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Development and prospective clinical validation of a convolutional neural network for automated detection and segmentation of focal cortical dysplasias
Full text linkFokale kortikale Dysplasien (FCD) sind die häufigste Ursache pharmakoresistenter Epilepsien im Kindesalter und die dritthäufigste bei Erwachsenen. Eine vollständige Resektion der Läsion bietet die beste Chance auf langfristige Anfallsfreiheit. Trotz Fortschritten in der Bildgebung bleibt die FCD-Erkennung eine klinische Herausforderung. Methoden des maschinellen Lernens eröffnen vielversprechende Möglichkeiten für eine automatisierte Detektion. House et al. (2021) entwickelten ein Convolutional Neural Network (CNN) zur FCD-Detektion und Segmentierung, dessen klinische Anwendbarkeit aufgrund der geringen Spezifität von 5,5 % begrenzt war. Im Rahmen einer prospektiven Studie wurde dieses CNN mithilfe von 300 3T-MRTs aus der klinischen Routine, darunter 30 FCD-Fälle, weiterentwickelt. Das Training erfolgte unter Anwendung klassischer und kontinuierlicher Lernmethoden. Das mit kontinuierlichem Lernen trainierte Modell erzielte eine verbesserte Leistung mit einer Sensitivität von 90 %, einer Spezifität von 70 % und einer Genauigkeit von 72 %, bei durchschnittlich 0,41 falsch-positiven Clustern pro MRT und einem mittleren Dice-Koeffizienten von 0,56 für die FCD-Segmentierung. Darüber hinaus zeigte das Modell stetige Leistungsverbesserungen und übertraf das klassisch trainierte Modell. Damit stellt das weiterentwickelte CNN eine effiziente und vielversprechende Lösung für die automatisierte Detektion und Segmentierung von FCDs im klinischen Alltag dar.Focal cortical dysplasias (FCD) are the leading cause of pharmacoresistant epilepsy in children and the third most common cause in adults. Complete resection of the lesion offers the best chance for long-term seizure freedom. Despite advances in imaging techniques, FCD detection remains a clinical challenge. Machine learning methods present promising opportunities for automated detection. House et al. (2021) developed a convolutional neural network (CNN) for FCD detection and segmentation, but its clinical applicability was limited by a low specificity of 5.5%. In a prospective study, this CNN was further developed using 300 3T-MRIs from routine clinical practice, including 30 FCD cases. Training was conducted using both classical and continual learning methods. The model trained with continual learning demonstrated improved performance, achieving a sensitivity of 90%, a specificity of 70%, and an accuracy of 72%, with an average of 0.41 false-positive clusters per MRI and a mean Dice coefficient of 0.56 for FCD segmentation. Additionally, the model demonstrated steady performance improvements and outperformed the classically trained model. The optimized CNN thus presents an efficient and promising solution for the automated detection and segmentation of FCD in clinical practice
Etablierung einer Pipeline für personalisierte Therapie beim Ovarialkarzinom
Full text linkBackground: Despite important progress, ovarian cancer remains a major cause of morbidity and mortality worldwide. As we become better at understanding and targeting the molecular mechanisms that drive cancer growth in an individual patient, more sensitive diagnostic tools will be key to translating research into a meaningful benefit for patients.
Methods: Blood and ascites were drawn from HGSOC patients in the Department of Gynecology at the University Medical Centre Hamburg-Eppendorf between July 2020 and April 2022. Liquid biopsy analysis was performed using CellSearch®, Parsortix®, Next Generation Sequencing and a novel slanted microfluidic device to enumerate patient-derived CTCs for cell culture.
Results: The concentration of cfDNA in the ascites of patients with primary and recurrent disease was found to be significantly higher than in their plasma. In patients with primary disease, the concentration of cfDNA in postoperative plasma was significantly higher than preoperatively. At least one CTC could be found in 48% of preoperative samples, 35% of postoperative samples, 24% of samples at first follow-up, and 15% of samples at second follow-up. We found a statistically significant decrease in the number of CTCs recovered at second follow up compared to pre-operatively (p<0.018) The median CTC count was 0 for each group. No statistically significant difference regarding the presence of residual tumor, presence of metastasis, recurrence or progression, and death could be found between patients with no CTCs at baseline and patients with one or more CTCs at baseline, patients where CTCs were not observable throughout the duration of the study, or for patients whose CTC count either increased or decreased following cytoreductive surgery. In two of five experiments where CTC cell culturing was attempted, there was expansion of a distinct group of large cells which were maintained for a maximum of 139 days. Sequencing of these cells showed genomic alterations consistent with those found in HGSOC.
