Leitartikel

Der Rat für Informationsinfrastrukturen, ein wissenschaftliches Beratungsgremium des Bundes und der Länder, hat im Jahr 2016 die Schaffung einer „Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)“ vorgeschlagen. Im April 2017 empfahl der Rat dann, wie eine NFDI für Deutschland zu entwickeln sei: „Hier sollen sich wissenschaftliche Communities und Fachgemeinschaften, also die forschenden Nutzer, die bestimmte Forschungsdatenmanagementsdienste benötigen, in hinreichender Breite formieren und sich ... mit Infrastrukturpartnern ... zusammentun. Die so entstehenden ... Konsortien erhalten Ressourcen, die insbesondere organisatorisch und personell für die erforderlichen Forschungsdatenmanagementslösungen eine auch dauerhafte Basis schaffen sollen. Die Konsortien sind die Hauptakteure der Ausgestaltung des Forschungsdatenmanagements – und auch des schrittweisen Aufbaus der NFDI“. Nach aktuellem Stand startet die Ausschreibung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung zur NFDI Anfang 2019.Wer kümmert sich um die Forschungsdateninfrastruktur in der Chemie? Die Technische Informationsbibliothek (TIB) in Hannover als Infrastruktureinrichtung und die GDCh als Fachgesellschaft haben im April 2018 Vertreter aus universitärer Forschung, GDCh-Fachgruppen, Forschungsförderern und Infrastruktureinrichtungen zu einem Fachgespräch Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Chemie (NFDI4Chem) eingeladen. Ziel war eine Standortaufnahme des Forschungsdatenmanagements in der Chemie, die Identifizierung von Akteuren sowie die Diskussion eines NFDI4Chem-Konsortiums. Die Ergebnisse des Fachgesprächs sind als Thesenpapier mit dem DOI <ext-link ext-link-type="uri">10.5281/zenodo.1404200</ext-link> veröffentlicht.Die zentrale These fordert nichts weniger als einen digitalen Wandel in der chemischen Forschung. Anders als in der Industrie, die sich mit dem digitalen Wandel intensiv beschäftigt (Industrie 4.0), gibt es an Universitäten eine unzureichende Automatisierung und Vernetzung bei den Forschungsdaten. Geradezu anachronistisch erscheint die Dokumentation von Experimenten und Beobachtungen in Laborjournalen aus Papier. Für ein erfolgreiches Forschungsdatenmanagement ist es notwendig, alle Prozesse zu digitalisieren und zu verzahnen. Das beginnt bei der Datenerhebung und setzt sich fort über die Aufbereitung und Analyse bis zur Publikation. Laborjournal-Software (ELN) kann Wissenschaftler bei der Aufbereitung von Forschungsdaten unterstützen.Die traditionelle Publikation eines Artikels in einem Fachjournal mündet bisher in Datentabellen, Signallisten und grafischen Darstellungen. Die FAIR Data Principles, nach denen Forschungsdaten „findable, accessible, interoperable, and re-usable“ sein sollen, erfüllen die meisten Publikationen nur unzureichend. Dabei zeigt die Kristallographie mit der Cambridge Structural Database seit Jahrzehnten erfolgreich, wie Datenpublikationen in Repositorien aussehen können. Für NMR-Daten verspricht das offene Datenformat der NMReDATA-Initiative Verbesserungen: Mess- und Strukturdaten sowie Signalzuordnungen sollen maschinenlesbar gespeichert werden.Der Aufbau einer nationalen Forschungsdateninfrastruktur ist für die Chemie in Deutschland eine Chance, den digitalen Wandel anzustoßen und offene Datenrepositorien zu installieren. Dabei steht die deutsche NFDI4Chem-Initiative international nicht allein. Anfang 2018 konstituierte sich die Data Interest Group/Chemistry. Sie besteht unter anderem aus Vertretern der International Union of Pure and Applied Chemistry, der Research Data Alliance und des GO FAIR Chemistry Implementation Network.Wir fordern alle Interessierten auf, mitzudiskutieren und die NFDI4Chem-Initiative mitzugestalten. Forschungsdatenmanagement sollte einen festen Platz in den Fachstrukturen der GDCh erhalten. Denn eine nationale Forschungsdateninfrastruktur wird nur erfolgreich sein, wenn sie wissenschaftsgeleitet aufgebaut wird. BBDr. Oliver Koepler, TIB Hannover, Koordinator NFDI4Chem<div><img src="https://media.graphcms.com/ZXtyM2uTNLnTF8Xnfg7P">

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Meinungsbeitrag

Forschungsdaten besser managen

Der Rat für Informationsinfrastrukturen, ein wissenschaftliches Beratungsgremium des Bundes und der Länder, hat im Jahr 2016 die Schaffung einer „Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)“ vorgeschlagen. Im April 2017 empfahl der Rat dann, wie eine NFDI für Deutschland zu entwickeln sei: „Hi...

