Door Steijn van Schie - FOTO: RACHEL SZABO - 20-06-2025 - Interview
Natuurkundige Matti Gralka over microbiële ecosystemen: ‘De complexiteit spreekt me aan, met de hoop dat er toch regelmaat onder zit.’ FOTO: RACHEL SZABO
Fysicus en microbioloog Matti Gralka zoekt naar simpele wetten achter het gedrag van complexe bacteriegemeenschappen: ‘Het is net als bij de ideale gaswet: met een paar parameters kun je het hele systeem beschrijven.’
Hoe maak je chocola van een bacteriële gemeenschap met honderden soorten, duizenden genen en een woud aan metabole interacties? Matti Gralka, microbioloog aan de Vrije Universiteit Amsterdam met een achtergrond in de natuurkunde, zoekt naar universele regels die deze complexiteit toch voorspelbaar kunnen maken. ‘Wat mij fascineert is dat je in die enorme wirwar van interacties tóch patronen kunt vinden. Je hoeft echt niet elk detail te kennen om iets te begrijpen – zolang je maar weet welke processen de grootste invloed hebben op het geheel.’
Regels
Tijdens NWO Life presenteerde Gralka op 28 mei zijn zoektocht naar zulke vereenvoudigingen in de microbiële ecologie. Daarbij vergelijkt hij zijn benadering graag met modellen uit de fysica. ‘Microbiële gemeenschappen doen me denken aan gassen: miljarden deeltjes bewegen willekeurig, maar toch kun je hun gedrag beschrijven met iets simpels als de ideale gaswet. Ik hoop dat we ook voor bacteriegemeenschappen zulke abstracte regels kunnen vinden.’
Groeisnelheid
Zijn zoektocht begon in zee, met het verzamelen van 186 bacteriesoorten van organische deeltjes die in het verder relatief voedselarme oceaanwater drijven. Die verzameling was het startpunt van een grootschalig experiment. ‘Ik wilde weten welke voedingsstoffen deze bacteriën verkiezen. Daarom heb ik hun groeisnelheid getest op 140 verschillende koolstofbronnen, van simpele suikers tot complexe polysachariden. Dat leverde uiteindelijk meer dan 23 duizend groeicurves op. Een gigantische en daardoor krachtige dataset.’
‘Dat is wat het interessant maakt: één enkele waarde vat al die complexiteit samen’
In die enorme berg data ontdekte hij een opvallend eenvoudig patroon. Vrijwel alle bacteriën bleken ergens op een continue schaal te liggen tussen suiker- en zuurminnend. ‘Het zijn geen harde categorieën, maar het is een glijdende schaal. En dat is precies wat het interessant maakt: één enkele waarde vat al die complexiteit samen. Als je weet waar een bacterie op die as zit, weet je veel over zijn ecologische strategie.’
De volgende stap was om te voorspellen waar een bacterie op die schaal thuishoort, puur op basis van zijn genoom. Ook dat bleek verrassend goed mogelijk. ‘We hebben simpelweg gekeken naar het aantal genen voor suikermetabolisme versus zuurmetabolisme. En dat werkte. Eigenlijk een absurd eenvoudige aanpak.’
Eenvoud
Die eenvoud opent ook de deur naar bredere toepassingen, stelt Gralka. ‘Met alleen al 16S-ribosomaal dna-sequenties kun je een ruwe inschatting maken van het gemiddelde suiker-zuurprofiel van een hele gemeenschap. Dat betekent dat je ook iets kunt zeggen over onbekende microbiomen, zolang je maar weet wie er ongeveer zitten. Je hoeft dus niet alle genomen te sequensen. Dat maakt het praktisch toepasbaar in bijvoorbeeld bodemonderzoek of het menselijke microbioom.’
Een proof-of-concept-experiment in bodemgemeenschappen leverde precies de verwachte uitkomst op: suikerrijk substraat selecteerde voor suikereters, zuren voor zuureters. ‘Dat gaf me vertrouwen dat dit model daadwerkelijk iets zegt over de interactie tussen omgeving en gemeenschap. Je kunt aan de bacteriën aflezen wat voor koolstofbronnen er zijn, zonder dat je die direct meet. Dat is best krachtig.’
GC-content
Maar de meest verrassende ontdekking deed Gralka pas toen hij de metabole voorkeur koppelde aan de GC-content van het genoom; het percentage guanine en cytosine. ‘Toen ik dat plotte, viel ik bijna van mijn stoel: zuurminnende bacteriën bleken gemiddeld een hoger GC-gehalte te hebben dan suikereters. Verrassend, want je verwacht niet dat zoiets basaals als genoomsamenstelling direct iets te maken heeft met dieet.’ Aangezien GC-rijke codons vaker coderen voor stikstofrijke aminozuren, leidde dat tot een hypothese over evolutionaire selectie op basis van nutriëntbeschikbaarheid. ‘Suikers bevatten weinig stikstof. Bacteriën die veel suikers eten, moeten dus zuinig zijn met stikstof en lijken daardoor geëvolueerd te zijn richting een lager GC-gehalte. Bij zuureters, die veel aminozuren opnemen en metaboliseren, is stikstof juist volop aanwezig. Bij hen zie je dus een hogere GC-content. Met gemiddeld 15 procent tussen suiker- en zuurspecialisten is het verschil behoorlijk groot.
‘Blijkbaar weerspiegelt GC-content op de lange termijn evolutionaire selectiedruk: koolstofarme milieus selecteren voor zuurminnaars met hoog GC-gehalte, stikstofarme omgevingen voor suikereters met lage GC-content. Hierdoor is de selectie op voedselbronnen terug te vinden in iets ogenschijnlijk abstracts als het genoom.’
Manipuleren
Hoewel zijn werk vooral fundamenteel is, ziet Gralka ook duidelijke toepassingen.‘Je kunt een onbekende gemeenschap nemen, de suiker-zuurvoorkeuren van alle soorten inschatten, middelen en je hebt een simpele ecologische karakterisering. Dat kan enorm helpen bij het begrijpen – en uiteindelijk manipuleren – van microbiële gemeenschappen.’
Zijn overstap van de natuurkunde naar de microbiologie was niet gepland. ‘Ik werkte tijdens mijn promotie al met bacteriën als modelorganismen, maar zag pas later hoeveel onbekends er nog te ontdekken valt in echte microbiële ecosystemen. En dat sprak me aan: al die complexiteit, maar met de hoop dat er toch regelmaat onder zit.
Inmiddels past hij zijn suiker-zuuras toe op een groeiend aantal datasets, van oceaanwater tot rhizosferen en darmmicrobiomen. ‘Het doel is om bacteriegemeenschappen zó goed te begrijpen dat we ze kunnen voorspellen, of zelfs bouwen. Net als een natuurkundige die met een paar parameters de druk van een gas kan berekenen.’