Der genetische Code: Optimiert für Ressourceneffizienz

“Waste not, want not.” “Spare in der Zeit, hast Du in der Not.”

Maria Edgeworth, The Parent’s Assistant, 1796

Heutzutage hört man diesen guten Rat selten,  weil wir in einer Wegwerfgesellschaft leben. Als ich aufwuchs, habe ich oft   gesehen, wie sich meine Eltern  danach lebten.

Die Eltern meiner Mutter haben die Weltwirtschaftskrise der 1920er  durchlebt und brachten ihr bei, Sachen nicht wegzuwerfen, die später vielleicht vom Nutzen sein können. Die Familie meines Vaters hat in der Teilung Indiens alles verloren (als Indien 1947 die Unabhängigkeit von Großbritannien gewann). Eine Folge dieser Erfahrung war, dass mein Vater sehr sparsam wurde.

Sparsam mit Energie und Gütern umzugehen macht schon Sinn. Wenn wir Sachen in Zeiten des Wohlstands nicht  vergeuden, ist es weniger wahrscheinlich, dass wir diesen Entbehren müssen, wenn Sachen karg werden.

Es stellt sich heraus, dass Forscher entdeckt haben, dass das Design des genetischen Codes eine biochemische Version dieses Prinzips “waste not, want not” umsetzt.1 Investigatoren aus Israel haben gelernt, dass der genetische Code optimiert für Ressourceneffzienz ist. Diese Optimierung ist lebensnotwendig und trägt zur Fähigkeit des Lebens bei, Zeiten in denen Kohlenstoff-und-Stickstoff-beinhaltende Ressourcen in der Umgebung erschöpft sind, zu überleben

Die Bedeutung der Ressourceneffzienz
Kohlenstoff und Stickstoff sind immens wertvoll für lebende Organismen. Sie sind sogar zwei wesentliche Rohstoffe fürs Leben. Faktum est: Ökologen halten die Pegel von Kohlenstoff und Stickstoff in einem Ökosystem für limitierende Faktoren. Mit anderen Worten ist es die Menge des verfügbaren Kohlenstoffes und Stickstoff in der Umwelt, die die Biomasse (Menge von der lebendigen Materie) regelt. Wenn die Pegel von Nährstoffen, die diese zwei Elementen beinhalten, niedrig sind, kann das Ökosystem die Zahl der Organismen nicht aufrechterhalten, die es aufrechterhalten kann, wenn die Pegel von Kohlenstoff-und-Stickstoff-erhaltende Nährstoffe hoch sind.

Lebensformen benutzen Atome von Kohlenstoff und Stickstoff, um die Bausteine herzustellen, die für den Aufbau von wichtigen Biomolekülen in Form von Proteinen, Nukleinsäuren (DNS und RNS), und Bestandteilen von Zellmembranen, z.B. Phospholipiden, notwendig sind. Darüber hinaus brauchen Organismen Kohlenstoff-beinhaltende Verbindungen als Energiequelle für ihre Operationen auf.

Nicht alle Biomoleküle sind gleich geschaffen Manche brauchen mehr Kohlenstoff und Stickstoff Atome für ihren Zusammenbau als andere. Denken Sie an Proteine. Diese Biomoleküle bestehen aus Aminosäuren, die wie eine Kette durch die biosynthetische Maschinerie der Zellemiteinander verknüpft sind. In der Regel gebraucht die Maschinerie der Zelle zwanzig chemisch und physikalisch unterschiedliche Aminosäuren, Proteine zu bauen. Der Aufbau jeder dieser Aminosäuren braucht unterschiedlicheMengen von Kohlenstoff- und Stickstoffatome, wo manche mehr Kohlenstoffatome oder, umgekehrt, mehr Stickstoffatome als andere brauchen.

Biochemiker haben gelernt, dass der Zusammenbau der Biomoleküle wird von Nährstoffverfügbarkeit beeinflusst. Organismen, die in einer Umgebung mit wenig Kohlenstoff leben, neigen dazu, Proteine zu haben, die überwiegend aus Aminosäuren bestehen, die wiederum verhältnismäßig reich an Stickstoff sind. Aber Organismen, die in einer niedrig-Stickstoff Umgebung leben, haben Proteine, die verhältnismäßige wenig Stickstoff-reiche Aminosäuren haben.

