@phdthesis{Weigl2020,
  author    = {Weigl, Anna},
  title     = {Korrelation zwischen subjektiver Fatigue und objektiven physischen und kognitiven Einschr{\"a}nkungen bei Multipler Sklerose: eine Querschnittsstudie},
  doi       = {10.25972/OPUS-21896},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-218960},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2020},
  abstract  = {Fatigue als ein „{\"u}berw{\"a}ltigendes Gef{\"u}hl von M{\"u}digkeit, Energielosigkeit und Ersch{\"o}pfung" stellt bei Patienten mit MS ein h{\"a}ufig auftretendes und oft im Alltag beeintr{\"a}chtigendes Symptom dar, das sowohl mit k{\"o}rperlichen als auch mit kognitiven Ersch{\"o}pfungssymptomen einhergeht. Die objektive Erfassung des Schweregrades der Fatigue beim einzelnen Patienten stellt ein Problem dar, da bisher keine objektiven Messverfahren zur Erfassung der Fatigue existieren. Im klinischen Alltag kommen meist Frageb{\"o}gen zum Einsatz, die das Ausmaß der subjektiven Beeintr{\"a}chtigung durch Fatigue im Alltag quantifizieren sollen. Ziel dieser Arbeit war es, zu untersuchen, inwieweit bestimmte im klinischen Alltag erhobene Parameter R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die subjektive Fatigue bei Patienten mit MS erlauben, auch im Hinblick darauf, ob sich einzelne Parameter besonders zur Einsch{\"a}tzung der k{\"o}rperlichen bzw. kognitiven Fatigue eignen. Zudem sollte untersucht werden, ob die untersuchten klinischen Parameter bei bestimmten Patientengruppen besser als bei anderen R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die subjektive Fatigue erlauben. Erfasst wurde die subjektive Fatigue durch das W{\"u}rzburger Ersch{\"o}pfungsinventar bei Multipler Sklerose (WEIMuS), einer Serie von Fragen, die zwischen k{\"o}rperlicher und kognitiver Fatigue unterscheiden. Dazu wurden Korrelationsanalysen zwischen der WEIMuS-Gesamtskala bzw. deren Subskalen f{\"u}r k{\"o}rperliche und kognitive Fatigue und EDSS-Wert, MSFC Z-Score einschließlich dessen Subscores und der Zeit des 50-Meter-Gehversuchs durchgef{\"u}hrt. Bez{\"u}glich der k{\"o}rperlichen Fatigue ergaben sich zwischen der WEIMuS-Subskala f{\"u}r k{\"o}rperliche Fatigue und dem EDSS sowie der Zeit des 50-Meter-Gehversuchs im Vergleich die st{\"a}rksten, absolut gesehen als mittelstark zu wertende, Korrelationen. Bez{\"u}glich der kognitiven Fatigue ergab sich die st{\"a}rkste Korrelation zwischen der WEIMuS-Subskala f{\"u}r kognitive Fatigue und dem PASAT3, die allerdings trotzdem als gering zu werten ist. Mit EDSS und 50-Meter-Gehversuch scheinen also zwei objektive klinische Parameter zu existieren, die in einem gewissen Maß auf die subjektive Fatigue r{\"u}ckschließen lassen. Ziel weiterer Untersuchungen wird es sein m{\"u}ssen, einen geeigneten klinischen Parameter zu finden, der bessere R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die subjektive kognitive Fatigue erlaubt als der PASAT3. Zwischen der WEIMuS-Gesamtskala bzw. deren Subskalen f{\"u}r k{\"o}rperliche und kognitive Fatigue und Alter, Geschlecht und Erkrankungsdauer fanden sich bestenfalls geringe Korrelationen, weshalb diese Parameter ungeeignet erscheinen, Aussagen {\"u}ber die subjektive Fatigue zu machen. Durch die Einteilung der Patienten nach Alter und Geschlecht konnte untersucht werden, inwieweit diese Parameter Einfluss auf die untersuchten Zusammenh{\"a}nge zwischen klinischen Parametern und subjektiver Fatigue haben. Die Korrelationen zwischen den WEIMuS-Subskalen f{\"u}r k{\"o}rperliche und kognitive Fatigue mit den untersuchten klinischen Parametern waren f{\"u}r junge Patienten {\"u}berwiegend st{\"a}rker als f{\"u}r {\"a}ltere Patienten, insbesondere {\"a}ltere M{\"a}nner. Somit scheinen die untersuchten klinischen Parameter bei j{\"u}ngeren Patienten besser geeignet, Aussagen {\"u}ber die subjektive Fatigue zu machen als bei {\"a}lteren. Insgesamt ist festzuhalten, dass EDSS und 50-Meter-Gehversuch insbesondere bei jungen Patienten zu einer besseren objektiven Beurteilbarkeit vor allem der k{\"o}rperlichen Fatigue im klinischen Alltag beitragen k{\"o}nnen.},
  subject      = {Multiple Sklerose},
  language  = {de}
}
@article{PeindlGoettlichCrouchetal.2022,
  author    = {Peindl, Matthias and G{\"o}ttlich, Claudia and Crouch, Samantha and Hoff, Niklas and L{\"u}ttgens, Tamara and Schmitt, Franziska and Pereira, Jes{\´u}s Guillermo Nieves and May, Celina and Schliermann, Anna and Kronenthaler, Corinna and Cheufou, Danjouma and Reu-Hofer, Simone and Rosenwald, Andreas and Weigl, Elena and Walles, Thorsten and Sch{\"u}ler, Julia and Dandekar, Thomas and Nietzer, Sarah and Dandekar, Gudrun},
  title     = {EMT, stemness, and drug resistance in biological context: a 3D tumor tissue/in silico platform for analysis of combinatorial treatment in NSCLC with aggressive KRAS-biomarker signatures},
  series = {Cancers},
  volume    = {14},
  journal   = {Cancers},
  number    = {9},
  issn      = {2072-6694},
  doi       = {10.3390/cancers14092176},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-270744},
  year      = {2022},
  abstract  = {Epithelial-to-mesenchymal transition (EMT) is discussed to be centrally involved in invasion, stemness, and drug resistance. Experimental models to evaluate this process in its biological complexity are limited. To shed light on EMT impact and test drug response more reliably, we use a lung tumor test system based on a decellularized intestinal matrix showing more in vivo-like proliferation levels and enhanced expression of clinical markers and carcinogenesis-related genes. In our models, we found evidence for a correlation of EMT with drug resistance in primary and secondary resistant cells harboring KRAS\(^{G12C}\) or EGFR mutations, which was simulated in silico based on an optimized signaling network topology. Notably, drug resistance did not correlate with EMT status in KRAS-mutated patient-derived xenograft (PDX) cell lines, and drug efficacy was not affected by EMT induction via TGF-β. To investigate further determinants of drug response, we tested several drugs in combination with a KRAS\(^{G12C}\) inhibitor in KRAS\(^{G12C}\) mutant HCC44 models, which, besides EMT, display mutations in P53, LKB1, KEAP1, and high c-MYC expression. We identified an aurora-kinase A (AURKA) inhibitor as the most promising candidate. In our network, AURKA is a centrally linked hub to EMT, proliferation, apoptosis, LKB1, and c-MYC. This exemplifies our systemic analysis approach for clinical translation of biomarker signatures.},
  language  = {en}
}