'Plantenziektes bestrijden met computerprogramma's'

“Wanneer we het genoom hebben bepaald van een ziekteverwekker die de resistentie doorbroken heeft, vergelijken we die met het genoom van eentje die dat niet heeft gedaan. We proberen de verschillen te ontdekken en de verandering op te sporen die verantwoordelijk is voor de doorbraak. Dit is een bioinformatische analyse. Ook kunnen we eiwitten die vermoedelijk betrokken zijn bij de interactie tussen de twee organismen verder in kaart brengen met behulp van bioinformatica.”

“Ik merk gewoon dat de bioinformatica voor zoveel toepassingen essentieel is. Vier of vijf jaar geleden heb ik ook drie maanden een sabbatical genomen om bioinformatica te leren. Ik was daar zelf niet zo heel erg mee bezig, dat werd vooral door anderen gedaan, maar tijdens die sabbatical heb ik veel geleerd.”

Hoe is het om een groep te leiden met mensen die verstand hebben van bioinformatica, zonder daar zelf veel achtergrond in te hebben?

“Ja dat is best ingewikkeld, daarom is het goed om wel in grote lijnen te snappen hoe het werkt. Ik kan het goed volgen door vragen te stellen en kritisch mee te denken, maar ik kan geen computercodes schrijven. Wat ik daarom heel belangrijk vind, is dat er test sets zijn: datasets waarvan je al ongeveer weet wat eruit moet komen. Die laat ik mijn onderzoekers dan analyseren, en als de juiste resultaten eruit komen, weten we dat het script werkt.”

“Wat ook goed helpt, is de bevestiging uit het lab. Als je een experiment doet op basis van een foute bioinformatische analyse, zal je zien dat er iets niet klopt. Dan moet je terug naar die analyse en kom je erachter dat er iets fout is gegaan. Die link tussen experiment en analyse, bioinformatica en lab, is belangrijk.”

Lukt het al om planten beter resistent te maken op basis van onderzoeksresultaten?

“We hebben in ons onderzoek belangrijke genen gevonden die de plant resistenter maken wanneer ze uitgeschakeld zijn. Samen met een veredelingsbedrijf kijken we nu of dat in gewassen ook werkt.”

“Daarnaast onderzoeken we of we meerdere eigenschappen van planten kunnen combineren om een duurzamere vorm van resistentie te krijgen. Op dit moment worden resistente rassen namelijk gekweekt op basis van ziektetoetsen. Dit houdt in dat je test of een plant ziek wordt van een ziekteverwekker, en als dit niet zo is, ga je verder met die plant. Dit wordt al honderd jaar zo gedaan en werkt op zich, maar je weet op deze manier niet welke eigenschappen verantwoordelijk zijn voor de resistentie. Bioinformatica is cruciaal om te ontdekken wat de onderliggende erfelijke eigenschappen, de genen, zijn. Alleen daarmee kunnen we ontdekken welke genetische eigenschappen van een resistente plant we het beste kunnen combineren met die van een andere plant, die op een andere wijze resistent is.”

Hoe heeft de bioinformatica uw werkveld veranderd de afgelopen vijftig jaar?

“Het beschikbaar maken van de genoomsequenties (zie kader -red.), heeft de bioinformatica veel mogelijkheden gegeven. We zijn bijvoorbeeld net van start gegaan met een groot nationaal project over de weerbaarheid en architectuur van sla, het _LettuceKnow_-project. Daarbij bekijken we vijfhonderd verschillende wilde en gecultiveerde lijnen van sla, en daarbij komt heel veel data beschikbaar. Om dat allemaal te verwerken en goed te benutten, heb je expertise in de bioinformatica nodig. Vier van de twaalf groepen binnen dit project zijn dan ook bioinformatica-groepen.”

Wat voor ontwikkelingen binnen de bioinformatica zijn er gaande die belangrijk zijn voor de plantenbiologie?

“Het fenotyperen neemt nu een vlucht. Dat is het meten van allerlei uiterlijke kenmerken en reacties van planten. De grote vraag zit aan de bioinformatische kant: hoe kunnen we de fenotypische data zo goed mogelijk koppelen aan de genetische data die we al hebben? Zo krijgen we goed inzicht in de manier waarop bepaalde genen bijdragen aan specifieke eigenschappen. We gebruiken op dit moment bijvoorbeeld nieuwe geavanceerde beeldtechnieken om de aantasting door ziekteverwekkers te meten voordat je het met het blote oog ziet. Dit vraagt om de ontwikkeling van machines en methoden om de juiste beelden te verkrijgen, ook van binnenin de plant, en om bioinformatische hulpmiddelen die de beelden verwerken en koppelen aan genetische data. Hierbij zal er steeds vaker gebruik worden gemaakt van kunstmatige intelligentie.”

“Verder kunnen we nog vooruit in het zo efficiënt mogelijk analyseren van _sequencing_-data (zie kader – red.), met name die van het microbioom: alle bacteriën en andere micro-organsimen die de groei en het immuunsysteem van planten beïnvloeden. Dit gaat steeds beter; er wordt slimmer geprogrammeerd en er worden nieuwe aanpakken bedacht om data te analyseren. Hierbij is het belangrijk dat verschillende vakgebieden met elkaar praten, bijvoorbeeld binnen het Utrecht Bioinformatics Center, want onderling kun je veel van elkaar leren.”