Die Entwicklung neuer Pflanzensorten ist ein langwieriger und ressourcenintensiver Prozess. In der klassischen Pflanzenzüchtung können 15 Jahre oder mehr vergehen, bis eine neue Sorte marktreif ist. Gleichzeitig steigen aber die Anforderungen an unsere Kulturpflanzen durch den Klimawandel, neue Schädlinge, Krankheiten und wachsende Nachhaltigkeitsanforderungen rasant an.

Um klimaresistente und ertragreiche Pflanzen deutlich schneller entwickeln zu können, benötigt die Pflanzenzüchtung daher präzise genetische Informationen über die Pflanzen und ihre Eigenschaften. Digitale genomische Methoden eröffnen hier neue Möglichkeiten, um genetische Potenziale schon frühzeitig zu erkennen und Züchtungsentscheidungen auf einer deutlich besseren Datenbasis zu treffen.

Das Projekt DiP-DIAMANT „Digitale Methoden für angewandte Präzisionsgenomik, Netzwerkanalyse und Technologieentwicklung“ setzt genau an diesem Punkt an. Im Projekt werden neue genomische und digitale Methoden entwickelt, um genetische Informationen von Pflanzen schneller und umfassender zu erschließen und auszuwerten. So können die genetischen Grundlagen komplexer Eigenschaften, wie beispielsweise Stressresistenz oder Ertragspotenzial, besser verstanden und die Pflanzenzüchtung deutlich effizienter werden.

Unter der Leitung des Bioinformatikers Dr. Thomas Schmutzer entsteht dafür am Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg eine digitale Plattform zur Genomanalyse. Sie kann sowohl der Grundlagenforschung als auch der praktischen Pflanzenzüchtung neue Möglichkeiten eröffnen. Besondere Aufmerksamkeit gilt dabei wichtigen Kulturpflanzen wie Weizen sowie bislang genetisch wenig erforschten Sonderkulturen.

Dr. Thomas Schmutzer selbst beschreibt seine Motivation so: „Das ist nämlich das Schöne an der Pflanze. Auch wenn wir schon extrem viel wissen, befinden wir uns dennoch in einem Meer aus Unbekanntem, in dem wir noch Entdecker sein können. Deswegen liebe ich es einfach wirklich, mit der Pflanze zu arbeiten. Und dass wir jetzt, dank des technologischen Fortschritts, statt auf einem Segelboot eben mit einem Speedboot unterwegs sind, macht diese Reise umso erkenntnisreicher.“

Ein zentraler Ansatz des Projekts ist die Etablierung moderner Long-Read-Sequenzierungstechnologien, mit denen deutlich längere DNA-Abschnitte gelesen werden können als mit herkömmlichen Verfahren. Die Technologie ist besonders relevant für Pflanzen, da deren Genome oft sehr komplex aufgebaut sind. Ein großer Teil pflanzlicher Genome besteht aus Regionen mit vielen Wiederholungssequenzen, die bis zu 90 Prozent des gesamten Genoms ausmachen können. Mit herkömmlichen Sequenziermethoden lassen sich diese Regionen nur schwer rekonstruieren. Bisherige Verfahren auf Basis der Short-Read-Sequenzierung liefern daher häufig unvollständige oder schwer interpretierbare Genomrekonstruktionen. Long-Read-Sequenzierung ermöglicht es dagegen, längere DNA-Fragmente am Stück zu lesen und diese komplexen Bereiche deutlich zuverlässiger zusammenzusetzen. 

