Statistische Kopplungsanalyse (SCA) für Einblicke in Proteinstrukturen

Statistische Kopplungsanalyse, oder SCA, beschreibt einen Prozess, der von Forschern verwendet wird, um die Position von Aminosäuren in Proteinstrukturen zu analysieren. SCA wird mit einer statistischen Software namens MATLAB durchgeführt, einer „hochrangigen Sprache und interaktiven Umgebung, die es Ihnen ermöglicht, rechenintensive Aufgaben auszuführen“, so ihr Hersteller MathWorks.

Proteinstruktur verstehen

Der größte Vorteil der statistischen Kopplungsanalyse ist, dass sie Forschern helfen kann, Proteinstrukturen besser zu verstehen. Proteine – ein wesentlicher Bestandteil des menschlichen Körpers – ermöglichen es Muskeln und Haaren zu wachsen. Ohne Proteine würde Flüssigkeit frei in Zellen hinein- und herausfließen, was zu weitreichender Schwellung und Zelltod führt; und es gäbe kein Insulin, um den Glukosespiegel im Blut zu regulieren. Proteine, die aus verknüpften Ketten von Aminosäuren bestehen, werden entweder als nichtessentielle Aminosäuren bezeichnet, die vom Körper synthetisiert werden, oder als essentielle Aminosäuren, die in Lebensmitteln enthalten sind.

Bei mehr als 20 identifizierten Aminosäuren bestimmt die Reihenfolge, in der sie verknüpft werden, die Proteine, die sie erzeugen. SCA zielt darauf ab zu verstehen, wie und warum bestimmte Aminosäuren in einigen Proteinen, im Gegensatz zu anderen, miteinander verknüpft werden. Durch die Verwendung von SCA, um zu bestimmen, wie und warum bestimmte Aminosäuren miteinander verknüpft sind, werden Wissenschaftler besser verstehen, wie Proteine funktionieren.

Neue Proteine erstellen

Durch die Erstellung neuer Proteine können Wissenschaftler verschiedene Anwendungen in Medizin, Ernährung und anderen Industrien erforschen. Im Jahr 2009 schufen Biochemiker der University of Pennsylvania ein völlig neues Protein, das Sauerstoff transportieren kann; die Forscher glauben, dass es Potenzial als Grundlage für ein künstliches Blutverbindung zeigt. Laut ScienceDaily könnte dieses Protein eines Tages auf dem Schlachtfeld oder in Notfällen verwendet werden, um Blutvorräte aufzufüllen. SCA könnte diesen Prozess beschleunigen und voranbringen.

Medizin und Forschung voranbringen

Ein dritter signifikanter Vorteil der statistischen Kopplungsanalyse ist ihr potenzieller Einsatz in der biochemischen Forschung. Ein 2008 im „Journal of Molecular Biology“ veröffentlichter Artikel präsentierte Forschung, die zeigte, dass SCA verwendet werden kann, um die enzymatischen Eigenschaften von Trichoderma reesei zu verstehen, einem Pilz, der Enzyme sezerniert, die Cellulose abbauen. Enzyme sind Proteine, die für viele alltägliche chemische Reaktionen notwendig sind; ohne sie würden viele Funktionen im Körper und in der Natur Tausende von Jahren dauern, um aufzutreten, wodurch das Leben nicht nachhaltig wäre.

Forschende hoffen, dass sie durch die Reproduktion dieser Enzyme ökonomische Bio-Produkte wie Bio-Ethanol und verschiedene Zucker erstellen können. SCA erweist sich auch als nützlich bei der Erforschung der Struktur und Zusammensetzung von Hämoglobin – einer essentiellen Komponente des Blutes. Indem sie die Geheimnisse dieser biologischen Komponente entschlüsseln, könnten Wissenschaftler eines Tages ein ähnliches Protein für Personen mit Hämoglobinmängeln, wie Anämie, erstellen.