Conclusion: This study demonstrates a role for liquid biopsy and its derived applications in detecting, monitoring and molecularly characterizing high-grade serous ovarian cancer. We envisage that CTC and cfDNA analysis may be used to aid clinicians in detecting recurrence and choosing the optimal therapy in the future. CTC cell culture may have applications in cases where the cancer has relapsed and is not sensitive to platinum chemotherapy
A Two-Step Chemo-Enzymatic Oxidative Approach for Enhanced Bio-Based Recycling of Epoxy-Based Carbon Fiber-Reinforced Polymers (CFRPs)
Full text linkCarbon fiber-reinforced polymers (CFRPs), particularly epoxy-based CFRPs, have become essential materials in the aerospace, automotive, and wind energy industries due to their exceptional mechanical properties and lightweight characteristics. However, there is a lack of recycling technologies that are environmentally sustainable while also ensuring the recovery of carbon fibers in their original state. Although certain bacterial and fungal strains can colonize epoxy polymers, the identification of potential enzymes capable of efficiently degrading these materials remains elusive. Consequently, there is an urgent need for an effective, sustainable, and biologically inspired solution for eCFRP recycling.
In this study, a chemo-enzymatic treatment inspired by natural processes was developed, involving a two-step oxidation of eCFRPs.
Three novel bacterial laccases, derived from a metagenome of the European spruce bark beetle (Ips typographus), along with CueO from E. coli and the well-characterized horseradish peroxidase (HRP), were biochemically characterized in detail. These enzymes exhibited a preference for acidic pH conditions and moderate temperatures, with laccase ItL-03 demonstrating notable thermostability. Subsequently, their ability to oxidize three epoxy resin scaffolds containing tertiary amines and representing repeating units of the RTM6 epoxy used in aircraft applications was evaluated. Among them, ItL-03 showed the highest activity, converting over 80% of the substrates within 30 minutes. ItL-03 was therefore selected for application in a chemo-enzymatic treatment approach. For this, organic acids were screened for their effectiveness in recovering carbon fibers from epoxy composites, in comparison to the aggressive standard method using sulfuric acid. Propionic acid combined with hydrogen peroxide emerged as the most promising combination, capable of recovering clean carbon fibers with potential for reuse.
Integrating the organic pre-treatment with the enzymatic action on RTM6 (amine-cured epoxy powder) enabled the laccase to partially modify the epoxy and release defined products, which may potentially aid downstream processing. This sequential two-step oxidative treatment offers a more environmentally sustainable alternative, allowing the enzyme to participate in the degradation of recalcitrant polymers. This marks an initial step toward developing a bio-based recycling approach for epoxy-based CFRPs
Bibliometrische Untersuchung der Publikationsleistung von Chef- und Oberärzt:innen der deutschen universitären Neurochirurgie
Full text linkDie Bibliometrie ist ein wissenschaftliches Methodenfeld, welches sich mit der Erhebung und Auswertung von Publikationen befasst. Studien zu anderen operativen Fachdisziplinen konnten bereits erhebliche Unterschiede in den erbrachten Publikationsvolumina von Chef- und Oberärzten deutscher Universitätskliniken belegen. Die bereits etablierte Methodik sollte nun zur Auswertung der universitären deutschen Neurochirurgie herangezogen werden.
Hierzu wurden mittels einer PubMed Recherche sämtliche Erst- und Letztautorschaften von Chef- und Oberärzten der universitären Neurochirurgie in Deutschland erhoben. Die 345 Mitarbeiter, welche an den 41 Kliniken beschäftigt waren, kamen in Summe auf 2962 Publikationen (Doppelautorschaften ausgeschlossen) mit einem kumulierten Impact-Faktor von 8072,0. Die Publikationen waren ungleich auf die Kliniken verteilt und reichten von 247 der
erstplatzierten bis zu 16 Publikationen der letztplatzierten Klinik. Die Publikationen pro Mitarbeiter reichten von 21,4 bis 2,3.
