Die schwarmartige Ausbreitung von Bakterien l\u00e4sst sich beschreiben, wenn man die r\u00e4umlichen Wechselwirkungen zwischen den beteiligten Zellen und ihre Beweglichkeit kennt. Dazu hat ein internationales Forschungsteam Mikroskopie mit maschinellem Lernen kombiniert.
\nZu ihrem Resultat gelangten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus Marburg, Berlin und Cambridge in den USA, indem sie mikroskopische Untersuchungen mit genetischen Verfahren, maschinellem Lernen und mathematischer Modellierung kombinierten. Die Arbeitsgruppe berichtet \u00fcber ihre Ergebnisse in der Online-Ausgabe der Wissenschaftszeitschrift „PNAS“. Die gemeinschaftliche Bewegung von Zellen – das sogenannte „Schw\u00e4rmen“ –
\nerm\u00f6glicht Bakterien, sich auszubreiten sowie N\u00e4hrstoffvorkommen zu erkunden. „Dieses Verhalten hat tiefgreifende Auswirkungen auf Krankheits\u00fcbertragung, Genfluss und Evolution“, erkl\u00e4rte Professor Dr. Knut Drescher von der Philipps-Universit\u00e4t und vom Max-Planck-Institut f\u00fcr terrestrische Mikrobiologie. Er ist der federf\u00fchrende Autor der Studie.
\nMan kennt bereits wichtige physiologische und biophysikalische Faktoren, die bestimmte Aspekte des Schwarmverhaltens steuern. „Der kausale Zusammenhang zwischen den mikroskopischen Prozessen auf Ebene der Einzelzellen einerseits und der Schwarmdynamik auf der Makroebene andererseits wurde bislang jedoch noch nicht hergestellt“, legte der Biophysiker dar.
\nDrescher und seine Kollegen schlie\u00dfen diese L\u00fccke, indem sie Hochleistungsmikroskopie mit maschinellem Lernen und Computermodellierung kombinieren. „Wir zeigen mit diesem integrierten Ansatz, dass physikalische Zell-Zell-Interaktionen ausreichen, um die Dynamik des Bakterienschw\u00e4rmens in allen Phasen zu beschreiben“, f\u00fchrte Dreschers Doktorandin Hannah Jeckel aus, die als Erstautorin der Ver\u00f6ffentlichung firmiert.
\nSie nutzte ausgekl\u00fcgelte mikroskopische Verfahren, um w\u00e4hrend der Entwicklung des Schwarms kurze Filme aufzunehmen. Die so gewonnen Daten wurden mittels maschinellem Lernen ausgewertet. Sie bildeten au\u00dferdem den Ausgangspunkt, um die Entwicklung der Bakteriengemeinschaften im Computer nachzubilden.
\nSo fanden die Autoren heraus, dass St\u00f6\u00dfe zwischen den Bakterien sie dazu veranlassen, sich in dieselbe Richtung zu bewegen. Eine hohe Dichte mobiler Zellen verst\u00e4rkt diesen Effekt. Immobile Zellen behindern ihn.
\nDrescher lehrt Biophysik an der Philipps-Universit\u00e4t. Au\u00dferdem leitet er eine Forschungsgruppe am Max-Planck-Institut f\u00fcr terrestrische Mikrobiologie und geh\u00f6rt dem Marburger „LOEWE-Zentrum f\u00fcr Synthetische Mikrobiologie“ an.
\n2016 erhielt er einen „Starting Grant“ des Europ\u00e4ischen Forschungsrats ERC. Au\u00dferdem f\u00f6rderten unter anderem das „Human Frontier Science Program“, die Deutsche Forschungsgemeinschaft sowie das Massachusetts Institute of Technology die zugrunde liegenden Forschungsarbeiten.<\/p>\n
* pm: Philipps-Universit\u00e4t Marburg<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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