Wie sicher sind gv-Lebensmittel

Welchen Beitrag leisten Genom-, Proteom- und Metabolomforschung für die Bewertung der Lebensmittelsicherheit von gentechnisch veränderten Nahrungspflanzen? Eine Metanalyse bisheriger GVO-Vergleichsstudien gibt Antworten.

Neuartige Analyseverfahren der Genom-, Proteom- und Metabolomforschung finden zunehmend Anwendung in der Bewertung der Lebensmittelsicherheit und der Nährwertqualität von gentechnisch veränderten Nahrungspflanzen (gv-Pflanzen). Diese sogenannten omics-Technologien erlauben eine tiefergehende und umfassendere, wenngleich weniger fokussierte Analyse von Pflanzen. Bisherige Studien bringen wenig eindeutige Ergebnisse, zeigen jedoch einige Trends auf. Inwieweit diese Technologien einen Mehrwert für die Bewertung der Lebensmittelsicherheit bringen können, hängt nicht zuletzt von der Optimierung und Vereinheitlichung der verwendeten Methoden und experimentellen Designs ab. Zu diesem Schluss kommt ein französisches Forscherteam bei der Metanalyse von 44 Vergleichsstudien von gentechnisch veränderten und konventionellen Pflanzen. 

Konzept der „substantiellen Äquivalenz“

Zur Risikoabschätzung und -bewertung neuer, gentechnisch erzeugter Lebensmittel hat die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) in Zusammenarbeit mit der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) und der Weltgesundheitsorganisation der Vereinten Nationen (WHO) Richtlinien für die Analyse und Beurteilung von genetisch veränderten Pflanzen ausgearbeitet. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, inwieweit die genetische Veränderung von Pflanzeneigenschaften mittels Gentechnik zu unbeabsichtigten Nebeneffekten führen kann und wie sich diese auf die Lebensmittelsicherheit und -qualität auswirken. Zum Beispiel, wenn die gezielte Veränderung eines Gens sich auf die Expression anderer, verknüpfter Gene auswirkt oder zu neuen Stoffwechselprodukten (Metaboliten) führt (pleiotrope Effekte). 

Die Risikobewertung erfolgt nach dem Prinzip der „substantiellen Äquivalenz“, der „stofflichen Entsprechung“. Ist die inhaltliche Zusammensetzung einer gv-Pflanze vergleichbar mit ihrem konventionell gezüchteten Gegenpart, wird davon ausgegangen, dass die gv-Pflanze ähnlich sicher ist wie die konventionell gezüchtete Pflanze und damit keine zusätzlichen Sicherheitsbestimmungen notwendig sind.

Umfassende Sicherheitsanalysen

Vor der Zulassung als neues Lebensmittel werden das Aussehen, die ackerbauliche Qualität und die inhaltliche Zusammensetzung der gv-Pflanzen in mehrjährigen Vergleichsstudien mit genetisch gleichartigen bzw. sehr ähnlichen Wildtypsorten verglichen und im Hinblick auf ihren Einfluss auf die menschliche Gesundheit und die Lebensmittelqualität bewertet. Relevante Analysekriterien sind dabei der Gehalt bestimmter Schlüsselnährstoffe, Anti-Nährstoffe und toxischer Inhaltstoffe. Ergänzt wird die Analyse durch Tierfutterstudien.

Neue Analyseverfahren der Genom-, Proteom- und Metabolomforschung ermöglichen seit einigen Jahren eine noch umfassendere Analyse möglicher Veränderungen in gv-Pflanzen auf verschiedenen biologischen Ebenen: auf der Ebene der DNA, der aus der DNA kodierten RNA-Moleküle (Transkriptom), der aus den Transkripten kodierten Proteine (Proteom) und der Stoffwechselprodukte (Metabolom). 

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Unbeabsichtigte Auswirkungen

In ihrer Metastudie gingen die Wissenschaftler folgenden Fragen nach:

• Führt die Einbringung von fremden Genen, die nach bisherigen Erkenntnissen keine biologischen Prozesse verändern sollten, zu Veränderungen im Transkriptom?
• Beeinflusst die Expression bestimmter Proteine die pflanzlichen Regulierungsprozesse, so etwa die Aktivität bestimmter Transkriptionsfaktoren (z.B. für Dürretoleranz)?
• Führen gezielte Veränderungen der Stoffwechselwege mittels Gentechnik zu pleiotropen, Effekten, also zu einer Beeinflussung mehrerer Eigenschaften durch ein Gen?

