Fortschrittliche RNA-Sensoren für die Krankheitsdiagnose

Biologie hat viele Systeme, die komplexe Aufgaben erfüllen, die entscheidend für das Leben sind. Dazu gehören das Regulieren von Zellzyklen, das Fördern von Zellwachstum und das Entwickeln von Geweben. Allerdings ist unsere aktuelle Fähigkeit, ähnlich fortgeschrittene biologische Computer zu erstellen, noch sehr rudimentär. Wenn wir die Art und Weise verbessern könnten, wie wir diese biologischen Computer designen, könnte das zu grossen Veränderungen in Bereichen wie der Medikamentenabgabe, der Genbearbeitung und Biosensoren führen. Solche Technologien würden enorm von Berechnungen auf mikroskopischer Ebene in komplizierten zellulären Umgebungen profitieren.

Forscher haben bereits bedeutende Fortschritte mit Netzwerken interagierender Moleküle gemacht. Diese Systeme könnten jedoch in der komplexen Umgebung lebender Organismen nicht gut funktionieren, insbesondere wenn die Anzahl der interagierenden Komponenten steigt. Eine Alternative könnte sein, Computer auf Basis einzelner Moleküle zu schaffen, die in der zellulären Umgebung oder sogar ausserhalb von Zellen präzise Berechnungen effizienter durchführen können. Diese Einzelmolekül-Computer könnten potenziell energieeffizienter sein als aktuelle elektronische Computer.

#Herausforderungen der Einzelmolekülsensoren

Eine wichtige Frage bleibt: Gibt es eine Grenze, wie gut ein einzelnes Molekül Funktionen erfüllen kann? Das Verhalten grösserer Moleküle wurde durch mathematische Funktionen erklärt, die als Partitionierungsfunktionen bekannt sind. Diese Funktionen können komplexe Beziehungen darstellen, zum Beispiel, wie Hämoglobin auf unterschiedliche Sauerstoffkonzentrationen und saure Bedingungen reagiert. Angesichts dieses Verständnisses sollten einzelne Moleküle, die an andere Moleküle binden können, in der Lage sein, eine Reihe von mathematischen Funktionen darzustellen.

Inspiriert von dieser Idee haben Forscher begonnen, auf RNA basierende Sensoren zu entwerfen, die Funktionen von Interesse replizieren können. RNA ist besonders vielseitig, weil sie ihre Form ändern und regulatorische Prozesse beeinflussen kann, wenn sie an verschiedene Moleküle bindet. Es gibt viele natürlich vorkommende RNA-Sensoren, die sich bei der Bindung an bestimmte Partner umstrukturieren und so biologische Funktionen regulieren können.

Trotz dieser Fortschritte waren frühere Versuche, RNA-Sensoren zu schaffen, die mehrere Eingaben und kontinuierliche Variation in der Konzentration verarbeiten können, begrenzt. Das Ziel ist, Sensoren zu entwickeln, die effektiver wie natürliche Makromoleküle agieren können, die in realen biologischen Bedingungen funktionieren.

#Der Bedarf an verbesserten Diagnosen

Ein Bereich, in dem komplexe biologische Berechnungen einen starken Einfluss haben könnten, ist die Diagnose von Krankheiten wie Tuberkulose (TB). TB ist ein bedeutendes globales Gesundheitsproblem, und es besteht ein dringender Bedarf an besseren Diagnosewerkzeugen, die zwischen aktiver TB und anderen Formen der Krankheit unterscheiden können. Aktuelle Tests erfordern oft komplizierte Verfahren und teure Ausrüstung, was es schwierig macht, sie in ressourcenarmen Gebieten zu nutzen.

Die Weltgesundheitsorganisation hat den Bedarf an Tests hervorgehoben, die nicht auf Sputumproben basieren. In aktuellen Studien hat ein spezifisches 3-Gen-Signatur, das die Gene GBP5, DUSP3 und KLF2 umfasst, als potenzieller Biomarker zur Diagnose von TB vielversprechende Ergebnisse gezeigt. Allerdings beruht die genaue Messung dieser Gen-Signatur derzeit auf teuren Techniken, was ihre Anwendung in der alltäglichen medizinischen Praxis behindert.

