Die Robustheit und Regulierbarkeit des pflanzlichen Immunsystem Robustness and tunability of the plant immune system

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1 Die Robustheit und Regulierbarkeit des pflanzlichen Robustness and tunability of the plant immune system Tsuda, Kenichi; Berens, Matthias L. Max-Planck-Institut für Pflanzenzüchtungsforschung, Köln Korrespondierender Autor Zusammenfassung In Pflanzen führt die Erkennung mikrobieller Moleküle dazu, ihr zum Schutz gegen Pathogene zu aktivieren. Mikroben wiederum haben Virulenzfaktoren entwickelt, die Teile der pflanzlichen Immunantwort einschränken können. Dies abzuwenden, bedarf einer Robustheit des s. Jedoch: Da eine Überreaktion des s die Fitness reduziert, darf das der Pflanze nicht nur robust, sondern muss auch regulierbar sein. Die Forschergruppe untersucht die Vereinbarkeit dieser beiden Eigenschaften unter Verwendung von molekularer Genetik und computerbasierter Modellierung. Summary Plants sense microbial molecules to trigger innate immunity for protection from pathogens. However, microbes have evolved broad virulence factors that interfere with plant immune components. Therefore, immune mechanisms must be robust to cope with microbial perturbations. In addition, since too much immune response is detrimental for plant fitness, plant immune responses need to be tuned. The scientists study how plant immune signaling networks achieve the properties robustness and tunability using molecular genetics, genomics and computational modeling. Das der Pflanze Pflanzen sind kontinuierlich mit zahlreichen Mikroben konfrontiert und obwohl diese potenziell Krankheiten auslösen können, bleiben die meisten Pflanzen aufgrund eines funktionierenden s gesund. Pflanzen können nämlich fremde mikrobielle Moleküle erkennen und lösen so eine Reihe von Immunantworten aus. Bakterielles Flagellin wird beispielsweise von einem Rezeptor an der pflanzlichen Zelloberfläche gebunden, wodurch Signalkaskaden innerhalb des s aktiviert werden. Mikroben antworten darauf mit Virulenzfaktoren, die im Verlauf der Ko-Evolution von Mikroorganismen und ihren pflanzlichen Wirten entstanden sind, Teile dieser Immunantwort unterdrücken und somit ein Leben innerhalb der Pflanze ermöglichen. Als Gegenmaßnahme haben manche Pflanzenspezies Rezeptoren entwickelt, die die direkte oder indirekte Erkennung mikrobieller Virulenzfaktoren ermöglichen [1]. In Anbetracht der deutlich längeren Generationszyklen von Pflanzen im Vergleich zu Mikroben kann die 2016 Max-Planck-Gesellschaft 1/6

2 Entstehung solcher Gegenmaßnamen nicht immer mit der Evolution neuer Virulenzfaktoren mithalten. Deshalb muss das pflanzeneigene robust gegen jede Art mikrobieller Störungen sein, um sich prinzipiell vor einer Infektion durch Pathogene zu schützen. Wie aber kann ein solches System robust gegen äußere Störungen sein? Man könnte annehmen, dass eine konstitutive Aktivierung vieler verschiedener Immunantworten reichen würde, da es für Mikroben unmöglich sein sollte, alle Immunantworten gleichzeitig zu stören. Das aber wäre aufgrund von trade-offs zwischen Immunität und anderen physiologischen Prozessen keine Option für die Pflanze (Abb. 1; [2]). A bb. 1: Trade-offs zwischen Im m unität und ausgewählten physiologischen Prozessen. Nur eine Balance garantiert, dass die Abwehr gegen Pathogene sich nicht negativ beispielsweise auf Wachstum oder die Entgegnung auf abiotischen Stress wie zum Beispiel Kälte oder starkes Sonnenlicht auswirkt. Max-Planck-Institut für Pflanzenzüchtungsforschung/Tsuda Eine zu starke Immunantwort reduziert zum Beispiel die Fitness der Pflanze, indem sie das pflanzliche Wachstum unterdrückt. Es muss daher gezielt reguliert werden, um dessen Aktivierung nur bei Bedarf und in angebrachter Stärke zu gewährleisten. Zusätzlich muss das Robustheit vorweisen. Damit stellt sich die Frage, wie innerhalb pflanzlicher Immunsignalnetzwerke Robustheit und Regulierbarkeit vereint werden können nicht zuletzt auch deswegen, weil Pflanzenpathogene den Ertrag und die Qualität von Nutzpflanzen empfindlich reduzieren und wirtschaftlichen Schaden anrichten können. Ein Ziel der Erforschung des pflanzlichen s ist daher besonders, neue Möglichkeiten für die Produktion Pathogen resistenter Nutzpflanzen zu finden. Komplexe Phytohormon-Signalnetzwerke im der Pflanze Pflanzen produzieren eine Vielzahl an Signalmolekülen, darunter Phytohormone, die neben verschiedensten physiologischen Prozessen auch an der Regulierung des s beteiligt sind [3]. Zum Beispiel ist Salicylsäure (SA) zu großen Teilen an der Aktivierung der Immunantwort gegen biotrophe Pathogene beteiligt - Pathogene, die die Pflanze nach erfolgreicher Infektion am Leben halten. Jasmonsäure (JA) hingegen induziert die Immunantwort gegen Pflanzenfresser und nekrotrophe Pathogene, die die Pflanze töten und sich nachfolgend von dem abgestorbenen Material ernähren. Die Signalwege, die durch diese beiden Phytohormone reguliert werden, sind eng miteinander vernetzt und wirken generell antagonistisch aufeinander. Man nimmt an, dass bei Aktivierung des einen Signalweges der andere Signalweg unterdrückt 2016 Max-Planck-Gesellschaft 2/6

