Hartmut Kuthan - Zufall im Leben der Zelle

Die Brown’sche Bewegung war noch lange Zeit nach ihrer sorgfältigen Untersuchung in den Jahren 1827 bis 1829 durch Robert Brown ein Kuriosum. Und Brown war nach eigenem Bekunden keineswegs der Erste, der die eigenartigen Zitterbewegungen beschrieb.3 Robert Brown war leidenschaftlicher Botaniker, der bedeutendste seiner Zeit. Sein Lebenswerk wurde aber nachfolgend durch Charles Darwin überschattet. Wie die mehrere Jahrzehnte jüngeren Naturforscher Charles Darwin und Gregor Mendel, war Brown Autodidakt; er hatte weder einen regulären Universitätsabschluss noch später eine Lehrfunktion an einer Universität.

Im Jahre 1827 beobachtete Brown Pollen der Atlasblume ( Clarkia pulchella ) unter dem Mikroskop. Hierbei fielen ihm innerhalb der Pollen Partikel von „ungewöhnlich großen Abmessungen“ auf. Als er die Form dieser in Wasser suspendierten Partikel untersuchte, bemerkte er, dass diese sich permanent bewegten. Bei weiteren Untersuchungen stellte sich dann heraus, dass nicht nur die Pollenpartikel oder „Moleküle“ – wie er sie nun auch nannte – anderer Pflanzen, sondern auch „Moleküle“ anorganischen Ursprungs wie Mineralien die imposanten Bewegungen vollführten. Selbst in ölumschlossenen Wassertropfen, die oft nur eine Partikel enthielten, war deren ununterbrochene Bewegung zu beobachten.

Nach einer anfänglichen Begeisterung für Browns Beobachtungen flaute das Interesse in den nächsten 30 Jahren indessen fast völlig ab. Erst nach Browns Tod, in den 1860ern, wurden Argumente vorgebracht, die Brown’sche Bewegung auf die Wärmebewegung der Flüssigkeitsmoleküle zurückzuführen. Trotzdem sich nun auch Physiker in die Diskussion einschalteten, dauerte es noch bis 1905, ehe die erste experimentell überprüfbare Theorie der Brown’schen Molekularbewegung von Albert Einstein (1879 - 1955) vorgelegt wurde. Nur ein Jahr später erschien in den Annalen der Physik von Marian von Smoluchowski (1872 - 1917) ebenfalls ein Artikel zur Theorie der Brown’schen Molekularbewegung.4

Wie bereits erwähnt, ist die Diffusion ein Fluktuationsphänomen. Die Ausgangs- oder „Startposition“ ist die wahrscheinlichste, mittlere Lage. Schwankungen um den Mittelwert, beobachtbar als Verschiebungen von der „Startposition“, werden durch ein Streuungsmaß – die Varianz – beschrieben. Wenn wir uns eine eindimensionale Diffusion entlang der x-Achse vorstellen, ergibt sich die Streuung oder Varianz als die mittlere quadratische Verschiebung von der Startposition. Die Beziehung des mittleren Verschiebungsquadrats zur Zeit leitete als Erster Einstein, in seiner Arbeit von 1905, ab. Entsprechend der Einstein’schen Gleichung ist die mittlere Verschiebung von der Startposition proportional zur Quadratwurzel aus der verflossenen Zeit. Mit Hilfe dieser Beziehung kann der Diffusionskoeffizient, der die diffusive Beweglichkeit charakterisiert, experimentell bestimmt werden. Theodor H. Svedberg (1884 - 1971) und nachfolgend, ab 1908, die Arbeitsgruppe um Jean-Baptiste Perrin (1870 - 1942) haben zunehmend präzisere Messungen vorgenommen; diese ermöglichten die Bestimmung der Anzahl der Moleküle in einem Mol, die Avogadro-Konstante, zu 6,4·10 23; der gegenwärtig akzeptierte Wert beträgt circa 6,022·10 23mol -1· 4.

Albert Einstein und Marian von Smoluchowski erkannten auch den Zusammenhang zwischen der Brown’schen Molekularbewegung und der makroskopischen Diffusion: Letztere ist die Überlagerung (Superposition) der unabhängigen Brown’schen Bewegungen einer großen Zahl von Teilchen. Das war eine fruchtbare theoretische Einsicht, die eine Brücke zur mathematischen Wahrscheinlichkeitstheorie und zur statistischen Physik schlug. Die Diffusion einzelner Teilchen oder (Makro-)Moleküle kann mit einer formal ähnlichen Differenzialgleichung beschrieben werden wie die makroskopische Diffusion; hierbei tritt an die Stelle der Konzentration die Wahrscheinlichkeit beziehungsweise Wahrscheinlichkeitsdichte. Überdies sind Verallgemeinerungen wie der Einfluss von Kraftfeldern oder die Einbeziehung von Konvektion (Strömung) leicht möglich.

