Modellierung von Neuronen
Die neuronale Weiterleitung elektrochemischer Signale ist Voraussetzung, um Signale aus und in alle Körperteile zu übertragen. Detaillierte Forschungen in diesem Bereich lieferten wichtige Erkenntnisse zu den Mechanismen der synaptischen Signalübertragung. Aufgrund ihrer strukturellen Komplexität lassen sich echte Neuronen jedoch kaum experimentell untersuchen, so dass einige Aspekte der neuronalen Signalübertragung noch immer unklar sind. Um sie zu klären, entwickelte das EU-finanzierte Projekt ARTIFICIAL NEURON (Action potential dynamics in a lipid nanotube - A minimal model of the neuron) ein minimalistisches Neuronenmodell, mit dem sich die aktive Übertragung elektrochemischer Signale untersuchen lässt. Um den Zellkörper eines Neurons nachzubauen, griffen die Forscher auf die Modellstruktur einer Lipid-Doppelschicht, so genannte GUVs (giant uni-lamellar vesicles) zurück. Das Axon des Modellneurons wurde aus dem gestreckten langen Membranschlauch eines GUV gebildet. Ein wichtiges Ergebnis des Projekts war die Integration von KvAP-Kanälen (spannungsabhängigen Kaliumkanälen) in die GUVs, eine Methode, um Einzelheiten zur Funktion von Membranproteinen zu klären. Weiterhin wurde ein elektrophysiologisches Messverfahren (Patch-Clamp-Technik) für GUVs optimiert, um die elektrische Signalübertragung zu messen. Das Modell zeigte, wie sich die Membrangeometrie auf das Proteinverhalten auswirkt, so stellte sich etwa heraus, dass die Membrankrümmung Einfluss auf die Proteinkonzentration hat. Die Methoden von ARTIFICIAL NEURON tragen wesentliche neue Erkenntnisse zu Protein-Membran-Interaktionen und biologischen Signalwegen bei. Da Ionenkanäle an einer Vielzahl von Krankheiten beteiligt sind, wird das Projekt auch der medizinischen Forschung zugute kommen.