Um dieses Problem anzugehen, haben Forscher beschlossen, einen molekularen Sensor zu entwickeln, der den TB-Score mit einfacheren Methoden und niedrigeren Kosten berechnen kann. Dieser Sensor sollte idealerweise nach einer zellfreien RNA-Verstärkung funktionieren, was die Nutzung in verschiedenen Umgebungen erleichtert.

#Bürgerwissenschaftlicher Ansatz

Um diese Herausforderung zu bewältigen, wurden eine Reihe von Designaufgaben für eine Gemeinschaft von Bürgerwissenschaftlern erstellt, die an einem Spiel namens Eterna teilnehmen. Dieses Spiel lädt die Spieler ein, RNA-Designprobleme zu lösen und dabei ihre Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten zu nutzen. Frühere Erfahrungen zeigten, dass die Eterna-Community in der Lage war, effektive RNA-Strukturen für verschiedene Aufgaben zu entwerfen, einschliesslich der Stabilisierung von mRNA und der Schaffung von RNA-Sensoren, die durch kleine Moleküle aktiviert werden.

In der Anfangsphase hatten die Spieler einfachere Designherausforderungen, die allmählich zur Entwicklung eines ausgefeilteren Sensors für den TB-Score führten. Jede Aufgabe stellte den Spielern spezifische Ziele, die sie erreichen sollten, wie zum Beispiel die Schaffung eines RNA-Sensors, der auf verschiedene Bedingungen mit Fluoreszenz reagiert.

Die Eterna-Plattform wurde verbessert, um komplexere Designs zu ermöglichen. Die Spieler konnten nun an Sensoren arbeiten, die mehrere Zustände hatten, und erhielten essentielles Feedback darüber, wie gut ihre Designs in unterschiedlichen Situationen funktionieren würden. Dieses Echtzeit-Feedback half den Teilnehmern, ihre Strategien anzupassen und ihre Entwürfe zu verfeinern.

Die von den Spielern generierten Designs wurden mit fortschrittlichen Techniken synthetisiert und getestet, um zu messen, wie gut sie mit spezifischen RNA-Molekülen interagierten. Die Ergebnisse wurden dann der Community zurückgemeldet, sodass die Spieler ihre Designs iterieren und frühere Einreichungen verbessern konnten.

#Fortschritte hin zum TB-Score-Sensor

Nach dem erfolgreichen Engagieren der Spieler mit einfacheren Aufgaben verlagerte sich der Fokus auf die OpenTB-Herausforderung, bei der sie gebeten wurden, einen RNA-Sensor zu entwerfen, der erkennen kann, wenn der TB-Score aktive Tuberkulose anzeigte. Die TB-Score-Berechnung basiert auf den Expressionsniveaus der drei Zielgene und bildet ein spezifisches Verhältnis, das als diagnostischer Marker dient.

Die Spieler wurden in spezifische Designbedingungen eingeführt, in denen sie die Reaktionen ihrer Sensoren auf die Eingabekonzentrationen der ausgewählten Gene testen konnten. Ihr Ziel war es, Sensoren zu entwerfen, die erfolgreich anzeigen konnten, wenn der TB-Score über oder unter einem definierten Schwellenwert lag.

Als die Herausforderungen fortschritten, war die Eterna-Community in der Lage, neue und effektive RNA-Designstrategien zu entwickeln. Diese Strategien wurden dann in ein automatisiertes Tool namens Nucleologic integriert. Dieses System nutzte die erlernten Spielerstrategien, um den Prozess der Gestaltung von RNA-Sensoren, die den TB-Score berechnen konnten, zu beschleunigen.

#Pilot-Herausforderung: Einzel-Eingangs-RNA-Sensoren

Die anfängliche Herausforderung konzentrierte sich darauf, einfache RNA-Sensoren zu entwerfen, die auf ein einzelnes RNA-Oligonukleotid reagieren. Die Leistung dieser Sensoren wurde mit früheren Designs verglichen, wobei hohe Aktivierungsraten angestrebt wurden, bei denen die Sensorsignale deutlich zwischen der Anwesenheit oder Abwesenheit des Eingangs unterscheiden.

Die Community wurde angeleitet, verschiedene Designvorlagen zu erkunden, was zu einer Vielzahl von designs führte, die von den Spielern generiert wurden. Diese Designs wurden in aufeinanderfolgenden Runden charakterisiert, wobei jede Runde auf früheren Ergebnissen basierte und verbessert wurde. Die besten Designs schnitten aussergewöhnlich gut ab und erreichten Aktivierungsraten, die die zuvor in der Literatur berichteten Sensoren übertrafen.

