Alzheimer: Wie sich die gefährlichen Plaques vermehren
Proteine, die sich zu Fibrillen, kleinen Fasern, zusammenschließen und dann zu so genannten Plaques knäulen, stehen unter dem Verdacht, schwere Krankheiten auszulösen. Im Gehirn von Alzheimerpatienten findet man diese Plaques aus falsch gewickelten Beta-Amyloid-Peptiden, das sind kurze Proteinstränge. Bisher ist allerdings unklar, wie diese Fehlentwicklungen auf molekularer Ebene ablaufen. Forscher um Andela Saric von der University of Cambridge haben nun Computermodelle und Experimente vorgestellt, die den Mechanismus hinter der Plaquebildung aufklären sollen. Demnach entstehen die ersten Fibrillen einzeln und über Jahre. Lagern sich jedoch gesunde Proteine auf ihnen ab, so bekommen sie die Fähigkeit zur Selbstreplikation. Sie können sich dann schnell vermehren und Erkrankungen auslösen. Dieser Ablauf würde auch erklären, warum die Alzheimerkrankheit meist erst im höheren Lebensalter auftritt.
"Eines der größten Geheimnisse bei der Entstehung der Amyloidplaques ist, wieso sie sich nach einer langen und langsamen Entstehung plötzlich viel schneller entwickeln", sagt Saric. "Wir haben Faktoren entdeckt, die das System dazu bringen, seine eigene Aktivität zu katalysieren, und so zu einem Selbstläufer machen." Je mehr gesunde Proteine sich auf den Fibrillen ablagern, desto schneller können sich diese vervielfachen. Das zeigen die Computersimulationen der Forscher. In Laborexperimenten mit Beta-Amyloid konnten sie zudem zeigen, dass sich durch eine Manipulation der Wechselwirkung von Fibrillen und Proteinen die Selbstreplikation kontrollieren lässt. "Das lässt es möglich erscheinen, zu verhindern, dass sich Plaques ansammeln und verbreiten", so Saric.
James Pickett, Forschungsleiter der Alzheimer's Society, einer Vereinigung für Alzheimerforschung und -behandlung in Großbritannien, sagte, die Entstehung der Amyloidplaques sei ein Kernthema mehrerer aktueller klinischer Studien. "Die vorliegende Veröffentlichung unterfüttert die Debatte mit weiteren nützlichen Fakten. Der nächste Schritt wäre, diese Vorhersagen in lebenden Zellen zu testen, so dass dieses Wissen in den Entwurf effektiverer Behandlungen einfließen kann."
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