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Beyond post-translational modifications: unravelling the functional principles of unmodified translation elongation factor P
Get PDFSensory representations of visual stimuli in the zebrafish brain
Get PDFOne of the goals of systems neuroscience is that of understanding how nervous systems encode sensory information. Here, we take advantage of larval zebrafish as a model organism in order to investigate sensory representations to two different features of visual stimuli.
We first look into the representation of whole-field luminance flashes in the olivocerebellar circuit, and characterize the responses of its different neuronal populations to these simple stimuli. We show that granule cells and inferior olive neurons convey qualitatively distinct information into Purkinje cells, supporting the role attributed to these populations by models of cerebellar function. We also provide proof of the ability of granule cells to hold high-dimensional sensory representations of the environment, and most importantly, of their ability to encode the temporal intervals necessary to allow for cerebellar learning. Finally, we attempt to establish an experimental paradigm to study temporal entrainment of Purkinje cell responses.
In the second part of this thesis we focus on the optomotor response, a stabilizing behavior elicited by whole-field motion. First, we perform a series of experiments to characterize the modulation of this behavior by different stimulus features, and show that optomotor behavior is tuned to the temporal frequency of grating stimuli. We also show, however, that not all motor features are equally modulated by this parameter. We then turn to whole-brain imaging experiments in order to try to identify the neural substrates for this motor tuning. We identify motor correlates for temporal frequency tuning in the optic tectum, the torus semicircularis and the pretectum of larval zebrafish, and make an initial attempt at studying differences in the representation of whole-field motion between gratings and more naturalistic stimuli.
Altogether, this work deepens our understanding on how visual information is represented in the larval zebrafish brain, and hopefully, contributes on further consolidating this small vertebrate as a prominent model in systems neuroscience
Quantum mechanical modeling of photochemistry in complex environments
Get PDFQuantum chemical and classical calculations have become an indispensable part of modern chemistry. A persistent challenge for computational methods is the description of weak molecular interactions as they occur in complex environments such as in solution, in catalyst-substrate assemblies, or in biomolecular contexts. This thesis presents a series of methods and applications where such environmental effects play a crucial role.
The first chapter focuses on organic photocatalysis with an emphasis on the formation of dispersive ground-state preassemblies between catalyst and substrate in condensed phase. By exploring the catalytic mechanisms through a series of high-level electronic structure calculations, preassemblies are found to open new pathways in two conceptually different types of chemical transformations. These reactions include on the one hand the electromediated photoredox conversion of phosphinated alcohols to carbanions by naphthalene monoimide type catalysts and on the other hand the photochemical C-H arylation of pyrroles via 3d-transition metal complexes.
The second chapter presents a multiscale workflow to include atomistic environmental effects in quantum dynamic wave packet simulations by sampling the potential energy surface over the course of a molecular dynamics trajectory. Using this method, the ultrafast S2/S1 relaxation in uracil is found to be strongly affected by embedding the nucleobase in an RNA strand, with a trend towards slower relaxation times.
The third chapter of this thesis deals with the topic of artificial photosynthesis. First, the acid-strength dependent catalytic H2 generation via a cobalt-complex with the redox-active Mabiq ligand is investigated using high-level DFT/MRCI calculations. In the future, H2 evolving catalysts like Co(Mabiq) could be combined with natural photosystems, which would act as highly efficient photoactivated electron donors. This requires (a) a better understanding of the light-harvesting process and (b) an option to protect the photosystem against harsh environments while retaining or even enhancing its function. This work thus introduces a new computational model of the excitonic network in cyanobacterial photosystem I, which captures the molecular dynamics of the nanoscale system and describes the complex photophysics of chlorophyll in its natural environment at the DFT/MRCI level. This model is finally used to explore the structural and electronic effects of encapsulating photosystem I in the metal-organic framework ZIF-8.