Die häufigsten Fachgebiete zu welchen publiziert wurden war die Neuroonkologie (31 %), Allgemeine Neurochirurgie (26 %) und Vaskuläre Neurochirurgie (20,5 %). Frauen machten 23,2 % der untersuchten Mitarbeiter aus. Sie publizierten signifikant weniger als ihre männlichen Kollegen, erzielten jedoch in der individuellen Bewertung der Arbeiten anhand des Impact-Faktors gleiche Werte.
Die Spannweite der untersuchten Kliniken konnte für die Neurochirurgie in ähnlichem Maße bereits in anderen Ländern nachgewiesen werden. Auch in anderen operativen Fachbereichen deutscher Universitätskliniken konnte eine enorme Ungleichheit in den Publikationszahlen festgestellt werden. Im Vergleich mit
diesen Fächern konnte sich die Neurochirurgie insbesondere hinsichtlich des Anteils publizierender Mitarbeiter, dem Frauenanteil sowie der durchschnittlichen Impact-Faktoren pro Publikation mit überdurchschnittlichen Werten beweisen.
Die Ursachen für die aufgezeigten Differenzen konnten nicht identifiziert werden, unterschiedliches Engagement zur wissenschaftlichen Arbeit an den Kliniken kann jedoch nicht ausgeschlossen werden. Weitere Untersuchungen zu der Forschungsmotivation an Universitätskliniken wären angebracht. Es sollten Bestrebungen seitens der Politik sowie der Kliniken erfolgen, um ein Angleichen der Leistungen inaktiverer Kliniken zu bewerkstelligen, und somit schlussendlich eine
Stärkung der neurochirurgischen Forschung in Deutschland zu erreichen
Towards Programmable Neutral Atom Arrays with Alkaline-Earth-Like Ytterbium for Quantum Computing and Simulation
Full text linkNeutral atoms trapped in optical tweezer arrays open new frontiers for building controllable and scalable quantum systems. Owing to their excellent coherence properties and controllability, alkaline-earth(-like) atoms such as ytterbium (Yb) and strontium (Sr) have emerged as leading candidates for quantum computing and simulation. This thesis reports on the design and implementation of a new experimental apparatus for generating optically-controlled Yb atom arrays. Key capabilities include laser-cooling, high resolution imaging, magnetic field control and dynamically reconfigurable optical tweezers. Tailored to the omg qubit architecture utilizing the nuclear spin-1/2 states in 171Yb, the system allows for excitation to clock and Rydberg states, as well as single-qubit control via Raman transitions. We demonstrate trapping of individual Yb atoms in programmable two-dimensional optical tweezer arrays generated by a spatial light modulator. Using a narrow-line cooling and imaging transition, we achieve high-fidelity site-resolved fluorescence imaging of single atoms trapped at the magic wavelength. To characterize the platform, we measure the lifetime, atomic temperature in tweezers and trap frequencies. Furthermore, we present the implementation of a Rydberg laser system for excitation and detection of Yb Rydberg atoms. The work in this thesis provides a solid foundation for future quantum computing and simulation experiments with individually controlled Yb atoms featuring Rydberg-mediated interactions
Funktionelle Entwicklung des präfrontalen-hippokampalen Netzwerks in Mausmodellen neuropsychiatrischer Erkrankungen
No full textAnalysis of the molecular and physiological influence of WNT1 on the skeleton
No full textWNT1 ist ein essentieller Faktor in dem Prozess der Knochenremodellierung und wichtig für die Skelettintegrität. Der genaue Mechanismus von WNT1 im Knochenanabolismus ist jedoch noch nicht vollständig aufgeklärt. Die Untersuchung des Mechanismus kann neue Einblicke in das WNT-Signalsystem liefern und ermöglicht möglicherweise die Entwicklung neuer Behandlungsmethoden für Skeletterkrankungen. Basierend auf früheren Erkenntnissen habe ich OMD als möglichen Effektor von WNT1 bei der Knochenbildung und FZD4 als potenziellen Rezeptor für WNT1 identifiziert. Ein weiteres Ziel war es zu testen, ob SFRP1 für die knochenanabole Funktion von WNT1 in vivo erforderlich ist.