3 wird. Studien an der Modellpflanze Arabidopsis thaliana (Acker-Schmalwand) haben gezeigt, dass tatsächlich eine Induzierung des SA-abhängigen Signalweges die Aktivierung JA-abhängiger Signalwege reduziert und umgekehrt. Diese Beobachtungen berufen sich entweder auf einfache genetische Untersuchungen von Mutanten, bei denen einzelne Signalwege ausgeschaltet wurden, oder auf Versuche mit direktem Einsatz der jeweiligen Phytohormone. Analysen mithilfe von systembiologischen Ansätzen, kombiniert mit computerbasierten Modellierungen, konnten jedoch deutlich komplexere Eigenschaften der Interaktion von SAund JA-Signalwegen aufdecken. So zeigte sich beispielsweise, dass beide Signalwege kompensatorisch miteinander in Beziehung treten [4-7]. In A. thaliana hat das Gen PAD4 einen positiven Einfluss auf die Akkumulation von SA. Dass pad4-defiziente Mutanten entsprechend anfällig für viele biothrophe Pathogene sind, unterstreicht die Relevanz von PAD4 während der Immunantwort. Im Vergleich zum Wildtyp akkumulieren pad4-mutanten weniger und JA-defiziente Mutanten mehr SA. Interessant wiederum ist, dass eine Doppelmutante, defizient sowohl in PAD4 als auch in JA, überhaupt kein SA mehr als Antwort auf Flagellin produzieren kann. Analysen mit den jeweiligen Einzelmutanten führten zu der Annahme, dass PAD4 ein positiver und JA ein negativer Regulator der Akkumulation von SA sei. Dieses einfache Modell konnte jedoch nicht das Ergebnis der Doppelmutante erklären, bei der JA ebenfalls positiv auf die Akkumulation von SA wirkt. Wie können diese Beobachtungen also erklärt werden? A bb. 2: Ein Netzwerkm odell zweier Signalwege Jasm onat (JA) und Salicylat (SA) - das Robustheit des pflanzlichen Im m unsystem s und zugleich dessen Regulierbarkeit erm öglicht. WT, Wildtyp. Nähere Erläuterung im Text. Max-Planck-Institut für Pflanzenzüchtungsforschung/Tsuda Abbildung 2 zeigt ein Modell, das die Ergebnisse vollständig vereint: Sowohl JA als auch PAD4 tragen positiv zur Akkumulation von SA bei, wobei PAD4 einen größeren Anteil daran hat. JA-abhängige Signale haben zudem einen negativen Einfluss auf PAD4. Wenn die JA-abhängigen Signale verschwinden, akkumuliert eine größere Menge an SA in der Pflanze, da der negative Einfluss von JA auf PAD4 unterbunden ist. Wenn aber der PAD4 Signalweg wegfällt, führt lediglich - in geringem Maße - der JA-abhängige Signalweg zur Akkumulation von SA. Beim Verlust von PAD4- und JA-abhängigen Signalwegen kann die Pflanze kein SA mehr akkumulieren. Im intakten Netzwerk, also in Wildtyp Pflanzen, wird folglich der Level an SA durch die Wirkung von JA 2016 Max-Planck-Gesellschaft 3/6