Biochemiker haben auch gemerkt, dass die Zusammensetzung des Genoms eines Organismus die Verfügbarkeit der Nährstoffe in der Umgebung widerspiegelt. Die DNS, die das Genom eines Organismen baut, besteht aus linearen Nukleotidenketten. Der biosynthetische Apparatus baut die DNS aus vier Nukleotiden zusammen: Adenosine, Guanosine, Cytidine, und Thymidine (abgekürzt mit A, G, C, und T).

Organismen, die in niedrig-Kohlenstoff Umgebungen leben, haben Genome, die aus einer höheren Menge von Guanosine und Cytidine (G+C) bestehen, und beide davon haben ein höheres Verhältnis von Stickstoff gegen Kohlenstoff Atome in der molekulare Zusammensetzung. Umgekehrt haben Organismen, die in einer niedrig-Stickstoff-Umgebung leben, Genome, die einen höheren Anteil von Adenosine und Thymidine (A+T) aufweisen. Diese Säure haben ein höheres Verhältnis von Kohlenstoff zu Stickstoff in der molekularen Zusammensetzung.

Ressource-getriebene Selektion
Angesichts der kritischen und limitierenden Rolle, die Kohlenstoff und Stickstoff in Ökosystemen spielt, ist es keine Überraschung, dass die israelischen Wissenschaftler entdeckten, dass die Verfügbarkeit von Nährstoffen die reinigende Selektion vorwärts treibt.

Kurz zusammengefasst: Reinigende Selektion ist eine Art natürlicher Selektion, worin schädliche  Mutationen aus Genomen ausselektiert werden, weil sie den Organismus weniger tauglich für die Umwelt machen. Das Forschungsteam prägte den Begriff “Ressourcen-getriebene Selektion”, um Situationen zu beschreiben, worin Nährstoffverfügbarkeit den dominierenden Beitrag zur reinigenden Selektion liefert.

Dieser Prozess gestaltet die Nukleotidensequenzen der Genen eines Organismen,  so dass die Gene Proteine kodieren, die entweder aus Stickstoff-reichen oder Stickstoff-armen Aminosäuren bestehen, je nach der Verfügbarkeit vom Stickstoff in der Umwelt. Vor diesem Hintergrund haben sie weiter entdeckt, dass, in einer Stickstoff-verarmten Umwelt, es gegen jede Mutation  selektiert wird,  die eine Änderungen in der Aminosäurenstruktur verursacht, wenn die Ersatzaminosäure mehr Stickstoffatome als der Vorgänger hat.

Das Forschungsteam hat auch entdeckt, dass Gene,  die in hohen Mengen exprimiert werden, neigen dazu, reinigende Selektion im größeren Maße zu unterlegen, als Gene, die in kleinen Mengen exprimiert werden. Diese Beobachtung macht Sinn, wenn Ressourcen-getriebene Selektion am Werk ist.

Im Laufe ihrer Untersuchungen haben die Forscher den Verdacht entwickelt,  dass die Struktur des genetischen Codes, der Mutationen beeinflusst, auch eine Rolle in der Ressourceneffzienz spielt. Frühere und von anderen Investigatoren durchgeführte Forschung   zeigte, dass die Struktur des genetischen Codes gegen die schädlichen Wirkungen von Punktmutationen und “Framework” Mutationen puffert. (Siehe Weiterführende Lektüre für Artikel, die diese frühere Forschung beschreiben.) Aufgrund von diesen älteren Studien fragten sich die Wissenschaftler,  ob die Struktur des genetischen Codes auch gegen Mutationen puffern würde, die den Ressourcenverbrauch des Organismen steigern würden.

Um ihre Befunde und die Gründe  für diese Forschungsrichtung völlig zu verstehen, muss man zuerst über ein Grundverständnis des genetischen Codes verfügen. (Wenn Sie über solche Kenntnisse schon verfügen, scrollen Sie weiter bis Der Einfluss der Redundanz im genetischen Code auf die Wirkung von Mutationen.)