Wissenschaft & Forschung

Prof.Dr.

Für die gerichtete Evolution von Enzymen erhält Frances H. Arnold die Hälfte des Chemienobelpreises. Die zweite Hälfte des Preises teilen sich George P. Smith und Gregory Winter.
<h2>Frances H. Arnold: Die richtige Richtung</h2>Anwendungen von Enzymen waren im chemischen Labor und im Alltag lange Zeit eingeschränkt, da die meisten Enzyme außerhalb ihrer natürlichen Umgebung mit ihren physiologischen Bedingungen, also etwa bei höheren Temperaturen oder in organischen Lösungsmitteln, nur begrenzt stabil sind.Heute werden Enzyme in der Industrie und im täglichen Leben eingesetzt: Wir finden sie in Waschmitteln, die selbstverständlich auch bei 60 °C aktiv sind, und verdanken ihnen, dass Brot länger haltbar und in immer gleicher Qualität erhältlich ist. Auch um Feinchemikalien und Medikamente herzustellen, werden Enzyme genutzt, gerade für komplexe Moleküle und gerne für spezifische Umsetzungen zu einem späten Schritt im Syntheseweg.Enzyme wären in unserem Alltag weniger bedeutend, gäbe es nicht die gerichtete Evolution.<h2>Gerichtete Evolution: Theorie und praktische Umsetzung</h2>Warum sind Wildtypenzyme, also natürliche Enzyme ohne weitere Substitutionen, in der Natur so effiziente Biokatalysatoren, eignen sich aber oft nicht für praktische Anwendungen? Geht man dieser Frage auf den Grund, kommt man nicht an einem Zitat von Theodosius Dobzhansky aus dem Jahr 1973 vorbei, einem der führenden Vertreter der synthetischen Evolutionstheorie: „Nothing makes sense except in the light of evolution.” Die Enzyme in der Natur wurden entsprechend dem Selektionsdruck im jeweiligen Organismus evolviert und sind daher genau so gut, wie sie für ihre Aufgabe sein müssen. Dies hat Richard Wolfenden bestätigt, indem er katalytische Leistungsfähigkeiten berechnet und verglichen hat (catalytic proficiency).1)Was aber sind die tatsächlichen Grenzen der Leistungsfähigkeit von Enzymen? Wie könnte man Enzyme generieren, die nicht mehr den Begrenzungen unterliegen, die durch Selektionsdruck im jeweiligen Organismus entstanden sind? Frances H. Arnold löste in ihren frühen Arbeiten Anfang der 1990er-Jahre dieses Dilemma, indem sie einen Algorithmus entwarf. Dieser besteht aus den drei Schritten Mutation, Auswahl der besten Varianten und Identifizierung des besten Genotyps als Ausgangspunkt für die nächste Runde. Dies realisierte sie experimentell und stellte damit Enzymvarianten mit neuen Eigenschaften her, etwa Lösungsmittel- oder thermostabile.2)Diese gerichtete Evolution – als theoretische Abhandlung übrigens im Jahr 1984 von Manfred Eigen vorgeschlagen3) – besteht in der Praxis darin, eine Bibliothek von Genen herzustellen, deren DNA-Sequenzen sich geringfügig voneinander unterscheiden. Typischerweise werden Zufallsmutationen mit einer Polymerasekettenreaktion mit erhöhter Fehlerrate eingeführt. Anschließend werden aus der so erstellten DNA-Bibliothek entsprechende Enzymvarianten erzeugt und diese in einem Ausleseverfahren auf die gewünschte Eigenschaft hin getestet (Screening). Die Gewinner dienen als Grundlage für die nächste Evolutionsrunde (Abbildung 1).<figure><img src="https://media.graphcms.com/hJ2Jjc7VQZCiNWfqd0dF"><figcaption><label>Abb. 1: </label>Gerichtete Evolution von Enzymen, beginnend bei 9 Uhr: Auf DNA-Ebene werden Zufallsmutationen eingeführt und eine Bibliothek generiert. Genexpression liefert die entsprechende Enzymvariantenbibliothek. Die Varianten werden auf die gewünschte Eigenschaft hin gescreent. Die DNA der besten Variante(n) wird isoliert und dient als Grundlage für die nächste Runde gerichteter Evolution.</figcaption></figure>