Bisherige Genom-, Proteom- und Metabolomstudien zur Ackerschmalwand, einer Modellpflanze der Pflanzenforschung, deuten darauf hin, dass der genetische Hintergrund einer Pflanze, also ihre von der Elterngeneration übernommenen spezifischen Gene, und auch Stress, z.B. durch spezifische Umweltbedingungen oder neue Metaboliten ausgelöst, einen größeren Einfluss auf Pflanzen ausüben als die gezielte genetische Veränderung einzelner Gene mittels Gentechnik. 

Ob diese Schlussfolgerungen auch für andere Pflanzen gelten, haben diverse Autoren für unterschiedliche Feldfrüchte untersucht. Die Metastudie analysiert 44 Studien, die nach ackerbaulichen Unterschiedenen zwischen verschiedenen gv-Feldfrüchten und deren konventionellen Verwandten fahnden. Die untersuchten Studien sind sehr unterschiedlich angelegt und beziehen verschiedene experimentelle Kriterien in die Analyse ein (z.B. pflanzliches Gewebe, Wachstumsparameter, Auswahl der Vergleichsorganismen und der verwendeten Analysetechnologien).

Natürliche Variabilität berücksichtigen

Auch die Ergebnisse zeichnen kein einheitliches Bild. Zusammenfassend stellen die Forscher fest, dass es Unterschiede zwischen gv-Züchtungen und Kontrollpflanzen gibt. Diese Unterschiede sind häufig jedoch kleiner als die Unterschiede zwischen den zahlreichen konventionellen Züchtungen - ein Fakt, der auf die genetische Breite, eine Form der Biodiversität, heutiger Nutzpflanzen schließen lässt. Die natürliche Variabilität zwischen einzelnen Pflanzen und Sorten muss daher bei der Interpretation der Daten aus omics-Analysen stärker berücksichtigt werden, um Verzerrungen zu vermeiden. 

Die Auswahl des Vergleichsobjekts

Eine Ursache für die geringeren Unterschiede zwischen gv-Linien bzw. zwischen gv-Linien und Kontrollpflanzen könnte in der Auswahl der Pflanzen liegen. 

So werden genetisch zu verändernde Pflanzen vorab nach speziellen Kriterien aus einer Vielzahl von Einzelevents selektiert. Nur einige wenige Pflanzenlinien, nämlich die mit der stabilsten Merkmalsausprägung und nach Möglichkeit ohne Positionseffekte der gentechnischen Veränderung, kommen für die weitere Züchtung in Frage. Dadurch sind sich genetisch veränderte Pflanzen untereinander ähnlich. Diese Selektion bezieht nicht nur die gewünschte Expression einer bestimmten Eigenschaft ein, sondern ebenso phänotypische Merkmale und eine bestimmte Nährstoffzusammensetzung. Nach der genetischen Veränderung wird die gewünschte Eigenschaft in besonders ertragreiche oder resistente Elitelinien eingekreuzt. Dieser Einkreuzung schließt sich ein aufwendiger Rückkreuzungsprozess an. Im Idealfall ist in der neuen Pflanzensorte nur der chromosomale Abschnitt der gv-Pflanze enthalten, welcher das oder die „neuen“ Gene trägt. Hintergrund hierfür ist, dass nicht alle Sorten und Linien gleichermaßen geeignet sind für die gentechnischen Veränderungen. Hierfür werden in der Regel spezielle Laborlinien verwendet. 

Für die Analyse und Bewertung von gv-Pflanzen ist somit die Auswahl geeigneter konventioneller Vergleichslinien bedeutend. Die bislang veröffentlichten omics-Studien haben die Frage, wie eine geeignete Vergleichslinie aussehen soll, noch nicht abschließend beantwortet: Ob zum Beispiel der genetische Vorfahre besser geeignet ist als eine Pflanzenlinie, die der gewünschten Eigenschaft (in Bezug auf deren Entsprechung im Metabolom) besonders nahe kommt. Das derzeitige Wissen aus omics-Studien verdeutlicht den Bedarf an paarweisen Vergleichen von gv-Linien mit ihren direkten Elterngenerationen.

