@phdthesis{Maerz2022,
  author    = {M{\"a}rz, Juliane Elisabeth},
  title     = {Targeted Metabolomics mit Fl{\"u}ssigkeitschromatographie-Massenspektrometrie zur Untersuchung von Stoffwechselver{\"a}nderungen bei Ph{\"a}ochromozytomen und Paragangliomen},
  doi       = {10.25972/OPUS-29061},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-290614},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2022},
  abstract  = {Ph{\"a}ochromozytome und Paragangliome (PPGL) sind seltene, katecholaminproduzierendeTumore des chromaffinen Gewebes. Die Erkrankung ist durch die {\"U}berproduktion von Katecholaminen gekennzeichnet und kann lebensbedrohliche Folgen haben. Die dieser Arbeit zugrunde liegende Studie untersuchte die interindividuellen Unterschiede im Metabolitenprofil bei Patient*innen mit PPGL im Vergleich zu Kontrollen mittels Fl{\"u}ssigchromatographie-Massenspektrometrie und einem Targeted Metabolomic Ansatz. Targeted Metabolomics beschreibt die Messung und Quantifizierung von im Voraus definierten Metaboliten in einer Probe. Von den 188 gemessenen Metaboliten zeigten vier Metabolite eine signifikanten Ver{\"a}nderung zwischen den Gruppen (Histidin, Threonin, LysoPC a C28:0 und Summe der Hexosen). F{\"u}r alle vier Metabolite wurde ein Zusammenhang mit Katecholaminen im Urin beziehungsweise Metanephrinen im Plasma nachgewiesen. Subgruppenanalysen zeigten weitere Hinweise auf geschlechts- und ph{\"a}notypspezifische Unterschiede im Metabolitenprofil zwischen Patient*innen mit PPGL und Kontrollen.},
  subject      = {Ph{\"a}ochromozytom},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Schweitzer2022,
  author    = {Schweitzer, Sophie Emily},
  title     = {Differentialdiagnostik von Nebennierentumoren mittels massenspektrometrischer Steroidhormon-Untersuchungen und targeted Metabolomics},
  doi       = {10.25972/OPUS-26137},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-261370},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2022},
  abstract  = {Das Nebennierenrindenkarzinom (ACC) ist eine sehr seltene maligne Erkrankung, die mit einer infausten Prognose vergesellschaftet ist. In Zeiten apparativ gepr{\"a}gter Medizin treten suspekte Befunde der Nebenniere geh{\"a}ufter auf als je zuvor. Diese Nebennierenraumforderungen, die zumeist bei Bildgebungen auffallen, die aus anderen Gr{\"u}nden indiziert waren, werden Nebenniereninzidentalome genannt und sind meist benigne Befunde. Dennoch wird es angesichts dieser steigenden Zahl an Inzidentalomen immer wichtiger, die Entit{\"a}t der gefundenen Raumforderung schnell zu sichern, um die entsprechende Therapie einleiten zu k{\"o}nnen. Somit sollen das Zeitfenster bis zur Krebstherapie verkleinert und gleichsam unn{\"o}tige chirurgische Eingriffe bei Patient*innen mit benignen Nebennierentumoren vermieden werden. Um die diagnostischen Schritte weiter zu verbessern, wurde in der vorliegenden Arbeit eine bioinformatische Regressionsanalyse an Steroidhormonkonzentrationen von ACC-Patient*innen und Kontrollen durchgef{\"u}hrt und der diagnostische Wert der berechneten Steroidsignaturen untersucht. Dabei zeigte sich im geschlechtsspezifischen Modell jeweils eine 6-Steroid-Signatur mit bester Trennsch{\"a}rfe zwischen benignen und malignen NN-Befunden. So konnte mit der 6-Steroid-Signatur in der m{\"a}nnlichen Patientengruppe mit einer Sensitivit{\"a}t von 80\% und Spezifit{\"a}t von 97\%, in der weiblichen Patientinnengruppe mit einer Sensitivit{\"a}t von 78\% und Spezifit{\"a}t von 97\% die Diagnose richtig zugewiesen werden. Im Rahmen der targeted Metabolomics Untersuchung konnten Tumor-assoziierte Stoffwechselalterationen aufgezeigt werden. Eine Plasma-Metabolit-Signatur zur Differenzierung von ACCs und Nebennierenadenomen, welche die g{\"a}ngige Diagnostik bei der Abkl{\"a}rung von unklaren Nebennierentumoren erleichtern k{\"o}nnte, erscheint jedoch angesichts der großen Anzahl an zu bestimmenden Metaboliten - auch unter {\"o}konomischen Gesichtspunkten - zu diesem Zeitpunkt noch nicht mit der Routine-Patient*innenversorgung vereinbar.},
  subject      = {Nebennierenrindenkrebs},
  language  = {de}
}