Pflanzen können weder vor Hitze, Trockenheit noch vor Fressfeinden fliehen – und doch passen sie ihre Form und ihr Wachstum laufend an, um zu überleben. Ein zentraler Grund für diese bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit ist ihre Fähigkeit, wechselnde Bedingungen in präzise Entwicklungsentscheidungen zu übersetzen. Im Mittelpunkt dieses Prozesses steht Auxin, oft als »Masterregulator« unter den Pflanzenhormonen beschrieben. Doch was, wenn einige unserer stärksten Annahmen über Auxin – wie es wahrgenommen wird, wie es sich bewegt und wie es Reaktionen auslöst – neu gedacht werden müssen?

In der Vorlesung »Auxin – questioning certainties of a key plant regulator« zeigte Prof. Jiří Friml vom Institute of Science and Technology Austria (ISTA), wie die moderne Pflanzenbiologie etablierte Modelle überprüft und hinterfragt, was wir als wissenschaftliche »Wahrheit« ansehen. Friml leitet am ISTA die Forschungsgruppe Developmental and Cell Biology of Plants und ist international für wegweisende Arbeiten bekannt, die die breite, grundlegende Bedeutung von Auxin für das Pflanzenwachstum sichtbar gemacht haben. 2024 erhielt er den FWF-Wittgenstein-Preis, Österreichs höchstdotierte Wissenschaftsauszeichnung, die besonders innovative Forschung fördert.

Anhand eindrucksvoller Beispiele aus aktueller Forschung erläuterte Friml, wie zelluläre Signalübertragung die Verteilung von Hormonen mit Entscheidungen in Zellen und Geweben in Echtzeit verbindet. Seine Gruppe untersucht, wie Pflanzen innere Entwicklungsprogramme mit Umweltreizen verknüpfen – mit einem Fokus auf Themen wie Auxintransport, Zellpolarität und schnelle, nicht-transkriptionelle Signalwege, einschließlich der möglichen Rolle zyklischer Nukleotide als »Second Messenger«. Diese Ansätze kombinieren Genetik, Biochemie und moderne Bildgebung, um lebende Gewebe dabei zu beobachten, wie sie Wachstumsrichtungen »berechnen« und Entwicklungsänderungen auslösen.

Der Vortrag bot außerdem einen Einblick in Wissenschaft als Prozess im Sinne Karl Poppers: Wie stellen neue Methoden ältere Erklärungen infrage? Wann wird ein Modell weiterentwickelt – und wann verworfen? Und was kann uns genetische Manipulation über Kausalität, Komplexität und die Grenzen von Gewissheit lehren?