Umweltstress mit Folgen

Wenige Studien berücksichtigten bisher die möglichen Effekte der Umweltbedingungen. Wurden Umweltvariablen wie der Feldstandort, der Untersuchungszeitraum und der Mineralgehalt des Bodens in die Analyse einbezogen, zeigten diese einen größeren Effekt auf die Pflanzen als die Transgenisis, also die genetische Veränderung mittels Gentechnik selbst. Einige Studien beobachteten umweltbedingte Veränderungen der Genexpression sowie des Protein- und Metabolitengehaltes in Pflanzen.

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Pleiotrope Effekte nicht gänzlich auszuschließen

Die untersuchten Studien weisen darauf hin, dass gv-Linien mit veränderten metabolischen Eigenschaften nicht zwangsläufig pleoitrope Veränderungen hervorrufen. Dies sei ermutigend für die zukünftige Nutzung der Gentechnik zur Optimierung von Lebensmittel- und Futtermittelqualität, so die Wissenschaftler. Dennoch seien pleiotrope Effekte nicht gänzlich auszuschließen, insbesondere wenn mittels Gentechnik bestimmte Signalwege zur Veränderung komplexer Eigenschaften in der Pflanze modifiziert werden. 

Grenzen und Chancen der omics-Technologien

Heutige Risikoanalysen berücksichtigen je nach Pflanzensorte 50 bis 150 von der OECD festgeschriebene Analysesubstanzen (Analyten) und testen diese mit validierten analytischen Methoden. Mit diesen Verfahren können derzeit beispielsweise etwa 80% der Biomasse in Sojabohnen und 95% der nicht-stärkehaltigen Biomasse in Maiskörnern analysiert werden. 

Der derzeit am häufigsten verwendete omics-Ansatz ist die Erforschung der Wechselwirkungen von Stoffwechselprodukten einer Zelle (Metabolomik). Metabolom-Analysen könnten viele hundert Analyten untersuchen, darunter neben den 50 bis 150 festgelegten Substanzen weitere zum Teil noch völlig unbekannte Metaboliten, die selbst in geringen Konzentrationen nachgewiesen werden könnten. Dennoch wäre es nach Ansicht der Forscher zu früh, Metabolomik als eine praktikable großangelegte Analysemethodik zu propagieren. Denn Metabolom-Analysen erlauben es zwar eine größere Zahl an Analyten gleichzeitig zu untersuchen, jedoch mit weniger Präzision als andere bereits etablierte Verfahren. Die Technologie schafft daher für die Bewertung der Lebensmittelsicherheit momentan noch keinen Mehrwert. Potentiell können Metabolom-Analysen jedoch gerade auf Grund der zeitgleichen Erfassung vieler hundert Metaboliten an Bedeutung gewinnen.

Einige Autoren bevorzugen die Transkriptom-Analyse, andere empfehlen eine Kombination der verschiedenen omics-Ansätze. Wenige Studien nutzen jedoch gleichzeitig verschiedene omics-Ansätze, weshalb ein direkter Vergleich der Technologien noch aussteht. Bevor die omics-Ansätze als verbindliche Instrumente einer Risikobewertung dienen können, empfehlen die Wissenschaftler noch weitere Grundlagenforschung, um vorhandene Methoden zu verbessern und die Reliabilität der Analyseergebnisse zu beurteilen. Bei der Entscheidung für oder gegen eine omics-Technologie kann ein abgestufter Ansatz helfen, der die Kriterien der traditionellen Sicherheitsbewertung beinhaltet und eine fallweise, am konkreten Fall orientierte Beurteilung darüber ermöglicht, ob eine omics-Analyse hilfreich ist oder nicht. 

Beispielsweise könnten cDNA microarrays entwickelt werden, die das Ausmaß der Variation zwischen Pflanzen nach genetischen Unterschieden und Umwelteinflüssen aufschlüsseln können. Auch toxikologische und allergologische Beurteilungen neuer Lebensmittel könnten durch den Einsatz von omics-Technologien verbessert werden. 