Taken together, this thesis emphasizes the importance of including complex environmental effects in the computational description of molecular transformations. The presented case studies deepen our understanding of a broad range of photophysical and -chemical processes, introducing new photocatalytic strategies in organic synthesis, exploring the photostability of the genetic code, and paving the way toward artificial photosynthesis
Einfluss der Akklimatisierungsphase auf Parameter der barometrischen Ganzkörper-Plethysmographie und allergenspezifische IgE-Serumallergietests bei Katzen mit chronisch-entzündlichen Bronchialerkrankungen
Get PDFAutomated time-lapse analysis of cell mechanics in single-cell migration on 1D micropatterns
Get PDFCell migration is crucial in several biological processes, such as development, wound healing, immune response, and cancer metastasis. Physics can help shed light on the force generating mechanisms behind active cell migration, improving our understanding to aid the development of therapies related to cancer treatment and regenerative medicine. In vitro studies reveal diverse cell morphodynamics on plane adhesive substrates, as well as universal relations conserved across different cell lines, such as the biphasic adhesion velocity relation and the universal coupling between cell speed and cell persistence. Mechanical models link these relations to physical forces, thereby connecting intracellular processes with motile behaviour. However, quantitative comparison of experimental data to models requires reproducible conditions as well as extensive statistics.
Here, I present an automated time-lapse analysis of single-cell migration using a high throughput migration platform and a biophysical model. We advanced micropatterning for confined cell migration on one-dimensional fibronectin lanes which simplified data acquisition and trajectory analysis. Standardised microfabrication of 1D fibronectin coated lanes and scanning time-lapse microscopy enabled reproducible experimental conditions for high-throughput data collection and automated image analysis. The technique allowed for analysis of thousands of single-cell trajectories, finding significant variability within the same cell line, which is important for identifying universal behaviours. In this context, we discovered multistability in the form of four motile states in the breast cancer cell line MDA-MB-231. In collaboration with the group of Martin Falcke we proposed a novel biophysical model that consists of force balances at the protrusion edges, a noisy clutch mechanism and non-linear integrin signalling. The model explains multistability, the adhesion-velocity relation and the universal coupling between cell speed and cell persistence. However, the non-linear, inherently stochastic nature of the biophysical model presented significant challenges, as parameter optimisation became mathematically and conceptually difficult. By training a neural density estimator model parameters were inferred from experimental trajectories. The approach effectively asigns parameter values to different cell types and identifies the site of drug action, like latrunculin A and Y-27632 without prior knowledge.
We developed a time-lapse and data analysis platform for studies of cell migration with unprecedented throughput. Our cell-mechanical model explains an unparalleled level of complex motile behaviour, validated by extensive statistics. We anticipate that our work will facilitate additional discoveries related to the specific characteristics of cell types, universal relations, and biophysical mechanisms.Zellmigration ist für verschiedene biologische Prozesse wie Embryogenese, Wundheilung, Immunantwort und Krebsmetastasierung von entscheidender Bedeutung. Die Physik kann dazu beitragen, unser Verständnis der krafterzeugenden Mechanismen hinter der aktiven Zellmigration zu verbessern, um die Entwicklung von Therapien für die Krebsbehandlung und die regenerative Medizin zu unterstützen. In vitro-Studien mit planaren Zellsubstraten zeigen sowohl erheblich unterschiedliche Zellmorphodynamiken, aber auch universelle Beziehungen, die über verschiedene Zelllinien hinweg erhalten bleiben. Beispiele sind die biphasische Adhäsions-Geschwindigkeits-Beziehung und die universelle Kopplung zwischen Zellgeschwindigkeit und Zellpersistenz. Mechanische Modelle verknüpfen diese Beziehungen mit physikalischen Kräften und verbinden so intrazelluläre Prozesse mit dem Bewegungsverhalten. Der quantitative Vergleich von experimentellen Daten mit Modellen erfordert jedoch reproduzierbare und standardisierte Bedingungen sowie umfangreiche Statistiken.
