Bio-informatica studie levert eerste resultaten

‘Ik kom van de laboratoriumschool, waar ik examen deed in de medische richting. Interessant, maar niet uitdagend genoeg. Naast biologie en genetica boeien computers mij nogal. Daarom koos ik in 2002 voor bio- informatica aan de Hanzehogeschool,  een opleiding die dat jaar van start ging. In de opleiding leer je uitgebreid programmeren, bijvoorbeeld in Java en Perl. Ook krijg je veel kennis over websites en databases aangereikt, maar daarnaast staan Biochemie, Biologie, Genetica en Immunologie op het rooster. Je wordt als het ware de lijm tussen twee werelden. Het was een zeer leerzame opleiding.Bio- informatica is allemaal heel nieuw, ook voor de docenten. Het is pionierswerk. Daarom moet je jezelf al in een vroeg stadium van de studie zien te redden. Helemaal niet erg. Dat maakt het juist leuk en spannend!

Ik heb mijn afstudeerproject gedaan aan de Rijksuniversiteit Groningen bij Analytische Biochemie. Mijn project had te maken met een heel nieuwe technologie: Biomarker Discovery. Je probeert in het bloed van patiënten bepaalde proteïnen, eiwitten te vinden die kenmerkend zijn voor hun ziekte. In dit geval ging het om baarmoederhalskanker. Je kunt dan al in een vroeger stadium de diagnose stellen, en het onderzoek is minder ingrijpend voor de patiënt. Uiteindelijk moet er zoiets komen als een zwangerschaps-teststaafje.

De methode die we gebruiken om biomarkers op te sporen is massa-spectrometrie. Je mengt druppels uit een bloedmonster met een matrix, een stof die heel goed energie kan overbrengen op de proteïnen. Op dat mengsel ga je schieten met een laser, waardoor er geïoniseerde proteïnen vrijkomen. Die worden via een elektrisch veld in een buisje geschoten. Zo worden ze op massa gescheiden, zware eiwitten zijn namelijk trager dan lichte. Vergelijk het maar met een Landrover en een Fiat Panda. Met dezelfde motor gaat de Panda harder, omdat die minder massa heeft. Het eindresultaat is een spectrum waar je de verdeling in massa ziet van de verschillende eiwitten in het bloedmonster.

Pieken geven aan welke proteïnes er in grote hoeveelheden voorkomen. Er zitten duizenden van die pieken in een massaspectrum van zo’n bloedmonster. Bovendien weet je niet eens precies waarnaar je zoekt bij de speurtocht naar biomarkers. Daarom ga je massaspectra van patiënten vergelijken met die van gezonde mensen. Dat is dus een duizelingwekkende hoeveelheid gegevens die je met elkaar moet vergelijken. Om de hoeveelheid data te verminderen en de analyse te vereenvoudigen, heb ik een programma geschreven dat het aantal pieken drastisch reduceert.

Een voetbal waarin één pingpongballetje zit, is lichter dan een voetbal met twee, drie of tien pingpongballetjes. Zo is het ook met eiwitten. Ze hebben een bepaalde combinatie van atomen koolstof, zwavel, waterstof, stikstof en zuurstof. Net als die voetballen in mijn voorbeeld kunnen die atomen een variërend aantal neutronen –  de pingpongballetjes – bevatten. Ze hebben daardoor een variërend gewicht. Ieder type proteïne heeft daarom in het massaspectrum een aantal pieken. Met mijn programma worden die zodanig gereduceerd dat er per proteïne nog maar één enkele piek is.

Ik heb ook een functie ontwikkeld waardoor ik verschillen tussen bloedmonsters van gezonde en zieke mensen sneller kan opsporen. Die verschillen zouden dus de biomarkers kunnen zijn. In theorie. Maar er is nog veel ruis in de resultaten. Het is werken aan de grenzen van de wetenschap. We staan nog maar aan het begin van de ontwikkelingen. Ik ben er zeker van dat die biomarkers bestaan en dat we ze vinden. En dan heb ik een klein steentje aan de toren bijgedragen.’