In dieser Arbeit habe ich den Skelettphänotyp von Omd-defizienten Mäusen eingehend untersucht. Der trabekuläre Knochen war von der Omd-Defizienz nicht betroffen, während das Fehlen von Omd in den Röhrenknochen zu einem ungewöhnlichen, schlanken Knochenphänotyp führte, der durch eine deutlich verringerte transversale Größe gekennzeichnet war, ohne Unterschiede in der longitudinalen Knochenlänge oder der kortikale Porosität. Darüber hinaus hatte die Omd-Defizienz einen moderaten Einfluss auf die Nanostruktur von Kollagenfibrillen. Der detaillierte molekulare Mechanismus der in vivo-Funktion von OMD muss jedoch noch weiter untersucht werden. Wichtig ist, dass meine Ergebnisse eindeutig zeigten, dass OMD für die osteoanabole Wirkung von WNT1 nicht erforderlich ist.
Darüber hinaus haben vorläufige Ergebnisse FZD4 als Rezeptor von WNT1 ausgeschlossen und darauf hingewiesen, dass FZD2 als negativer Regulator von WNT1 in ST2-Zellen wirken könnte. Im Gegensatz zum in vitro-Effekt war SFRP1 außerdem für die knochenanabole Funktion von WNT1 in vivo nicht erforderlich. Insgesamt bleiben noch zahlreiche Fragen zum detaillierten Mechanismus von WNT1 bei der Knochenbildung offen, die weitere Untersuchungen erfordern, um diesen hochrelevanten Signalweg besser zu verstehen und letztendlich zu modulieren.WNT1 is an essential factor in bone remodeling and critical for skeletal integrity. However, the detailed mechanism of WNT1 in bone anabolism is still unclear. The investigation of the mechanism is able to provide new insights into WNT-signaling system, and potentially enables development of new treatment for skeletal disorders. Based on previous findings, I hypothesized OMD as a downstream target of WNT1 in bone formation and FZD4 as a potential receptor for WNT1. Another aim was to test if SFRP1 is required for the bone anabolic function of WNT1 in vivo.
In this thesis, I thoroughly evaluated the skeletal phenotype of Omd-deficient mice. The trabecular bone was not affected by Omd deficiency, while the absence of Omd caused a unique slender long bone phenotype characterized by significantly decreased transversal size without influencing the longitudinal bone length or cortical porosity. Moreover, Omd deficiency had a moderate influence on the collagen fibrils at the nanostructural level. However, the detailed molecular mechanism of the in vivo function of OMD remains to be further investigated. Importantly, my results clearly demonstrated that OMD is not required for the osteoanabolic effect of WNT1.
Furthermore, preliminary findings have excluded FZD4 as the receptor of WNT1 and indicated that FZD2 may act as a negative regulator of WNT1 in ST2 cells. Besides, in contrast to the in vitro effect, SFRP1 was not required for the in vivo bone-anabolic function of WNT1. Overall, there still remain numerous questions regarding the detailed mechanism of WNT1 in bone formation that warrant further investigations in order to better understand and ultimately modulate this highly relevant pathway
Aufsätze zur Messung der Unsicherheit
No full textThis dissertation consists of six papers that focus on the measurement of uncertainty in economic contexts and offer different methods for quantifying uncertainty. The main objective is to contribute to the body of research on uncertainty in economics. The work largely uses text processing techniques, with the premise that uncertainty is a latent variable that cannot be measured directly, but can be approximated through communication. The first paper measures uncertainty in terms of future forecast errors, which are useful to economic decision makers and show the ability to predict future growth of industrial production. The research then moves to text-based measures of uncertainty, with two papers examining how online users' uncertainty can predict future economic developments. The final three papers examine central bank communication and find that uncertainty sentiment fluctuates over time but remains consistent across speakers. An uncertainty index derived from central bank speeches is shown to be an effective predictor of economic outcomes. The final chapter empirically tests the global central bank uncertainty index and confirms its predictive power for economic developments, at times outperforming previous indicators. Ultimately, this dissertation provides valuable tools for measuring and forecasting economic uncertainty, primarily through text-based indicators