Die erforderlichen molekularbiologischen Techniken waren in den 1990er-Jahren bereits etabliert, wurden aber nur genutzt, um einzelne Punktmutationen einzuführen und deren Funktion zu untersuchen. Gewünschte Eigenschaften zu verbessern gelang auf diese Weise hingegen normalerweise nicht. Hier setzt die seinerzeit verwegene Idee von Frances H. Arnold an, nicht einzelne Varianten zu testen, sondern Tausende oder sogar Millionen.Der Sequenzraum von Proteinen ist allerdings gigantisch, nämlich 20N bei 20 natürlichen Aminosäuren und einem Protein mit einer Länge von N Aminosäuren. Daher werden bei der gerichteten Evolution – wie bei der natürlichen Proteinevolution – nur wenige Mutationen pro Gen und Runde eingeführt, und die einzelnen Schritte werden mehrmals wiederholt. Auf diese Weise geht man auf einem Zufallsweg in der Fitnesslandschaft des Proteinsequenzraums langsam bergauf und vermeidet nichtfunktionale Sequenzen. Die theoretischen Überlegungen hat Maynard Smith für die natürliche Selektion im Proteinsequenzraum erstmals im Jahr 1970 formuliert.4)<h2>Lösungsmittelstabilität am Anfang</h2>Als Frances H. Arnold begann, sich mit gerichteter Evolution zu beschäftigen, erzeugte sie damit beispielsweise eine thermostabile Variante der Esterase Subtilisin, die auch bei tiefen Temperaturen hohe Aktivität zeigt.2b) Dies war nicht nur eine gute Nachricht für die Industrie, die Enzyme nutzt, sondern auch der Beweis, dass sich Thermostabilität und hohe enzymatische Aktivität bei niedrigen Temperaturen nicht ausschließen – ein Befund, den Untersuchungen von Wildtypenzymen aus unterschiedlichen Organismen nicht liefern.Darüber hinaus ließ sich aus dieser und weiteren Studien lernen, dass die meisten Substitutionen, die die gewünschte Eigenschaft verbessern, an der Oberfläche des Enzyms stattfinden und nicht vorhersagbar sind – oft sogar nicht einmal im Nachhinein erklärbar.Seit der ersten gerichteten Evolution in Arnolds Labor verbessern und verfeinern viele Arbeitsgruppen sämtliche Schritte des Verfahrens. Willem „Pim“ Stemmer etwa entwickelte das DNA-Shuffling, um Bibliotheken zu erstellen.5) Fokussierte Bibliotheken, die sich auf die aktive Tasche des Enzyms konzentrieren, hat Manfred Reetz entwickelt – sie erwiesen sich als besonders wertvoll, um die Enantioselektivität von Enzymen zu verbessern.6) Weitere Strategien, das Protein-Engineering zu verbessern, sind rechnergestützte Methoden und De-novo-Proteindesign. Da sich katalytische Eigenschaften nur begrenzt vorhersagen lassen, werden beide Methoden meist mit gerichteter Evolution im Experiment kombiniert.7)Das Verfahren gerichtete Evolution ist robust, verlässlich und liefert fast immer Verbesserungen, wenn sich ein Assay für das Hochdurchsatzscreening entwickeln lässt – unabhängig von Strukturinformationen über das betreffende Protein.8)<h2>Nicht natürliche Reaktionen</h2>In den letzten fünf Jahren hat Frances H. Arnold begonnen, Enzyme als Katalysatoren für chemische Reaktionen zu nutzen, die bislang nicht im Repertoire der Natur zu finden sind. So gelang im Jahr 2013 die gerichtete Evolution von Cytochrom-P450BM3-Varianten, die den Carbentransfer auf Olefine katalysieren.9) Von da an wurden in Arnolds Labor permanent weitere nicht natürliche Reaktionen für die Enzymkatalyse entdeckt. Beispiele sind Nitrentransferreaktionen, die intermolekulare Aminierung benzylischer C-H-Bindungen und die Herstellung gespannter Kohlenstoffcyclen.10)Sogar chemische Bindungen, die in der Natur bis heute nicht gefunden wurden und die kein Wildtypenzym knüpft, konnte Frances H. Arnold mit Enzymvarianten aufbauen, die sie durch gerichtete Evolution gewann. C-Si- und C-B-Bindungen wurden durch Cytochrom-C-Varianten aus dem thermophilen Bakterium Rhodothermus marinus zugänglich, wobei teils beachtliche Werte erzielt werden: Turnovernumbers bis zu 15 300 (bezogen auf die Cytochrom-c-Konzentration), bis zu 100 Prozent Chemoselektivität und Enantiomerenverhältnisse