Das Altern ist keine feststehende Eigenschaft des Lebens. Innerhalb des Stammbaums des Lebens unterscheiden sich die Arten erheblich darin, wann sie zu altern beginnen, wie schnell sie altern und wie lange sie leben. Zu verstehen, welche evolutionären Faktoren diese Vielfalt verursacht haben, ist eine der grundlegendsten offenen Fragen der Biologie.
Die Herausforderung, Evolutionsprozesse in Echtzeit zu untersuchen
Experimente in freier Wildbahn sind langwierig und schwer zu wiederholen; Laborexperimente zur Evolution dauern Jahre. Doch die Evolution lässt sich nun in silico simulieren – also mit Hilfe von Computermodellen und Simulationen - im großen Maßstab und in der Geschwindigkeit eines Laptop-Prozessors.
AEGIS (Aging of Evolving Genomes In Silico) ist ein plattformübergreifendes, Individuen-basiertes Simulationsprogramm, das von Forschenden im Valenzano-Labor am Leibniz-Institut für Alternsforschung – Fritz-Lipmann-Institut (FLI) in Jena entwickelt wurde. Es simuliert Populationen virtueller Individuen, von denen jedes ein vererbbares Genom trägt, das altersspezifische Überlebens- und Fortpflanzungswahrscheinlichkeit bestimmt. Anders als bei herkömmlichen Modellen, die auf vorgegebenen Gleichungen basieren, erlaubt AEGIS, dass Altern, Lebensdauer und demografische Muster als Ergebnis evolutionärer Prozesse unter benutzerdefinierten Bedingungen von unten nach oben entstehen zu lassen.
Externe Einflüsse wie Raubtiere, Parasiten, Hunger oder saisonaler abiotischer Stress können individuell konfiguriert werden. Weitere modifizierbare Parameter sind unter anderem: sexuelle und asexuelle Fortpflanzung, überlappende und nicht überlappende Generationen sowie variierende Mutationsraten in der Keimbahn.
AEGIS bietet eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, einen Webserver für Anwender ohne lokale Installation, integrierte Darstellungs- und Analysefunktionen sowie eine umfassende Dokumentation, die Forschenden mit unterschiedlichem technischen Hintergrund den Zugang erleichtert.
Simulation der Evolution in silico
„AEGIS wurde entwickelt, um Experimente in silico durchzuführen. Forschende können mit dessen Hilfe virtuelle Organismenpopulationen oder sogar einzelne Zellen sich genetisch entwickeln lassen - unter verschiedenen Selektionsdrücken sowie unterschiedlichen Umwelt- und Nischenbedingungen,“ erklärt Prof. Dario Riccardo Valenzano, Wissenschaftlicher Direktor am FLI und leitender Autor der Publikation.
Die einfachen Regeln hinter der Komplexität des Alterns
Die Kernaussage der Studie ist ebenso eindrucksvoll wie einfach: In einer Population von Individuen, die sich vermehren, mutieren und Erbgutmodule tragen, die ihre altersspezifischen Überlebens- und Fortpflanzungschancen beeinflussen, setzt der Alternsprozess mit Beginn der Geschlechtsreife automatisch ein. Ein spezielles „Alternsprogramm“ oder ein besonderer molekularer Mechanismus ist dafür nicht erforderlich. Altern ist kein biologisches Rätsel, für das eine neue Erklärung gesucht werden müsste – es ist die logische Konsequenz der grundlegenden Regeln der erblichen Variation unter alternsstrukturierter Selektion. Eine Vorhersage, die bereits 1966 von Hamilton mathematisch formuliert wurde und die nun mithilfe von AEGIS direkt beobachtet und experimentell untersucht werden kann.
