Nieuwe tool ontrafelt biosyntheseroutes in planten zonder voorkennis

Planten maken een groot aantal gespecialiseerde metabolieten. Denk aan terpenoïden, alkaloïden, en fenolen. Deze dragen bij aan de groei en bescherming van de plant. Ze helpen bijvoorbeeld om gunstige microben aan te trekken. Daarnaast worden deze metabolieten gebruikt in medicijnen, cosmetica en landbouwproducten. Maar hoe en wanneer de plant deze gespecialiseerde metabolieten maakt is veelal onbekend. Dit hindert het gebruik van deze stoffen.

Nu nog hebben onderzoekers relatief veel voorkennis nodig om de stappen van de biosynthese van een specifiek metaboliet te ontrafelen. Bijvoorbeeld, een gen waarvan onderzoekers weten dat het een rol speelt in de productie van het metaboliet. Dit gen gebruiken onderzoekers dan als aas om bij de volgende stap van de biosynthese te komen. Op deze manier lukt het onderzoekers vaak om stapje voor stapje de biosyntheseroute bloot te leggen.

Ongerichte zoektocht

Dat werkt alleen met voorkennis. ‘Maar wij wilden een ongerichte zoektocht kunnen doen naar biosyntheseroutes in planten die betrokken zijn bij het aantrekken van endofytische, gunstige, bacteriën’, zegt Kumar Saurabh Singh, hoofdauteur van het artikel en werkzaam als onderzoeker aan de Universiteit Maastricht. Singh begon aan het onderzoek in de groep van hoogleraar Marnix Medema van Wageningen University & Research. ‘Daar’, legt Singh uit, ‘had de net gepromoveerde Hernando Suárez al in een concept geopperd hoe je transcriptie en metabolomische data kunt integreren. Met dit concept begon ik aan het bouwen van een tool voor die ongerichte zoektocht.’

Dit resulteerde uiteindelijk in MEANtools (Metabolite Anticipation tools), een set van vijf scripts die de gebruiker opeenvolgend uitvoert. Naast specifieke transcriptie en metabolomische data, integreert MEANtools ook algemene kennis over chemische structuren en enzymatische reacties. Die laatste twee haalt MEANtools op uit de LOTUS- en RetroRules-databases. Die eerste is een repositie van structuren van natuurlijke stoffen, terwijl RetroRules de algemene beschrijvingen van enzymatische reacties bevat. Met behulp van al die gegevens kan MEANtools vervolgens de stappen van de biosynthese voorspellen. Deze presenteert MEANtools in de vorm van een tabel, maar het kan deze ook visualiseren.

Samengevat geeft MEANtools de onderzoeker, die op zoek is naar de stappen van de biosynthese van een bepaalde stof, kandidaatenzymen en bijbehorende substraten en producten. Deze kan de onderzoeker vervolgens in het lab testen.

Honderden reactiestappen

‘Het grootste obstakel dat we in de ontwikkeling van MEANtools tegenkwamen was het ordenen van de voorspelde reactiestappen’, zegt Singh. Omdat het een ongerichte analyse is, voorspelt MEANtools al gauw honderden reactiestappen. ‘Om hier orde in te brengen formuleerden we een methode om aan reactiestappen een waarschijnlijkheidsscore toe te wijzen.’ Hoe hoger de score hoe meer kans dat de reactie ook echt plaatsvindt. ‘Vervolgens organiseren we de reacties op basis van correlatie score, het aantal enzymen geassocieerd aan een substraat en product, en de waarschijnlijkheidsscore’, zegt Singh.

Daarnaast bouwde het team een gerichte voorspelopdracht in voor de reactiestappen. Hiermee kunnen gebruikers MEANtools specifiek de routes laten voorspellen waar een of meerdere metabolieten of genen van interesse aan deelnemen. Ook hier is de kans groot dat de output die MEANtools geeft explodeert. ‘We adviseren hier om de input van het aantal genen of metabolieten zo laag mogelijk te houden’, zegt Singh.

De test

Om het te testen gebruikte het team de gekoppelde transcriptie en metabolomische dataset van het werk van de groep van Elizabeth Sattely (Stanford). Die gebruikten het om de stappen van de biosynthese van falcarindiol te achterhalen. ‘We wilden onderzoeken of MEANtools de reactiestappen van de falcarindiolbiosynthese kon voorspellen aan de hand van deze dataset’, zegt Singh. ‘Natuurlijk had Sattely al kennis over falcarindiol-gerelateerde biosynthesegenen, dus het onderzoek was wat gerichter. Maar MEANtools voorspelde vijf van de zeven reactiestappen zonder voorkennis.’ En ook niet onbelangrijk, elk van de voorspelde reactiestappen had een hoge waarschijnlijkheidsscore.

Maar de kracht van de ongerichte aanpak komt pas echt naar voren in de bijvangst van deze test. ‘Door de ongerichte aanpak zagen we dat veel meer biosyntheseroutes geactiveerd waren als gevolg van een bacterie- of schimmelinfectie’, zegt Singh. Zoals die van hydroxykaneelzuuramide, α-tomatijn, en chlorogeenzuur.

‘Voor zover ik weet is MEANtools de enige tool die op een ongerichte en systematische manier de stappen van een biosyntheseroute kan voorspellen’, zegt Singh. De software is open source en gratis beschikbaar. Het gebruik van MEANtools is daarnaast niet gelimiteerd tot voorspelling van de stappen van biosyntheseroutes in planten. Doordat MEANtools gebruik maakt van door de gebruiker aangeleverde gelinkte transcriptie- en metabolomische data kunnen onderzoekers het ook voor andere organismes gebruiken.

Singh, K.S. et al. (2025) PLOS Biology, DOI: 10.1371/journal.pbio.3003307