bis zu 99:1.11) Auch bei der Suche nach Enzymen für diese nicht biologischen Reaktionen setzt Arnold durchgängig auf gerichtete Evolution, sie geht dabei von nativen, meist hämbasierten Metalloenzymen aus und erzielte damit große Erfolge.In gewisser Weise ähnelt Arnolds Ansatz der Optimierung homogener Katalysatoren in der Synthesechemie. Gerichtete Evolution hat allerdings den Vorteil, dass neue Liganden durch Aminosäuresubstitutionen entstehen und das transformierte Bakterium nur kultiviert werden muss, um die Liganden immer wieder neu herzustellen.Alternative Ansätze sind die Herstellung künstlicher Metalloenzyme12) und der Austausch des Metalls in natürlichen Metalloenzymen.13)<h2>Ausblick: synthetische Biologie</h2>Nun ist die chemische Intuition gefragt, um neue Reaktionen zu entdecken, die mit künstlichen Katalysatoren nicht zugänglich wären. Darüber hinaus dürften die Entwicklungen der synthetischen Biologie dazu führen, dass wir in naher Zukunft ganze Mikroorganismen programmieren oder auf ein Minimalchassis aufbauen, um Chemikalien und Wirkstoffe mikrobiologisch zu produzieren.Die Autorin dankt Katja Hartstock für die Abbildung sowie Henning D. Mootz, Fabian Dielmann und Nils Muthmann (alle Universität Münster) für die kritische Durchsicht des Manuskripts. Projekte im Arbeitskreis von Andrea Rentmeister werden von der DFG finanziell unterstützt (RE2796/6–1, SFB858).Andrea Rentmeister, Jahrgang 1977, ist seit 2013 Professorin für Biochemie an der Universität Münster. Sie promovierte im Jahr 2007 an der Universität Bonn bei Michael Famulok und arbeitete von 2007 bis 2010 als Postdoktorandin bei Frances H. Arnold am California Institute of Technology. Von 2010 bis 2013 war sie Juniorprofessorin an der Universität Hamburg. Sie entwickelt chemische und biochemische Werkzeuge, um Biomoleküle zu modifizieren, und nutzt sie, um zelluläre Prozesse zu untersuchen.<h2>Die Chemienobelpreisträger des Jahres 2018</h2>Frances Hamilton Arnold, Jahrgang 1956, studierte Maschinenbau und Luftfahrttechnik an der Universität Princeton, wo sie im Jahr 1979 ihren Bachelorabschluss erhielt. Sechs Jahre später promovierte sie an der University of California in Berkeley in Chemieingenieurwesen. Seit 1986 arbeitet sie am California Institute of Technology. Im Jahr 2005 hat sie Gevo mitgegründet, ein Unternehmen, das Biokraftstoffe entwickelt. Neben Arnold erhielten zwei weitere Frauen in diesem Jahr einen Nobelpreis: Donna Strickland (Physik) und Nadia Murad (Frieden). Vor Arnold und Strickland wurde 18 Naturwissenschaftlerinnen diese Ehre zuteil.George P. Smith, Jahrgang 1941, studierte Biologie am College in Haverford, Pennsylvania, und schloss sein Studium im Jahr 1963 mit dem Bachelor ab. Nach einer Tätigkeit als Highschool-Lehrer und Laborant ging er an die Universität Harvard und promovierte dort im Jahr 1970 über Immunologie und Bakteriologie. Nach einem Postdoc an der University of Wisconsin in Madison wurde er im Jahr 1975 Dozent an der University of Missouri in Columbia. Die Arbeit, die ihm schließlich den Nobelpreis einbrachte, begann er 1983 an der Duke Universität in Durham, North Carolina, wo er ein Jahr verbrachte. Im Jahr 2015 ging er in den Ruhestand.Gregory Paul Winter, Jahrgang 1951, studierte Naturwissenschaften am Trinity College in Cambridge, UK. Im Jahr 1977 schloss er seine Promotion am Laboratory for Molecular Biology des Medical Research Council (MRC) in Cambridge ab. Nach Postdoc-Studien am Imperial College in London, am Institut für Genetik der Universität Cambridge und am Laboratory for Molecular Biology in Cambridge wurde er im Jahr 1981 an diesem Institut Gruppenleiter. Winter gründete im Laufe seiner Karriere die Unternehmen Cambridge Antibody Technologies (CAT), Domantis und Bicycle Therapeutics.
