Ein neuer Maßstab für die Metabolomik

Blick in einen Autosampler. Automatisiert injiziert er Proben in das Massenspektrometer. © Leon Kokkoliadis / CMFI

Stoffwechsel lässt sich modellieren. Aber ihn experimentell in seiner Dynamik zu beobachten, war bislang nur begrenzt möglich.

Mit einer genomweiten Kombination aus CRISPR-Interferenz und Hochdurchsatz-Metabolomik zeigen Hannes Link und Team nun, wie sich der Stoffwechsel gezielt verändern und systematisch messen lässt und das in mehr als 1.500 genetischen Varianten.

Im Kern steht eine einfache Frage:
Warum liegen die meisten Metabolite einer Zelle nur in sehr niedriger Konzentration vor?

Metabolite sind die kleinen Moleküle des Stoffwechsels, z.B. Zwischenprodukte, Bausteine und Energieträger. Ihre Konzentrationen bestimmen, wie schnell Enzyme arbeiten, welche Stoffwechselwege bevorzugt genutzt werden und wie stabil das Netzwerk insgesamt bleibt.

Seit vielen Jahren untersucht Hannes Link genau diese Ebene der Zellbiologie: das Metabolom. Bereits am Max-Planck-Institut für terrestrische Mikrobiologie in Marburg entwickelte seine Gruppe quantitative Ansätze, um Stoffwechselzustände global zu erfassen. Mit seinem Projekt MapMe (ERC Starting Grant) wurde dieser Ansatz verbessert und skaliert. Seit 2020 verfolgt er diese Forschung als Professor für Bacterial Metabolomics in Tübingen und im CMFI mit dem Ziel, metabolische Netzwerke systematisch und funktionell zu verstehen.

Die nun in Cell Systems veröffentlichte Studie ist ein wichtiger Schritt in dieser Entwicklung.

Quantitative Messungen zeigen seit Langem ein auffälliges Muster: Einige wenige Metabolite dominieren das Konzentrationsprofil, während die große Mehrheit nur in Spuren vorliegt. Lange war unklar, ob dies biologisches Design oder eine methodische Grenze ist.

Die neue Studie liefert nun eine klare Antwort. Wird die Expression einzelner Stoffwechselgene gezielt reduziert, steigen Metabolite an, die im Wildtyp kaum messbar sind. Die Zelle hält viele dieser Moleküle also aktiv niedrig. Denn, sobald sie sich anreichern, stören sie Abläufe im Stoffwechsel, z.B. können sie Enzyme inhibieren, konkurrierende Reaktionen auslösen oder unerwünschte Nebenprodukte entstehen lassen.

Ablauf der Metabolom-Analyse einer E. coli CRISPRi library. Quelle: Rapp et al. (2025) The metabolome of an E. coli CRISPRi library identifies benefits of minimal metabolite levels and targets for engineering. Cell Systems. https://doi.org/10.1016/j.cels.2025.101518

Niedrige Metabolitenkonzentrationen sind also kein Zufall. Sie stabilisieren Stoffwechsel Netzwerke. Gleichzeitig begrenzen sie jedoch den Fluss durch synthetische Stoffwechselwege, was relevant für das Metabolic Engineering und biotechnologische Anwendungen ist.

Ermöglicht wurde dieser systematische Blick durch eine neue skalierte Kombination aus Genetik und Hochdurchsatz-Metabolomik. Die Arbeitsgruppe untersuchte 1.515 E. coli Stämme, in denen jeweils ein Stoffwechselgen mithilfe von CRISPR-Interferenz teilweise herunterreguliert wurde. Statt nur Wachstum oder Phänotypen zu betrachten, wurde in jedem einzelnen Stamm das gesamte Metabolom quantitativ vermessen.

Ein Hochdurchsatz-Workflow aus arrayed CRISPRi, schneller Probenahme und massenspektrometrischem Screening machte metabolische Veränderungen genomweit vergleichbar. Mit etablierten Methoden konnten bisher maximal 200 Metabolite gemessen werden. Die neue Methode erweitert den messbaren Bereich auf etwa 500 Metabolite. So wurde sichtbar, welche Metabolite gezielt niedrig gehalten werden und was geschieht, wenn dieses Gleichgewicht gestört wird. Gleichzeitig entstanden Referenzspektren für zahlreiche Metabolite, für die bislang keine experimentellen MS² Daten existierten. Diese Spektren liefern strukturelle Informationen und verbessern die Identifikation von Metaboliten in zukünftigen Studien.

Die Arbeit zeigt erstmals, wie sich Stoffwechsel nicht nur modellieren, sondern experimentell in seiner Dynamik beobachten lässt. Sie macht sichtbar, welchen Einfluss gerade die unscheinbaren, niedrig konzentrierten Moleküle auf das Gesamtgefüge der Zelle haben – und setzt damit einen neuen Maßstab für systematische Metabolom-Analysen.

Publikation:

Rapp J, Verhülsdonk A, Garcke A, Stadelmann A, Farke N, Troßmann F, Kronenberger T, Alvarado A, Petras D, Link H. (2025) The metabolome of an E. coli CRISPRi library identifies benefits of minimal metabolite levels and targets for engineering. Cell Systems. https://doi.org/10.1016/j.cels.2025.101518