Der genetische Code
Der genetische Code  ist ein biochemischer Code, der einen Regelsatz ergibt, der die in DNS-gespeicherte Information definiert. Diese Regeln bestimmen die Sequenz der von zellularer Maschinerie benutzten Aminosäuren, die Proteine synthetisieren. Der genetische Code befähigt das biochemische Apparat in der Zelle, die als Nukleotidensequenzen formatierte Information in als Aminosäuresequenzen in den Proteinen formatierte Information umzuwandeln.

Nukleotidentriplets oder Codons stellen die grundlegenden Kommunikationseinheit des genetischen Codes dar. Mit anderen Worten gebraucht der genetische Code Kombinationen von drei Nucleotiden, eine bestimmte Aminosäure in den Protein-bauenden Aminosäurensequenzen zu bezeichnen.

Der genetische Code besteht aus 64 Codons. Weil der genetische Code nur 20 Aminosäuren kodieren muss, sind einige Codons redundant. Das heißt, dass unterschiedliche Codons für die gleichen Aminosäure kodieren. Die Tatsache ist, dass bis zu sechs unterschiedliche Condons manche Aminosäuren festlegen. Andere werden durch nur ein Codon festgelegt.

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Bild: Die Regel des genetischen Codes
Bildnachweis: Wikimedia Commons

Mutationen
Eine Mutation ist jede Änderung in der DNS Nucleotidensequenz. DNS kann viele unterschiedlichen Arten von Mutationen erleben. Eine häufig-vorkommende Mutationsart sind die Substitution-Mutationen. In einer Substitutionmutation wird ein oder mehr der Nukleotiden im DNS Strang wird durch ein anderes Nukleotid ersetzt. Zum Beispiel: Ein A könnte durch G ersetzt, oder ein C durch T.

Diese Art Substitution ändert das Codon, das von der Mutation beeinflusst wird. Folglich kann sich die vom Codon festgelegte Aminosäure ändern,  was wiederum zu Änderungen im chemischen und physikalische Profil entlang  der Proteinkette führt. Wenn die ersetzte Aminosäure dramatisch andere physikochemischen Eigenschaften als die ursprüngliche Aminosäure hat, kann sie bewirken, dass sich das  Protein falsch faltet. Falsches Falten kann ein Protein ergeben, dessen Funktion beeinträchtigt oder gar verloren ist. Viele Mutationen schaden der zellularen Gesundheit, weil sie eine signifikante und negative Wirkung auf Proteinstruktur und Funktion haben.

Der Einfluss der Redundanz im genetischen Code auf die Wirkung von Mutationen
Biochemiker haben entdeckt, dass die Redundanz im genetischen Code erlaubt die Zelle, die schädlichen Wirkungen der Substitutionsmutationen zu vermeiden. Zum Beispiel: Sechs Codons kodieren die Aminosäure Leucin (Leu). Wenn Leu auf einer bestimmten Aminosäure Stelle in einem Protein Leu von 5′ CUU kodiert wird, erzeugen Substitutionmutationen in der 3′ Position von U auf C, A, oder G drei neue Codons, 5′ CUC, 5′ CUA, und 5′ CUG, welche alle for Leu kodieren. Mit anderen Worten, diese Mutation  ändert die Aminosäuresequenz der Proteinkette nicht  und daher, ihre Struktur und Funktion auch nicht. In diesem Szenario vermeidet die Zelle erfolgreich die negativen Auswirkungen einer Substitutionmutation.

Ebenso ergibt eine Änderung von C in der 5′ Stelle auf U ein neues Codon, 5′ UUU, das Phenylalanin spezifiziert. Diese ist eine Aminosäure mit physikalischen und chemischen Eigenschaften die denen von Leu ähnlich sind. Eine Änderung von C auf A oder G ergibt Codons, die jeweils für Isoleucine und Valine kodieren. Diese zwei Aminosäuren haben auch chemische und physikalische Eigenschaften, die denen von Leucin ähnlich sind. Allein eine visuelle Musterung macht klar, dass der genetische Code scheint, so ausgelegt zu sein, dass durch Substitutionmutation entstandene Fehler minimiert werden.