Hier präsentiere ich eine automatisierte Zeitrafferanalyse der Einzelzellmigration unter Verwendung einer Hochdurchsatz-Migrationsplattform und eines biophysikalischen Modells. Eine Weiterentwicklung von Mikrostrukturierungsverfahren, mit dem Zweck, Zellmigration auf eindimensionale Bahnen zu beschränken, vereinfachte die Datenerfassung und die Analyse der Zelltrajektorien. Die standardisierte Mikrofabrikation von 1D-Fibronektin-beschichteten Bahnen und die Scanning-Zeitraffer-Mikroskopie ermöglichten reproduzierbare Versuchsbedingungen für die Hochdurchsatz-Datenerfassung und die automatisierte Bildanalyse. Die Technik ermöglichte die Analyse von Tausenden von Einzelzell-Trajektorien, wobei eine erhebliche Variabilität innerhalb derselben Zelllinie festgestellt werden konnte, was für die Identifizierung universeller Verhaltensweisen von Bedeutung ist. In diesem Zusammenhang haben wir bei der Brustkrebszelllinie MDA-MB-231 Multistabilität in Form von vier Bewegungszuständen entdeckt. In Zusammenarbeit mit der Gruppe von Martin Falcke haben wir ein neuartiges biophysikalisches Modell vorgeschlagen, das aus Kraftbilanzen an den Zellenden, einem verrauschten Kupplungsmechanismus und einer nichtlinearen Integrin-Signalübertragung besteht. Das Modell erklärt Multistabilität, die Adhäsions-Geschwindigkeits-Beziehung und die universelle Kopplung zwischen Zellgeschwindigkeit und Zellpersistenz. Die nichtlineare, stochastische Natur des biophysikalischen Modells stellte jedoch für die Parameteroptimierung eine Herausforderung dar. Durch Training eines neuronalen Dichte-Schätzers wurden die Modellparameter aus den experimentellen Trajektorien abgeleitet. Der Ansatz ordnet Parameterwerte effektiv verschiedenen Zelltypen zu und identifiziert den Wirkort von Wirkstoffen wie Latrunculin A und Y-27632 ohne Vorkenntnisse.
Wir haben eine Zeitraffer- und Datenanalyseplattform für Studien zur Zellmigration mit einem noch nie dagewesenen Durchsatz entwickelt. Unser zellmechanisches Modell erklärt ein beispielloses Maß an komplexem Bewegungsverhalten, das durch umfangreiche Statistiken validiert wird. Wir gehen davon aus, dass unsere Arbeit weitere Entdeckungen im Zusammenhang mit den spezifischen Eigenschaften von Zelltypen, universellen Beziehungen und biophysikalischen Mechanismen ermöglichen wird
KI-Systeme zur Unterstützung ärztlicher Entscheidungen
Get PDFAnwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, die insbesondere auf der Technologie des Maschinellen Lernens beruhen, breiten sich in der Medizin zunehmend im Gebiet der Entscheidungsunterstützung aus. Einige dieser Systeme unterstützen Ärzte, indem sie Diagnosen, Prognosen sowie Therapieempfehlungen abgeben. Diese Anwendungen können auch als artificial intelligence-based clinical decision support systems (AI-CDSS) bezeichnet werden. Indem die Systeme die klinische Entscheidungsfindung beeinflussen, dringen sie in den Kernbereich der Medizin und des ärztlichen Tuns und Denkens vor. In diesem Zusammenhang entstehen einige ethische Fragen: Wie soll mit dem nicht eliminierbaren Fehlerpotenzial von AI-CDSS umgegangen werden? Wer trägt die Verantwortung für falsche Entscheidungen, die auf Systemempfehlungen beruhen? Und wie verändert sich die Arzt-Patient-Beziehung, wenn solche Anwendungen benutzt werden?
Diese und weitere ethische Fragestellungen, die bei der Verwendung der Systeme auftreten, wurden bereits einzeln und in Verbindung mit anderen ethischen Implikationen der Anwendungen untersucht. Jedoch ist die Zahl der Arbeiten, die AI-CDSS als Gruppe ethisch bewerten, bisher gering. Diese Bewertungen sind außerdem meist knapp gehalten und gehen wenig systematisch vor.
