Neue Software zur Beobachtung einzelner Zellen

Big Data meets Big Brother (auf der Ebene biologischer Zellen)

Bestimmte Fragestellungen der modernen Zellbiologie können nur beantwortet werden, wenn ganz gezielt das Schicksal einzelner Zellen beobachtet wird. Forscher interessieren sich beispielsweise dafür, wie sich Stammzellen zu anderen Zelltypen weiterentwickeln. Da sich solche Prozesse aber teilweise über mehrere Tage erstrecken, ist die Analyse mit Standardmethoden, die oft nur einen einzigen Zeitpunkt des Prozesses messen, nicht ausreichend.

Eine Lösung ist das Aufzeichnen und Analysieren sogenannter Zeitraffer-Mikroskopiefilme. Ein solcher Film besteht aus vielen Einzelbildern. Da sich die Zellen von einem Bild zum anderen nur geringfügig bewegen, können einmal identifizierte Zellen quasi kontinuierlich beobachtet werden.

Diese Bildfolgen auszuwerten ist jedoch nicht trivial: „Auf der einen Seite müssen genug Bilder aufgenommen werden, um die Zellen nicht aus den Augen zu verlieren, auf der anderen Seite entstehen so enorme Datenmengen mit teilweise Millionen von Bildern“ erklärt Prof. Fabian Theis das bisherige Dilemma. „Es ging also darum, diese sprichwörtlichen Big Data für die Wissenschaft verwertbar zu machen.“

Theis ist Inhaber des Lehrstuhls für Mathematische Modelle biologischer Systeme der TU München und Direktor des Institute of Computational Biology (ICB) am Helmholtz Zentrum München. Er leitete die Studie gemeinsam mit Prof. Dr. Timm Schroeder vom Department of Biosystems Science and Engineering (D-BSSE) der ETH Zürich mit Sitz in Basel.

Software online verfügbar

Schroeder forschte bis 2013 selbst am Helmholtz Zentrum München und befasst sich seit langem mit der Dynamik von Stammzellen. Er wusste also bestens, was die neue Software können sollte: „Wir haben zwei separate Pakete geschnürt: ein manuelles Trackingtool und ein halbautomatisches Quantifizierungstool für Einzelzellanalysen in Zeitraffer-Mikroskopiefilmen. Beide zusammen erlauben die Messung von Eigenschaften wie etwa Länge des Zellzyklus, die Expressionsdynamik bestimmter Proteine oder Korrelationen dieser Eigenschaften zwischen Schwesterzellen.“

Wenn es nach den Wissenschaftlern geht, sollen die neuen Möglichkeiten, die diese Programme bieten, möglichst vielen Forschern weltweit zur Verfügung stehen. Die Software ist daher unter diesem Link frei verfügbar.

Und auch technische Hürden wurden so gut es ging beseitigt. „Unser Fokus lag darauf, die Anwendung auch für Forscher zu ermöglichen, die nicht über IT-Hintergrundwissen verfügen“, erklärt Schroeder. Die Anwendung scheint gut zu funktionieren: Zwei hochrangige Publikationen gehen bereits auf die ‚Spionagesoftware‘ für Zellen zurück.

Original-Publikation:

Hilsenbeck, O. & Schwarzfischer, M. & Skylaki S. et al.; A software for single-cell quantification of cellular and molecular dynamics in long-term time-lapse microscopy,
Nature Biotechnology, 34, 703–706 (2016) – DOI: 10.1038/nbt.3626

Publikationen basierend auf der Software:

A. Filipczyk, et. al.; Network plasticity of pluripotency transcription factors in embryonic stem cells. Nature Cell Biology, Oct 17, 2015, (10) 1235-46 – DOI: 10.1038/ncb3237

P. Hoppe, et. al.; Early myeloid lineage choice is not initiated by random PU.1 to GATA1 protein ratios. Nature, 535, 299–302, July 14, 2016 – DOI: 10.1038/nature18320

Kontakt:

Prof. Dr. Dr. Fabian J. Theis
Technische Universität München
Lehrstuhl für Mathematische Modelle biologischer Systeme
Boltzmannstr. 3, 85748 Garching, Germany
Tel.: +49 89 289 18386 – E-Mail

Helmholtz-Zentrum München
Institut für Computational Biology
Ingolstädter Landstr. 1, 85764 Neuherberg, Germany
Tel.: +49 89 3187 2211 - E-Mail - Internet

Link zur Software