#Logikgatter bauen

Nachdem die anfänglichen Herausforderungen vielversprechende Ergebnisse lieferten, wurden die Spieler als Nächstes mit der Erstellung von RNA-Boolean-Logikgattern beauftragt. Diese Herausforderung sollte den Spielern helfen, mehr Erfahrung im Konstruieren von RNA-Sensoren zu sammeln, die in der Lage sind, komplexere Aufgaben zu erfüllen, und gleichzeitig wertvolle Werkzeuge für Anwendungen in der synthetischen Biologie zu produzieren.

Die Spieler erhielten Designs für Logikgatter, die verschiedenen Kombinationen von zwei Eingangs-RNAS entsprachen. Sie arbeiteten daran, RNA-Sensoren zu entwickeln, die effektiv AND-, OR-, NAND- und andere logische Funktionen basierend auf der Konzentration von Eingangs-RNA-Molekülen modellieren konnten.

Über mehrere Runden des Designs reichten die Spieler Tausende von Designs ein. Die besten Lösungen begannen, Aktivierungsraten zu erreichen, die zuvor in RNA-Sensoren nicht gesehen wurden, was auf einen signifikanten Fortschritt in ihren Fähigkeiten hinweist. Die Zusammenarbeit ermöglichte es, verschiedene Designstrategien zu erkunden und die Innovation im Design von RNA-Sensoren weiter voranzutreiben.

#Verhältnis-Sensor-Herausforderung

Um dem finalen Ziel, den TB-Score zu erkennen, näherzukommen, wurden die Spieler herausgefordert, einen RNA-Sensor zu schaffen, der das Verhältnis von zwei Eingangsmolekülen berechnen kann. Der Sensor musste bestimmen, wann die Konzentration eines Eingangs signifikant höher war als die des anderen, was wesentliche Berechnungen in Bezug auf den TB-Score ermöglichte.

Die Spieler wurden ermutigt, verschiedene Konfigurationen und Designs zu erkunden, die es ihnen ermöglichen würden, dieses Verhältnis effektiv zu messen. Im Laufe mehrerer Runden entstanden eine Reihe von Spielerdesigns, die verschiedene Ansätze zur Erreichung des gewünschten Verhaltens demonstrierten.

Die Herausforderung bestätigte, dass das Anbieten von Optionen und Freiheiten bei den Designs zu überlegenen Ergebnissen führte. Die Interaktionen der Spieler mit diesen Rätseln halfen, effektive Designprinzipien zu entdecken, die entscheidend sein würden, um in zukünftigen Herausforderungen kompliziertere Berechnungen anzugehen.

#Abschlussherausforderung: OpenTB-Sensoren

Mit einem soliden Fundament aus den vorherigen Herausforderungen begaben sich die Spieler darauf, RNA-Sensoren für den TB-Score zu entwerfen, die drei Eingaben beinhalteten: die beiden Gene GBP5, DUSP3 und KLF2. Diese Sensoren sollten signalisieren, ob das berechnete Verhältnis über oder unter einem festgelegten Wert lag, was sie praktisch zur Diagnose aktiver Tuberkulose machte.

Die Spieler begegneten einer Vielzahl von Designbedingungen, die während der Herausforderung festgelegt wurden. Ihre Designs wurden bewertet, um zu bestimmen, wie nah sie den erwarteten idealen Antworten kamen. Die Fähigkeit, verschiedene Bedingungen zu simulieren, ermöglichte es den Spielern, ihre Designs kontinuierlich zu verfeinern.

Die rigorosen Tests und das Feedback, das der Community während dieser Herausforderung gegeben wurden, erwiesen sich als erfolgreich, was zur Entstehung bemerkenswerter Sensor-Designs führte. Individuelle Sensoren zeigten vielversprechende Ergebnisse und waren in der Lage, die Eingabebedingungen effektiv basierend auf dem gewünschten TB-Score zu kategorisieren.