„AEGIS zeigt, dass mit wenigen einfachen Bestandteilen – Replikation, Mutation und sich entwickelnden Genmodulen, die Überleben und Fortpflanzung in bestimmten Altersstufen beeinflussen – nach der Geschlechtsreife das Altern unvermeidlich entsteht“, sagt Prof. Dario Riccardo Valenzano. „Kein großes Rätsel. Nur eine Folge der grundlegenden evolutionären Prinzipien.“
Reproduktion und Erweiterung klassischer Experimente
Eine zentrale Erkenntnis der Studie ist die computergestützte Nachbildung des klassischen Experiments von Rose (1984) mit der Fruchtfliege (Drosophila melanogaster). In diesem Experiment entwickelten Fliegenpopulationen, die so selektiert wurden, dass sie sich erst spät im Leben fortpflanzten, über mehrere Generationen hinweg eine verlängerte Lebensdauer.
AEGIS bestätigt dieses Ergebnis und erweitert es: Denn werden die weiterentwickelten Populationen anschließend in eine simulierte, wildtypähnliche naturnahe Umgebung mit hoher äußerer Sterblichkeit versetzt, dann verschwindet ihr Vorteil in der Lebensdauer nahezu vollständig.
Dies entspricht theoretischen Vorhersagen, wonach eine verzögerte Seneszenz unter hohen natürlichen Gefahren kaum entstehen kann. AEGIS zeigt damit nicht nur, dass bereits bekannte Ergebnisse reproduziert werden können, sondern ermöglicht es auch, deren Randbedingungen zu untersuchen und daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen, die experimentell nur schwer oder gar nicht überprüfbar wären.
Ein Tool für zugängliche und skalierbare Forschung
Über spezifische Experimente hinaus liefert AEGIS umfassende demografische, phänotypische und genotypische Daten, die populationsgenetische Analysen unterstützen – zum Beispiel Standortfrequenzspektren oder Veränderungen von Allelfrequenzen über die Zeit – und ermöglicht so, genetisch bedingte Todesursachen von umweltbedingten Einflüssen zu unterscheiden. Phänomene, wie die Abflachung der Sterberate im hohen Alter oder die rechteckartige Form von Überlebenskurven, entstehen dabei automatisch aus den Simulationen, ohne dass sie zuvor als Annahmen festgelegt werden.
„Mit AEGIS lassen sich Experimente direkt auf dem Laptop durchführen und große Datenmengen generieren“, erläutert Prof. Valenzano. „Dieses Tool kommt zu einer Zeit, in der die Systembiologie und Datenwissenschaft zunehmend Teil der Lehrpläne zur Biologie des Alterns werden. Wir freuen uns, dass AEGIS nun verfügbar ist, und darauf, dass es von einer wachsenden Zahl von Forschenden genutzt wird, um zu untersuchen, wie die Evolution die Lebensdauer und das Altern prägt.“
Die Veröffentlichung ist das Ergebnis jahrelanger Teamarbeit über mehrere Generationen von Labormitgliedern hinweg. Den ersten Impuls für das Projekt gab Arian Šajina, ein Praktikant aus der Oberstufe, der grundlegende konzeptionelle und softwarebezogene Beiträge leistete. Wichtige methodische und rechnerische Arbeiten wurden anschließend von Will Bradshaw, einem ehemaligen Doktoranden der Gruppe, umgesetzt. Der Hauptautor der Studie, Martin Bagic, ebenfalls ein ehemaliger Doktorand im Valenzano-Labor, brachte das Projekt zum Abschluss und leitete die formale Analyse, Validierung, Visualisierung und das Verfassen des Manuskripts, das nun schließlich veröffentlicht wurde.
AEGIS ist frei verfügbar unter https://github.com/valenzano-lab/aegis
Leibniz-Institut für Alternsforschung – Fritz-Lipmann-Institut
Originalpublikation:
Bagic M, Šajina A, Bradshaw WJ, Valenzano DR: AEGIS: Individual-based modeling of life history evolution, PLoS Comput Biol. 2026, 22(3), e1014109.
DOI 10.1371/journal.pcbi.1014109. https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1014109