Die vorliegende Arbeit greift zur systematischen ethischen Bewertung von AI-CDSS auf eine ethische Bewertungsmatrix für eHealth-Anwendungen zurück. Zunächst werden die Systeme, ihre Funktionsweise und ihre Charakteristika beschrieben. Die darauffolgende ethische Bewertung von AI-CDSS erfolgt anhand von zwölf ethischen Beurteilungskriterien: Funktionsfähigkeit, Nutzenpotenzial für die Patientinnen und Patienten, mögliche Alternativen, Schadenspotenzial für die Patientinnen und Patienten, Wahrung und Förderung der Patientenautonomie, Zuschreibbarkeit von Verantwortung beim Einsatz von AI-CDSS, Wahrung der Integrität der Arzt-Patient- Beziehung, Datenschutz und Datenverfügbarkeit, Effizienz und schließlich Gerechtigkeit.
In der übergreifenden Bewertung werden die Einzelbewertungen zusammengeführt und gegeneinander abgewogen. Es wird dabei deutlich, dass die Anwendungen nicht kategorisch positiv oder negativ zu beurteilen sind, sondern dass deren ethische Evaluation von der jeweiligen Entwicklungs- und Nutzungsweise abhängt. Abschließend folgen ethisch begründete Empfehlungen zur Entwicklung und Anwendung von AI-CDSS sowie zur Schaffung dafür geeigneter Rahmenbedingungen.Applications from the field of artificial intelligence, mostly based on machine learning, are increasingly spreading in clinical decision support. Some of these systems support doctors by providing prognoses, diagnoses and therapeutic recommendations. They can also be referred to as artificial intelligence-based clinical decision support systems (AI-CDSS). As these applications support and influence clinical decision-making, they penetrate the core of medicine. This raises a number of ethical questions: How should the systems' potential for errors, which cannot be eliminated, be dealt with? Who bears responsibility for incorrect decisions based on the recommendations of AI-CDSS? And how is the doctor-patient relationship affected by the use of these systems?
These and other ethical issues that arise when doctors utilize AI-CDSS have already been addressed individually and in conjunction with other ethical implications of the systems. However, there is still little work that evaluates AI-CDSS ethically as a whole. Moreover, these works are mostly of short length and not very systematic.
This dissertation employs a structured ethical evaluation tool for eHealth applications to ethically evaluate AI-CDSS. First, the systems, their mode of operation and their characteristics are described. The subsequential ethical evaluation of AI-CDSS is based on twelve ethical evaluation criteria: functionality, potential benefits for patients, possible alternatives, potential harm for patients, preservation and promotion of patient autonomy, attributability of responsibility in the use of the systems, preservation of the integrity of the doctor-patient relationship, data protection and data availability, efficiency and finally justice.
In the overarching evaluation, the individual assessments are synthesized and balanced against each other. It becomes evident that the ethical evaluation of AI-CDSS is neither categorically positive nor categorically negative, but contingent on how the systems are used. Lastly, ethically justified recommendations are provided for the development and application of AI-CDSS as well as for the creation of suitable framework conditions
Einsatz der regenerativen Zelltherapie bei Hunden mit austherapierter Cubarthrose
Get PDFDie Osteoarthrose (OA) ist eine degenerative Gelenkserkrankung, bei der es in Folge einer chronischen Entzündung zur Erosion und Verlust des Gelenkknorpels kommt (LOESER et al., 2012). Schätzungsweise 15 % der Hunde in Deutschland leiden unter OA (BRUNNBERG, 2014). Beim Hund entsteht die OA meist sekundär aufgrund eines Traumas oder einer Inkongruenz im Gelenk (JOHNSTON, 1997; MCLAUGHLIN, 2000). Die Ellbogengelenksdysplasie (ED) ist die häufigste Erkrankung des Ellbogengelenks des Hundes (O'NEILL et al., 2020) und die Cubarthrose kann als Folge dieser Erkrankung trotz der konventionellen Behandlungsmöglichkeiten nicht verhindert werden (BARTHELEMY et al., 2014; SEIDLER et al., 2023). Hunde mit OA leiden oft trotz medikamentöser Therapie unter einer verminderten Lebensqualität, chronischen Schmerzen und Bewegungseinschränkungen (RYCHEL, 2010; PYE et al., 2022). Die Behandlung mit NSAIDs kann hilfreich sein, aber erhebliche Nebenwirkungen haben (MONTEIRO-STEAGALL et al., 2013) und ist nicht für jeden Patienten geeignet.