Der optimale genetische Code
Wie ich in The Cell’s Design und in Artikel, die unter weiterführende Lektüre aufgeführt sind, beschrieben habe, haben Biochemiker bewiesen, dass der universelle genetische Code scheint,  besser optimiert zu sein, den potenziell-schädlichen Wirkungen von Substitution- und  Frameshiftmutationen  zu widerstehen, als eine Vielzahl anderer vorstellbaren Codes.

Darüber hinaus haben Biochemiker gelernt, dass die Optimierung des genetischen Code weiter reicht, als nur das Minimieren der Mutationswirkung. Sie zeigt auch eine Optimalität, die eine Fähigkeit, überlappende Gene zu unterstützen sowie überlappende Codes zu beherbergen, miteinschließt. Diese zweite Eigenschaft ist lebenswichtig, weil Regionen der DNS weitere überlappende Codes beherbergen, die das Binden der Histonproteine lenken, Transkriptionsfaktoren bestimmen und die Maschinerie leiten, die Gene spleißt, nachdem sie transkribiert werden.

Der genetische Code ist optimiert für Ressourceneffzienz
Die israelischen Forscher haben dieser beeindruckenden Liste optimierter Eigenschaften erweitert, in dem sie gezeigt haben, dass der genetische Code auch optimiert wurde, den zusätzlichen Ressourcenkost zu minimieren, der sonst entsteht, wenn eine Aminosäure durch eine andere als Folge einer Substitutionmutation ersetzt wird.

Dafür hat das Team Parameter entwickelt, die den Preis einer Aminosäuresubstitution auf Grund der Anzahl der zusätzlichen Atome von Kohlenstoff und Stickstoff misst, die die neue Aminosäure hat, verglichen mit der Ursprünglichen. Zum Beispiel: Die Änderung des Codon 5′ CCA (das Proline spezifiziert) auf 5′ CGA (das Arginine spezifiziert) ergibt eine Aminosäure mit einem zusätzlichen Kohlenstoffatom und 3 zusätzlichen Stickstoffatome, um einen N-Preis von 3 und a C-Preis von 1.

Mit diesen Parametern haben sie gerechnet, dass der zu erwartende Preis einer zufälligen Mutation für den genetischen Code in der Nature für Kohlenstoff 0,44 is für Stickstoff 0,16 und für Sauerstoff 0,16.

Als die Forscher dann diese Parameter für den in der Natur vorkommenden genetischen Code  mit 1 Millionen nach Zufallsprinzip generierten Codes verglichen,  fanden Sie, dass der in der Natur vorkommenden Code einen niedrigeren erwarteten Preis für zufällige Mutationen hatte, als alle bis auf 128 zufällige Codes. Sie haben auch entdeckt, dass diese Optimierung unabhängig von der Optimierung ist, die den schädlichen Wirkungen der Substitution-und Frameworkmutationen widersteht.

Je mehr Wissenschaftler über die Struktur des genetischen Codes, wie er in der Natur vorkommt, lernen, desto bemerkenswerter scheint er zu sein. Diese neueste Einsicht liefert und nicht nur ein vertieftes wissenschaftliches Verständnis der Natur biochemischer Systeme, sondern sie hat auch tiefgehende theologische Folgerungen.

Codes werden nur von intelligenten Agenten erzeugt
In The Cell’s Design stelle ich den Analogschluss auf, dass die bloße Existenz des genetischen Codes impliziert, dass biochemische Systems durch einen Geist erzeugt wurden. 

Erfahrung lehrt uns, dass nur intelligente Agenten Codes erdenken können. Je ausgefeilter der Code, desto genialer die Intelligenz dahinter.

Diese Schlussfolgerung gewinnt an Unterstützung, wenn man die in vielen Hinsichten ausgefeilte und akribisch genaue Optimierung des genetischen Codes betrachtet. Der genetische Code, wie wir ihn in der Natur vorfinden, zeigt eine multidimensionale Optimalität, die sich nur schwer durch die Mechanismen der Evolution erklären lässt. Dennoch sind seine biochemischen Eigenschaften genau diejenigen, die ich erwarten würde, wenn Leben aus dem Wirken eines Geistes entstammt.

Weiterführende Lektüre

Endnoten
  1. Liat Shenhav and David Zeevi, “Resource Conservation Manifests in the Genetic Code,” Science 370, no. 6517 (6.November.2020): 683–87, doi:10.1126/science.aaz9642.