Der Einsatz der Long-Read-Sequenzierung bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich. Für die Sequenzierung wird hochmolekulare DNA benötigt, deren Gewinnung aus pflanzlichem Material methodisch durchaus anspruchsvoll sein kann. Zudem entstehen bei der Sequenzierung enorme Datenmengen: Eine einzelne Sequenzierung kann mehrere hundert Gigabyte bis zu einem Terabyte an Rohdaten erzeugen. Neben der Entwicklung neuer Labormethoden musste deshalb auch eine leistungsfähige Dateninfrastruktur aufgebaut werden. So Dr. Thomas Schmutzer: „Wir sind mit 150 Terabyte verfügbarem Speicherplatz in das Projekt gegangen und waren nach einem Jahr voll.“ 

Neben der reinen Sequenzanalyse untersucht das Projekt auch genetische Netzwerke, also die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Genen. Gene wirken in einer Zelle meist nicht isoliert, sondern beeinflussen sich gegenseitig und sind Teil komplexer Regulationssysteme. Erst wenn solche Zusammenhänge verstanden werden, lässt sich erkennen, welche Gene gemeinsam an bestimmten Eigenschaften einer Pflanze beteiligt sind. Wenn aber solche Netzwerke umfassend analysiert werden, entstehen ebenfalls sehr große und komplexe Datensätze, in denen relevante biologische Signale schwer von Hintergrundrauschen zu unterscheiden sind. Deshalb werden an dieser Stelle Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um diese Daten zu strukturieren, Muster zu erkennen und so beispielsweise mögliche Zusammenhänge zwischen genetischen Varianten und Pflanzeneigenschaften sichtbar zu machen. 

Um diese Ziele zu erreichen, entwickelte das Projektteam neue Verfahren, mit denen große Pflanzenpopulationen genetisch charakterisiert werden können. Ein erster zentraler Schritt bestand darin, hochmolekulare DNA aus Pflanzenproben zu gewinnen. Gerade dieser Prozess erwies sich als anspruchsvoll, da viele etablierte Extraktionsverfahren ursprünglich für manuelle Laborarbeit entwickelt wurden und sich nicht einfach automatisieren lassen. In früheren Arbeiten bedeutete dieser Schritt für mehrerer hundert Pflanzenproben oft monatelange Vorarbeit im Labor.

DiP-DIAMANT ist Teil des Forschungsverbunds DiP „Digitalisierung pflanzlicher Wertschöpfungsketten“, der im Zuge des Strukturwandels im Mitteldeutschen Revier entsteht. Ziel von DiP ist es, im südlichen Sachsen-Anhalt eine Modellregion der Bioökonomie für nachhaltige, digital unterstützte pflanzliche Wertschöpfungsketten zu etablieren.

Seit April 2024 arbeiten 19 Projekte im DiP-Konsortium „Digitalisierung pflanzlicher Wertschöpfungsketten“ zusammen. Der Verbund vereint zahlreiche Forschungsinstitutionen und Wirtschaftspartner. Innerhalb von DiP konzentriert sich das Projekt DiP-DIAMANT vor allem auf die frühen Schritte entlang der Wertschöpfungskette: genetische Analysen, automatisierte Forschungsinfrastrukturen und neue Methoden der Datenanalyse.

Die im Projekt entwickelten Methoden können die Pflanzenzüchtung deutlich effizienter gestalten. Präzisere genetische Analysen ermöglichen es, vielversprechende Kreuzungen bereits früh im Züchtungsprozess zu identifizieren und damit Zeit und Ressourcen gezielter einzusetzen. Denn, so Dr. Thomas Schmutzer: „Wenn ich schon ganz am Anfang deutlich mehr über das Ausgangsmaterial weiß, dann kann ich selektiver entscheiden, welches Potenzial meine Kreuzungen haben.“

Gleichzeitig entstehen neue Analyseverfahren, die künftig auch als Service für Züchtungsunternehmen oder Forschungseinrichtungen interessant sein können. Darüber hinaus eröffnen sich ganz neue Anwendungsfelder etwa bei der Untersuchung von Pflanzen-Mikrobiomen-Interaktionen oder bei der Analyse von Bodenorganismen.

Erst das Zusammenspiel aus moderner Sequenzierung, automatisierten Laborprozessen und KI-gestützter Analyse macht diese neuen Ansätze für die Pflanzenzüchtung möglich. Projekte wie DiP-DIAMANT zeigen, wie aus großen Datenmengen neues Wissen entsteht, und wie dieses Wissen dazu beiträgt, unsere Nutzpflanzen an die Herausforderungen der Zukunft anzupassen.

Autorin: Chr. Hilgardt