4 feinreguliert, um eine eventuelle Überakkumulation von SA zu verhindern. Somit ermöglicht der JA-abhängige Signalweg Robustheit und zugleich Regulierbarkeit im Verlauf der Akkumulation von SA. Diese Analysen unterstreichen die Bedeutung von systembasierten Methoden als Mittel zum Verständnis der Natur komplexer Signalnetzwerke. Die Komplexität des SA-JA-cros s talks ist nur ein Beispiel. Weitere Phytohormon-Signalwege sind eng miteinander verbunden und bilden somit zusammen mit SA und JA ganze Signalnetzwerke. Zusätzlich interagieren die Phytohormon-Signalwege mit andersartigen Signalwegen [8, 9], die dann zusammen das ganzheitliche Signalnetzwerk der Pflanze ausbilden. Ein solches umfassendes Netzwerk ist nicht statisch, sondern dynamisch in Zeit und Raum. Ein Ziel der Untersuchungen ist es, das Verhalten der Pflanze unter verschiedensten Bedingungen zu prognostizieren. Evolution und Anpassung des pflanzlichen s A bb. 3: Inwieweit sind Signalnetzwerke des pflanzlichen Im m unsystem s innerhalb verschiedener Brassicaceae Spezies konserviert oder nicht? Die Abbildung zeigt Arten aus fünf Kreuzblütlergattungen: Arabidopsis thaliana, Eutrema salsugineum, Capsella rubella, Cardamine hirsuta und Adenium arabicum. Max-Planck-Institut für Pflanzenzüchtungsforschung/Tsuda Kausalstudien wie die hier erläuterten werden meistens nur mit einer oder einer limitierten Anzahl an pflanzlichen Modellorganismen durchgeführt. Dies führt zu der Ungewissheit, inwieweit sich Erkenntnisse solcher Modellorganismen auf die Verbesserung von Nutzpflanzen, die aus unterschiedlichen Pflanzenfamilien stammen, übertragen lassen. Darüber hinaus ist unklar, wie sich das einer individuellen Pflanze entwickelt und wie es sich an äußere Umwelteinflüsse anpasst. In welchem Umfang sind beispielsweise einzelne Komponenten des pflanzlichen s konserviert oder aber diversifiziert? Sind die Strukturen und Dynamiken eines definierten Immunnetzwerks unverändert in verschiedenen Spezies 2016 Max-Planck-Gesellschaft 4/6

5 vorzufinden? Die Modellpflanze Arabidopsis thaliana gehört zur Familie der Brassicaceae, zu der viele, inzwischen vollständig sequenzierte Nutzpflanzen wie viele Kohlsorten und Raps gehören. Vertreter dieser Familie sind demnach eng miteinander verwandt und weisen dennoch Anpassung an verschiedene Habitate vor. Studien an mehreren, nah verwandten Spezies ermöglichen eine genauere Betrachtung evolutiver Prozesse, da sie in sich nahe stehenden Arten in kleinen, übersichtlichen Zeiträumen stattgefunden haben müssen. Basierend auf diesen Vorteil untersuchen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler parallel die genetische Architektur sowie Transkriptome und Metabolome in mehreren Brassicaceae-Spezies (Abb. 3). Diese Analysen werden zu neuen, fundamentalen Erkenntnissen im Bereich der Signalnetzwerke pflanzlicher e führen und bei der Erzeugung besserer Nutzpflanzen helfen. Literaturhinweise [1] Jones, J.D.; Dangl, J.L. The plant immune system Nature 444, (2006) [2] Eichmann, R.; Schafer, P. Growth versus immunity - a redirection of the cell cycle? Current Opinion in Plant Biology 26, (2015) [3] Pieterse, C.M.; Van der Does, D.; Zamioudis, C.; Leon-Reyes, A.; Van Wees, S.C. Hormonal modulation of plant immunity Annual Review of Cell and Developmental Biology 28, (2012) [4] Tsuda, K.; Sato, M.; Stoddard, T.; Glazebrook, J.; Katagiri, F. Network properties of robust immunity in plants PLOS Genetics 5: e (2009) [5] Sato, M.; Tsuda, K.; Wang, L.; Coller, J.; Watanabe Y.; Glazebrook, J.; Katagiri, F. Network modeling reveals prevalent negative regulatory relationships between signaling sectors in Arabidopsis immune signaling PLOS Pathogens 6: e (2010) [6] Kim, Y.; Tsuda, K.; Igarashi, D.; Hillmer, R.A.; Sakakibara, H.; Myers, C.L.; Katagiri, F. Mechanisms underlying robustness and tunability in a plant immune signaling network Cell Host & Microbe 15, (2014) [7] Tsuda, K.; Katagiri, F. Comparing signaling mechanisms engaged in pattern-triggered and effector-triggered immunity Current Opinion in Plant Biology 13, (2010) 2016 Max-Planck-Gesellschaft 5/6

6 [8] Tsuda, K.; Mine, A.; Bethke, G.; Igarashi, D.; Botanga, C.J.; Tsuda, Y.; Glazebrook, J.; Sato, M.; Katagiri, F. Dual regulation of gene expression mediated by extended MAPK activation and salicylic acid contributes to robust innate immunity in Arabidopsis thaliana PLOS Genetics 9: e (2013) [9] Lozano-Duran, R.; Zipfel, C. Trade-off between growth and immunity: role of brassinosteroids Trends in Plant Science 20, (2015) 2016 Max-Planck-Gesellschaft 6/6