Trotz weltweiter Bemühungen, die Tropenkrankheit Malaria zurückzudrängen, erkranken jährlich bis zu einer halben Milliarde Menschen an Malaria mit der Folge von über einer Million Todesopfern. Da zur Zeit eine wirksame Impfung nicht in Sicht ist und sich Resistenzen gegen gängige Medikamente ausbreiten, werden dringend neue Antimalariamittel benötigt. Um die Suche nach neuen Angriffsorten für Medikamente zu unterstützen, untersucht die vorliegende Arbeit mit einem rechnergestützten Ansatz den Stoffwechsel von Plasmodium falciparum, dem tödlichsten Malaria-Erreger. Basierend auf einem aus dem aktuellen Forschungsstand rekonstruierten metabolischen Netzwerk des Parasiten werden metabolische Flüsse für die einzelnen Stadien des Lebenszyklus von P. falciparum berechnet. Dabei wird ein im Rahmen dieser Arbeit entwickelter Fluss-Bilanz-Analyse-Ansatz verwendet, der ausgehend von in den jeweiligen Entwicklungsstadien gemessenen Genexpressionsprofilen entsprechende Flussverteilungen ableitet. Für das so ermittelte stadienspezifische Flussgeschehen ergibt sich eine gute Übereinstimmung mit bekannten Austauschprozessen von Stoffen zwischen Parasit und infiziertem Erythrozyt. Knockout Simulationen, die mit Hilfe einer ähnlichen Vorhersagemethode durchgeführte werden, decken essentielle metabolische Reaktionen im Netzwerk auf. Fast 90% eines Sets von experimentell bestimmten essentiellen Enzymen wird wiedergefunden, wenn die Annahme getroffen wird, dass Nährstoffe nur begrenzt aus der Wirtszelle aufgenommen werden können. Die als essentiell vorhergesagten Enzyme stellen mögliche Angriffsorte für Medikamente dar. Anhand der Flussverteilungen, die für die einzelnen Entwicklungsstadien berechnet wurden, können diese potenziellen Targets nach Relevanz für Malaria Prophylaxe und Therapie sortiert werden, je nachdem, in welchem Stadium die Enzyme als aktiv vorhergesagt wurden. Dies bietet einen vielversprechenden Startpunkt für die Entwicklung von neuen Antimalariamitteln. / Despite enormous efforts to combat malaria, the disease still afflicts up to half a billion people each year, of which more than one million die. Currently no effective vaccine is within sight, and resistances to antimalarial drugs are wide-spread. Thus, new medicines against malaria are urgently needed. In order to aid the process of drug target detection, the present work carries out a computational analysis of the metabolism of Plasmodium falciparum, the deadliest malaria pathogen. A comprehensive compartmentalized metabolic network is assembled, which is able to reproduce metabolic processes known from the literature to occur in the parasite. On the basis of this network metabolic fluxes are predicted for the individual life cycle stages of P. falciparum. In this context, a flux balance approach is developed to obtain metabolic flux distributions that are consistent with gene expression profiles observed during the respective stages. The predictions are found to be in good accordance with experimentally determined metabolite exchanges between parasite and infected erythrocyte. Knockout simulations, which are conducted with a similar approach, reveal indispensable metabolic reactions within the parasite. These putative drug targets cover almost 90% of a set of experimentally confirmed essential enzymes if the assumption is made that nutrient uptake from the host cell is limited. A comparison demonstrates that the applied flux balance approach yields target predictions with higher specificity than the topology based choke-point analysis. The previously predicted stage-specific flux distributions allow to filter the obtained set of drug target candidates with respect to malaria prophylaxis, therapy or both, providing a promising starting point for further drug development.

In dieser Arbeit wird das Konzept der Scopes und auf großskalige metabolische Netzwerke angewendet. Scopes beschreiben die Synthesekapazität eines Netzwerkes, wenn dieses mit bestimmten Ausgangsstoffen versorgt wird. Dabei werden für definierte Ausgangsstoffe alle durch das Netzwerk synthetisierbaren Stoffe berechnet. In dieser Arbeit wird insbesondere das Referenznetzwerk der KEGG-Datenbank untersucht, welches Reaktionen unabhängig von ihrem Vorkommen in unterschiedlichen Organismen enthält. Es werden die Synthesekapazitäten systematisch für alle Einzelstoffe und für einige Stoffkombinationen errechnet und untersucht. Der Effekt von Kofaktoren wird analysiert. Desweiteren ist es möglich, Kombinationen von Ausgangsstoffen zu finden, aus denen wichtige Metabolite der Zelle produziert werden können. Somit kann der Nährstoffbedarf einer Zelle abgeschätzt werden. Im zweiten Teil wird eine Hierarchie der Scopes basierend auf Inklusionsrelationen zwischen diesen erstellt. Diese Hierarchie kann mit der chemischen Komposition der enthaltenen Stoffe, also mit deren chemischen Bausteinen, den Elementen oder Gruppen, in Verbindung gebracht werden. Dabei erhalten Scopes mit sehr häufigen Bausteinkombinationen eine hervorgehobene Rolle in der Hierarchie. Die Scopehierarchie kann mit der Autotrophie des Netzwerkes in Zusammenhang gebracht werden. Der dritte Teil beschäftigt sich mit möglichen Änderungen in der Topologie des Netzwerkes und deren Auswirkungen auf die Scopes. Es stellt sich heraus, dass die Synthesekapazitäten sich im allgemeinen sehr robust gegenüber solchen Veränderungen verhalten. Die Methodik ist im übrigen auch geeignet um Lücken im biochemischen Wissen aufzuspühren und dadurch die Kenntnisse über den Metabolismus zu erweitern. Außerdem zeigen die getätigten Analysen evolutionäre Ziele hinter der Konstruktion metabolischer Netzwerke auf. / In this work, the concept of scopes is introduced and applied to large scale metabolic networks. The scopes represent functional measures, describing the synthesizing capacity of a metabolic network if supplied with a predefined set of resources. For a given set of initial metabolites, the seed, all possible products are determined using the stoichiometric information of the network. Specifically, the organism independent KEGG reference network is analyzed. The first part of this work describes possible applications of the scopes, including the determination of the synthesizing capacities of different compounds and sets of compounds, the study of the effect of cofactors on the capacities of metabolic networks or the identification of possible nutrient sets required for the maintenance of a cell. In the second part, the scopes of different seed compounds are systematically analyzed and put in relation to one another. A hierarchy is generated representing the inclusion relations of the scopes. Interestingly, this hierarchy reflects the chemical composition, i.e. the chemical elements or chemical groups of the contained compounds. Scopes containing frequently used chemical elements or groups are represented by high degree nodes in this hierarchy. A subhierarchy of these characteristic scopes is described and brought in relation to the autotrophy of the network. In the third part, the effect of modifications in the topology of metabolic networks is analyzed. It turns out that the scopes are generally robust against the deletion of single and even multiple reactions. Also, the influence of limitations in the metabolic knowledge on the results is discussed and possibilities for improvements are indicated. The performed analyses reveal evolutionary objectives behind the construction of metabolic networks. In particular, hypotheses about design, autotrophy or robustness of metabolic networks can be inferred.