#Durchflusszytometrie-Bewertung

Um die Sensor-Designs weiter zu validieren, wurde die Durchflusszytometrie als unabhängige Bewertungsmethode eingesetzt. Diese Technik ermöglichte umfassende Tests der leistungsstärksten Sensoren über eine breite Palette von Eingabebedingungen und bot eine zuverlässige Messung ihrer Funktionalität.

Die Ergebnisse aus der Durchflusszytometrie-Bewertung zeigten, dass DEC-Typ-Sensoren im Allgemeinen besser abschnitten als INC-Sensoren. Ein bestimmtes Design zeigte bemerkenswerte Sensibilität und erreichte hohe Genauigkeit und zuverlässige Leistung, selbst bei niedrigen RNA-Konzentrationen.

Die Fähigkeit dieser Sensoren, den TB-Score effektiv zu kategorisieren, ist vielversprechend. Sie zeigt das Potenzial zur Verwendung von RNA-Sensoren als zugängliche Diagnosetools in verschiedenen Gesundheitsbereichen, insbesondere in solchen, die kostengünstige Lösungen erfordern.

#Rechnerische Fortschritte und zukünftiges Potenzial

Während die Herausforderungen fortschritten, entwickelte die Eterna-Community eine Reihe innovativer Strategien für das Design von RNA-Sensoren. Ein bemerkenswerter Ansatz, der Domain Matching Secondary Structure Design (DMSSD) genannt wird, entstand. Diese Methode nutzt vordefinierte Domänen, um RNA-Strukturen zu schaffen, die effektiv mit spezifischen Eingangs- und Ausgangsmolekülen interagieren können.

Die Automatisierung dieses Designprozesses durch den Nucleologic-Algorithmus ermöglicht eine schnelle Entwicklung von RNA-Sensoren. Durch die Kombination von vom Menschen inspirierten Designstrategien mit fortschrittlichen computergestützten Techniken können Forscher ausgefeiltere Sensoren schaffen, die komplexe Funktionen bewältigen können.

Die Ergebnisse dieser Bemühungen zeigen einen Weg nach vorne, um Nukleinsäuresensoren zu schaffen, die mehr als nur Tuberkulose diagnostizieren können. Es gibt Potenzial, diese Designs in Bereiche wie die Erkennung von septischem Schock, Krebsdiagnose und die Überwachung von Reaktionen auf Impfstoffe zu erweitern.

#Einschränkungen und zukünftige Richtungen

Trotz der Erfolge gibt es noch Einschränkungen bei den produzierten Designs. Derzeit haben automatisierte Sensoren Schwierigkeiten mit Designs, die mehr als sechs Eingaben erfordern, was die Komplexität der Funktionen, die approximiert werden können, einschränkt. Darüber hinaus benötigen Sensor-Designs möglicherweise weiterhin umfangreiche experimentelle Tests, da die aktuellen automatisierten Designs nicht die höchsten Leistungsstandards bei allen Eingabekonzentrationen erfüllen.

Für zukünftige Anwendungen wird es entscheidend sein, kostengünstige Verstärkungsmethoden und Auswertestrategien zu entwickeln, die nahtlos mit den komplexeren Multi-Gen-Sensoren zusammenarbeiten können, die in dieser Forschung umrissen sind. Obwohl vielversprechende Fortschritte erzielt wurden, wird weitere Erforschung notwendig sein, um die weitverbreitete Nutzbarkeit dieser Technologien in klinischen Umgebungen sicherzustellen.

#Fazit

Diese Arbeit hebt das immense Potenzial von Gemeinschaften wie Eterna hervor, um das Feld des Designs von RNA-Sensoren voranzutreiben. Durch die Nutzung der Kreativität und des Einblicks von Bürgerwissenschaftlern wurden bedeutende Fortschritte bei der Entwicklung komplexer Sensoren gemacht, die in der Lage sind, reale Herausforderungen anzugehen.

Der kollaborative, iterative Ansatz, der verwendet wurde, um diese komplexen Probleme zu lösen, resultiert in neuartigen Lösungen, die möglicherweise unsere Herangehensweise an Diagnosen und biologische Berechnungen in der Zukunft neu definieren. Durch kontinuierliche Anstrengungen und Innovation kann die Forschungscommunity auf die Entwicklung effizienterer, zugänglicher Lösungen zur Diagnose von Krankheiten und letztlich zur Verbesserung der Gesundheitsergebnisse weltweit hoffen.