<ul><h2>Literatur</h2><li>
1 R. Wolfenden, M. J. Snider, Acc. Chem. Res. 2001, 34, 938</li><li>
2 a) K. Q. Chen, F. H. Arnold, Bio-Technology 1991, 9, 1073; b) L. Giver, A. Gershenson, P. O. Freskgard, F. H. Arnold, Proc. Nat. Acad. Sci. USA 1998, 95, 12809</li><li>
3 M. Eigen, W. C. Gardiner, Evolutionary Molecular Engineering Based on RNA Replication 1984, 967</li><li>
4 J. Maynard Smith, Nature 1970, 225, 563</li><li>
5 a) W. P. C. Stemmer, Proc. Nat. Acad. Sci. USA 1994, 91, 10747; b) W. P. C. Stemmer, Nature 1994, 370, 389</li><li>
6 a) M. T. Reetz, S. Prasad, J. D. Carballeira, Y. Gumulya, M. Bocola, J. Am. Chem. Soc. 2010, 132, 9144; b) M. T. Reetz, M. Bocola, J. D. Carballeira, D. X. Zha, A. Vogel, Angew. Chem. Int. Ed. 2005, 44, 4192</li><li>
7 a) R. J. Kazlauskas, U. T. Bornscheuer, Nat. Chem. Biol. 2009, 5, 526–529; b) J. B. Siegel, A. Zanghellini, H. M. Lovick et al., Science 2010, 329, 309; c) A. Leaver-Fay, M. Tyka, S. M. Lewis et al., Methods Enzymol. 2011, 487, 545</li><li>
8 a) U. T. Bornscheuer, R. J. Kazlauskas, Angew. Chem. Int. Ed. 2004, 43, 6032; b) U. T. Bornscheuer, G. W. Huisman, R. J. Kazlauskas et al., Nature 2012, 485, 185</li><li>
9 a) P. S. Coelho, E. M. Brustad, A. Kannan, F. H. Arnold, Science 2013, 339 307; b) P. S. Coelho, Z. J. Wang, M. E. Ener et al., Nat. Chem. Biol. 2013, 9, 485</li><li>
10 a) C. K. Prier, R. J. K. Zhang, A. R. Buller, S. Brinkmann-Chen, F. H. Arnold, Nat. Chem. 2017, 9, 629; b) S. C. Dodani, G. Kiss, J. K. B. Cahn et al., Nat. Chem. 2016, 8, 419; c) C. C. Farwell, R. K. Zhang, J. A. McIntosh, T. K. Hyster, F. H. Arnold, ACS Central Science 2015, 1, 89; d) T. K. Hyster, C. C. Farwell, A. R. Buller, J. A. McIntosh, F. H. Arnold, J. Am. Chem. Soc. 2014, 136, 15505; e) K. Chen, X. Huang, S. B. J. Kan, R. K. Zhang, F. H. Arnold, Science 2018, 360, 71</li><li>
11 a) S. B. J. Kan, R. D. Lewis, K. Chen, F. H. Arnold, Science 2016, 354, 1048; b) S. B. J. Kan, X. Huang, Y. Gumulya, K. Chen, F. H. Arnold, Nature 2017, 552, 132</li><li>
12 a) T. R. Ward, Acc. Chem. Res. 2011, 44, 47; b) J. C. Lewis, ACS Catalysis 2013, 3, 2954; c) M. Jeschek, R. Reuter, T. Heinisch et al., Nature 2016, 537, 661</li><li>
13 a) H. M. Key, P. Dydio, D. S. Clark, J. F. Hartwig, Nature 2016, 534, 534; b) P. Dydio, H. M. Key, A. Nazarenko et al., Science 2016, 354, 102</li></ul>

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