Deshalb ist die regenerative Zelltherapie zunehmend in den Fokus der Osteoarthrosetherapie gerückt (WHITWORTH und BANKS, 2014; MEYER-LINDENBERG und KILCHLING, 2018). Regenerative Zellen tragen zur Heilung von Gewebe bei. Mesenchymale Stammzellen können sich in verschiedene mesodermale Zelltypen differenzieren und wirken bei Entzündungen trophisch, immunmodulatorisch und antiinflammatorisch (CAPLAN und DENNIS, 2006) (FREITAG et al., 2016).
Da es in der zugänglichen Literatur bisher keine systematischen Untersuchungen zur Therapie der fortgeschrittenen und austherapierten OA nach bereits erfolgter operativer Behandlung einer ED gibt, war das Ziel der vorliegenden Studie, den Behandlungserfolg einer intraartikulären Injektion autologer regenerativer Zellen bei Hunden mit austherapierter Cubarthrose zu untersuchen
Refraktives und morphologisches Ergebnis der phototherapeutischen Keratektomie
Get PDFEinführung: Die phototherapeutische Keratektomie gilt heute als etabliertes Therapieverfahren für Patienten, welche unter therapierefraktären genetisch bedingten Hornhautdystrophien oder rezidivierenden Erosiones ohne zugrunde liegende Basalmembrandystrophie leiden.
Ziel der Arbeit: Ziel der Arbeit war es, Änderungen der Refraktion und der Pachymetrie nach phototherapeutischer Keratektomie bei Patienten, welche eine epitheliale Basalmembrandystrophie oder rezidivierende Erosiones ohne zugrunde liegende Basalmembrandystrophie (traumatisch/nichttraumatisch bedingt) aufweisen, zu analysieren.
Material und Methoden: Die Patientendaten wurden retrospektiv aus dem Smart-Eye-Data-Datenbank-System der Augenklinik der LMU in den Jahren 2014 bis 2020 zusammen mit diagnostischen Daten aus Pentacam HR und Autorefraktometer ausgewertet. Als festes Therapieregime wurde eine Photoablation von 10 μm für epitheliale Basalmembrandystrophie und 6 μm für Patienten ohne Basalmembrandystrophie gewählt.
Ergebnisse: In beiden Kollektiven konnte eine Abnahme der Pachymetrie am Apex nachgewiesen werden (epitheliale Basalmembrandystrophie: Abnahme 25,8 μm, ±19,6 μm SD, Bandbreite –12–97 μm; keine Basalmembrandystrophie: Abnahme 12,3 μm, ±17,6 μm SD, Bandbreite –39–68 μm). Es kam zu keiner signifikanten Zu- oder Abnahme der „total corneal refractive power“ im epitheliale Basalmembrandystrophie- Kollektiv, im Kollektiv der rezidivierenden Erosiones ohne Basalmembrandystrophie zu einer signifikanten Zunahme von 42,3 dpt auf 42,6 dpt (Veränderung ±0,8 dpt SD, p < 0,05). Das sphärische Äquivalent zeigte keine Veränderung im Follow-up-Intervall für das epitheliale Basalmembrandystrophie Kollektiv. Hingegen zeigte das Kollektiv ohne Basalmembrandystrophie eine statistisch signifikante Abnahme des SE um 0,4 dpt (±0,7 dpt SD, p < 0,05). Das mittlere Follow-up-Intervall betrug 126 Tage (CI 95 %: 104 bis 147 Tage).
Schlussfolgerung: Ein signifikanter Einfluss auf die Refraktion konnte in der durchgeführten Studie in Bezug auf die „total corneal refractive power“ für beide Kollektive nur in geringem Maße festgestellt werden. Der finale Abtrag anhand der Pachymetrie am Apex hingegen kann auf das 2,3- bis 2,6-Fache der ursprünglichen Ablationstiefe geschätzt werden. Ursachen hierfür sind einerseits der Laserabtrag selbst sowie der Einfluss der reaktiven Wundheilung des kornealen Epithels