Sicherheitsbeurteilung gentechnisch veränderter Nahrungsmittel

Wie bereits erläutert, findet vor der Zulassung eines neuen Lebensmittels eine umfassende Bewertung möglicher Sicherheitsrisiken statt, insbesondere bei genetisch veränderten Organsimen. 

Eine bewährte Richtlinie zur Beurteilung der Lebensmittelsicherheit bietet der OECD/FAO/WHO -Standard der „substantiellen Äquivalenz“. Zwar schreibt dieser keinen exakten Grenzwert fest, ab wann Unterschiede zwischen gv-Pflanzen und nicht gv-Pflanzen zu groß und damit nicht mehr akzeptabel sind. In den 15 Jahren der Kommerzialisierung von gv-Pflanzen hat die Richtlinie aus Sicht der Forscher jedoch ihre Validität demonstriert. 

Haben neue transgene Pflanzenlinien ein vergleichbares Nährstoffprofil, unterscheiden sie sich in Wachstum, Blüte, Fruchtentwicklung und Samenproduktion nicht merklich von der konventionellen Vergleichsgruppe, so scheint es nach Ansicht der Forscher unwahrscheinlich, dass sich diese gv-Pflanzen in ihrer Genexpression, im Protein- und Metabolitenprofil von ihren konventionellen Pendants deutlich unterscheiden. Eine „substantielle Äquivalenz“ kann dann angenommen werden. 

Zwar existieren Unterschiede zwischen gv-Pflanzen und nicht gv-Pflanzen. Doch zeigen selbst fast-isogene klassische Neuzüchtungen von Pflanzen, in denen fast alle Gene identisch sind, Unterschiede in einzelnen Allelen. Weitere Studien müssen daher klären, inwieweit die festgestellten Unterschiede zwischen gv-Pflanzen und nicht-gv-Pflanzen auf die genetische Veränderung mittels Gentechnik zurückzuführen sind oder inwieweit sie Ergebnis der natürlichen Variabilität von Pflanzen sind. 

Keine der neuen omics-Technologien hat bislang zu einer veränderten Risikobewertung von gv-Züchtungen geführt. Vielmehr stützen die Analysen vorherige Einschätzungen der generellen Vergleichbarkeit und Unbedenklichkeit von gv-Pflanzen. 

Vereinheitlichung der Risikobewertung für verschiedene Züchtungsverfahren

Konventionelle Sorten werden gemeinhin als sicher bezeichnet, obwohl die Natur dieser Veränderungen in neuen konventionellen Sorten meist unbekannt ist. Studien deuten darauf hin, dass auch konventionelle Züchtungsverfahren, wie beispielsweise chemisch induzierte oder durch Bestrahlung erzeugte Mutationszüchtungen zu deutlichen Veränderungen in der Pflanze führen. In einer Vergleichsstudie konnten sogar größere Veränderungen des pflanzlichen Transkriptoms bei Mutationszüchtungen nachgewiesen werden als bei gv-Pflanzen. 

Eine Annäherung der Risikobewertung und Zulassungsverfahren für verschiedene Züchtungsverfahren sollte daher angestrebt werden. Eine Vereinfachung der Anforderungen zur Risikoforschung für moderne biotechnologisch erzeugte Produkte würde erhebliche Kosten einsparen und damit auch kleineren Unternehmen, Forschungseinrichtungen sowie ärmeren Ländern die Erforschung gentechnisch veränderter Organismen ermöglichen, so die Forscher in ihrer Metaanalyse.

Kürzlich wurden in der Europäischen Union die Zulassungsbeschränkungen für gv-Pflanzen weiter verschärft. Im Kontext der politischen Stimmung in Europa, die dem Motto „was immer möglich ist an Tests, sollte getan werden“ zu folgen scheint, erwarten die Wissenschaftler, dass omics-Technologien zukünftig zu den verbindlichen Analysewerkzeugen für die Sicherheitsbeurteilung von Lebensmitteln gehören werden. Bis dahin müssen jedoch vorhandene Methoden optimiert, Analyseergebnisse evaluiert und einheitliche Standards für experimentelle Designs entwickelt werden.