royal Society A erschienen.

Ionenkanäle sind winzige Bestandteile menschlicher Zellen, die bei sämtlichen physiologischen Prozessen im Körper eine wichtige Rolle spielen. In der Zellmembran bilden sie Poren, die es elektrisch geladenen Teilchen (Ionen) wie Natrium, Chlorid oder Calcium ermöglichen, die ansonsten undurchdringliche Zellwand zu überqueren.

Nervenzellen werden durch Ionen wie eine Batterie aufgeladen und können dadurch mit anderen Zellen kommunizieren, beispielsweise im Gehirn. Auch der Herzschlag wird einmal pro Sekunde durch ein solches elektrisches Signal initiiert. Erblich bedingte Defekte oder sogar das Fehlen bestimmter Ionenkanäle können zu Krankheiten wie beispielsweise Mukoviszidose führen.

Durch eine Veränderung ihrer Struktur können Ionenkanäle Poren in der Zellmembran öffnen oder schließen. Dies geschieht jedoch nicht gleichmäßig, sondern sehr extrem. „Oft machen Ionenkanäle eine Zeit lang überhaupt nichts, dann zeigen sie plötzlich maximale Aktivität, bevor sie wieder abschalten“, erläutert Dr. Ivo Siekmann vom Felix-Bernstein-Institut für Mathematische Statistik der Universität Göttingen. „Dazwischen gibt es Aktivität auf verschiedenen mittleren Niveaus.“

Der Schlüssel liegt in der komplexen dreidimensionalen Struktur des Proteins, aus dem der Ionenkanal aufgebaut ist. „Ionenkanäle können sich nicht einfach beliebig verformen“, so Dr. Siekmann. „Wie beim Yoga gibt es bestimmte Stellungen, die das Protein einnehmen kann.“

Die verschiedenen Aktivitätsniveaus des Kanals entsprechen dabei den verschiedenen Yogastellungen. Durch eine Kombination neuartiger statistischer und mathematischer Verfahren gelang es den Forschern, aufzudecken, wie der Ionenkanal zwischen den verschiedenen Yogastellungen wechselt.

Die Studie hat konkrete Konsequenzen: Pharmakologisch wirksame Moleküle, mit deren Hilfe bestimmte Ionenkanäle beeinflusst werden können, bieten die Chance, zielgerichtet Medikamente zu entwickeln. Allerdings zeigen die Ergebnisse, dass sich nur das mittlere Aktivitätsniveau eines Ionenkanals verändern lässt – das tatsächliche Öffnen und Schließen hingegen lässt sich nicht direkt beeinflussen.

„Manche physiologischen Prozesse lassen sich durch den Wechsel zwischen Aktivitätsniveaus nun einfacher erklären“, so Dr. Siekmann. „Statt vom komplizierten und hektischen Öffnen und Schließen hängen sie viel stärker vom gemächlichen Übergang zwischen verschiedenen Yogastellungen ab.“

Dr. Ivo Siekmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Felix-Bernstein-Institut für Mathematische Statistik an der Fakultät für Mathematik und Informatik der Universität Göttingen. Er forscht in der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Axel Munk, in der statistische Modelle und Verfahren zur Analyse von Ionenkanälen entwickelt werden. Diese Forschung wird durch den Sonderforschungsbereich „Funktionalität kontrolliert durch Organisation in und zwischen Membranen“ und ein Max Planck Fellowship am Max-Planck-Institut für biophysikalische Chemie in Göttingen gefördert.

Originalveröffentlichung: Ivo Siekmann et al. Modelling modal gating of ion channels with hierarchical Markov models. Proceedings of the Royal Society A 2016. Doi: 10.1098/rspa.2016.0122.

Kontaktadresse:
Dr. Ivo Siekmann
Georg-August-Universität Göttingen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Institut für Mathematische Stochastik
Goldschmidtstraße 7, 37077 Göttingen
Telefon (0551) 39-172127
E-Mail: ivo.siekmann@mathematik.uni-goettingen.de

http://www.stochastik.math.uni-goettingen.de