Ein neuartiges Analysesystem ermöglicht es Genforschern erstmals, individuelle Unterschiede im menschlichen Erbgut im Kontext größerer DNA-Abschnitte zu erkennen. Die jetzt in der Fachzeitschrift „Proceedings of the National Academy of Sciences” (PNAS) vorgestellte Methode schneidet die DNA nicht in winzige Schnipsel, sondern scannt Millionen Basenpaare lange DNA-Abschnitte im Ganzen. Genetiker haben damit bereits mehr als 4.000 zuvor nicht erfasste strukturelle Veränderungen entdeckt – beim Genvergleich von nur vier Probanden.
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Wenn es darum geht herauszufinden, was einen Menschen genetisch von einem anderen unterscheidet, setzen Genetiker meist auf Variationen kleinster DNA-Abschnitte, die so genannten Single Nucleotide Polymorphisms (SNP). Bei der dafür zurzeit gängigen Analysemethode werden die langen DNA-Moleküle in Fragmente von weniger als einigen tausend Basenpaaren Länge geschnitten und diese dann vervielfältigt. Von jedem dieser millionenfach kopierten DNA-Schnipsel wird dann ein chemisches Profil erstellt, das die Abfolge und Menge der Basen verrät. Doch diese Methode hat Nachteile: So macht es das isolierte Betrachten der aus dem Zusammenhang herausgelösten Stückchen teilweise schwer, den übergeordneten Kontext im Genom zu bewerten oder Veränderungen innerhalb langer Abfolgen zu erkennen.
Bisher nur punktuelle Einblicke
„Kurze Stücke können aus so vielen verschiedenen Bereichen der DNA stammen“, erklärt Brian Teague, Genetiker an der Universität von Wisconsin-Madison. „Ein enormer Teil des Genoms besteht aus sich wiederholenden DNA-Stücken und wichtige Unterschiede finden sich oft in Gebieten, die zahlreicher solcher Kopien tragen.“ Eine Identifizierung größerer Veränderungen ist daher mit der SNP-Betrachtung kaum möglich, sie geben immer nur einen punktuellen Ausschnitt des Gesamtbilds wieder. Der Forscher gehört einer Arbeitsgruppe um David C. Schwartz an, Professor für Chemie und Genetik an der Universität von Wisconsin-Madison, die nun in jahrelanger Arbeit ein völlig neues Analyseverfahren entwickelt hat.