Schließlich war es nun prinzipiell möglich, bei längerer Verfolgung aus den von einem diffundierenden Teilchen oder (Makro-)Molekül während gleicher Zeitintervalle zurückgelegten Teilstrecken, die mittlere quadratische Verschiebung – und aus dieser den Diffusionskoeffizienten – zu bestimmen, sofern ausreichend empfindliche und genaue Nachweismethoden vorhanden sind.5

Es sind sowohl neue theoretische Ansätze als auch experimentelle Methoden, welche die Naturwissenschaften vorantreiben. Im Falle der Diffusionserscheinungen und deren Analyse ging die Theorie voran. Kongeniale biophysikalische und molekulargenetische Methodenentwicklungen ermöglichen es seit Mitte der 1990er Jahre, effektive Diffusionskoeffizienten auch in prokaryotischen Zellen wie E. coli und in eukaryotischen Zellen sowie deren Organellen experimentell zu bestimmen.6

Für die Beschreibung von diffusionsabhängigen molekularen Interaktionen und Transportphänomenen in der lebenden Zelle und ihren Kompartimenten brachten namentlich zwei methodische Entwicklungen den Durchbruch: die gentechnische Isolierung des Gens eines grün fluoreszierenden Proteins (GFP) und die Entwicklung leistungsfähiger Fluoreszenzmikroskope. GFP erwies sich als ein äußerst nützliches „molekulares Werkzeug“ zum Studium der Genexpression, der Lokalisierung und der Interaktionen von Proteinen in einzelnen Zellen. Sogar einzelne makromolekulare Komplexe, die sprichwörtlichen Nadeln im Heuhaufen, konnten nun in lebenden Zellen lokalisiert und zeitlich „verfolgt“ werden. Den entscheidenden Anstoß lieferte eine 1994 erschienene Arbeit, in der gezeigt wurde, dass GFP auch bei der rekombinanten Expression, als fusioniertes Protein, in verschiedenen Zelltypen, unter anderem in E. coli , intensive, direkt sichtbare Fluoreszenz zeigt.7 Das aus 238 Aminosäureresten bestehende GFP stammt ursprünglich aus einer lumineszierenden pazifischen Qualle, Aequorea victoria . Hier bezieht das GFP die Anregungsenergie strahlungsfrei aus der weniger effizienten Chemilumineszenz-Reaktion des Photoproteins Aequorin und emittiert diese Energie längerwellig als grüne Fluoreszenzstrahlung mit hoher Quantenausbeute von ungefähr 70 %.

GFP ist ein kompaktes, außerordentlich stabiles Protein, aber nicht sonderlich leuchtstark. Durch Mutationen des gfp -Gens wurden Varianten erhalten, die eine vielfach höhere Fluoreszenzintensität und ein verringertes Photobleichen zeigen, und damit ein verbessertes Signal-Rausch-Verhältnis.8

Die Fusion von Proteinen mit GFP, EGFP oder anderen GFP-Varianten eröffnete neue Möglichkeiten für die Untersuchung intrazellulärer Prozesse. Eines der beeindruckendsten Beispiele ist die Aufklärung der Dynamik des Min-Systems, bestehend aus den Proteinen MinC, MinD und MinE, welches die korrekte Positionierung des Z -Rings in der Mitte eines teilungsfähigen E. coli -Bakteriums bewirkt. Die Bildung des Z -Rings aus dem bakteriellen „Zytoskelettprotein“ FtsZ geht der Zellwandbildung zeitlich voran; die Konstriktion des Z -Rings leitet die Zellteilung ein. Das Fehlen des Min-Systems führt zu einem großen Prozentsatz von asymmetrischen Zellteilungen in der Nähe der Pole, wodurch Tochterzellen mit zwei Chromosomen und „Minizellen“ ohne Chromosom entstehen.9

MinC, der Gegenspieler (Antagonist) von FtsZ, unterbindet die Polymerisation von FtsZ – die Bildung von FtsZ-Filamenten – abseits der Zellmitte . Die fluoreszenzmikroskopischen Untersuchungen des Min-Systems in lebenden Zellen lieferten mit Hilfe von GFP ein überraschendes Ergebnis: Die GFP-fusionierten Proteine MinC und MinD zeigten zeitlich oszillierende Konzentrationsmuster in den beiden Zellhälften. Im Zeitmittel ergeben sich hieraus Konzentrationsgefälle von MinC und MinD, mit höheren Konzentrationen an den Zellpolen und einem Minimum in der Zellmitte. Die komplexen Oszillationsmuster sind anschauliche Beispiele für intrazelluläre Selbstorganisation. Sie wurden sowohl durch etablierte Modelle der Musterbildung – Reaktions-Diffusions-Modelle –, deren Anfänge bis zu einer theoretischen Arbeit von Alan Turing (1912 - 1954) aus dem Jahr 1952 zurückreichen, nachgebildet, als auch durch stochastische Diffusionsmodelle.10