TY  - THES
A1  - Wendlinger, Simone Alice
T1  - Function of Peripheral Blood Eosinophils in Melanoma
T1  - Funktion der Eosinophilen Granulozyten aus dem peripheren Blut im Melanom
N2  - Despite accounting for only a small proportion of all skin cancers, malignant melanoma 
displays a serious health risk with increasing incidence and high mortality rate. Fortunately, 
advances in the treatment of malignant melanoma now prolong survival and enhance response 
and treatment efficacy. Established biomarkers help evaluate disease progression and 
facilitate choosing appropriate and individual treatment options. However, the need for easily
accessible and reliable biomarkers is rising to predict patient-specific clinical outcome. 
Eosinophil infiltration into the tumor and high peripheral eosinophil counts prior and during 
treatment have been associated with better response in patients for various cancer entities, 
including melanoma. An analysis of a heterogeneous study cohort reported high serum ECP 
levels in non-responders. Hence, eosinophil frequency and serum ECP as a soluble 
eosinophil-secreted mediator were suggested as prognostic biomarkers in melanoma. We 
examined whether melanoma patients treated with first-line targeted therapy could also benefit 
from the effects of eosinophils. In total, 243 blood and serum samples from patients with 
advanced melanoma were prospectively and retrospectively collected before and after drug 
initiation. To link eosinophil function to improved clinical outcome, soluble serum markers and 
peripheral blood counts were used for correlative studies using a homogeneous study cohort.
In addition, functional and phenotypical characterizations provided insights into the expression 
profile and activity of freshly isolated eosinophils, including comparisons between patients and 
healthy donors.
Our data showed a significant correlation between high pre-treatment blood eosinophil counts 
and improved response to targeted therapy and by trend to combinatorial immunotherapy in 
patients with metastatic melanoma. In accordance with previous studies our results links 
eosinophil blood counts to better response in melanoma patients. High pre-treatment ECP 
serum concentration correlated with response to immunotherapy but not to targeted therapy.
Eosinophils from healthy donors and patients showed functional and phenotypical similarities. 
Functional assays revealed a strong cytotoxic potential of blood eosinophils towards 
melanoma cells in vitro, inducing apoptosis and necrosis. In addition, in vitro cytotoxicity was
an active process of peripheral eosinophils and melanoma cells with bidirectional features and 
required close cell-cell interaction. The extent of cytotoxicity was dose-dependent and showed 
susceptibility to changes in physical factors like adherence. Importantly, we provide evidence 
of an additive tumoricidal function of eosinophils and combinatorial targeted therapy in vitro. In 
summary, we give valuable insights into the complex and treatment-dependent role of 
eosinophils in melanoma. As a result, our data support the suggestion of eosinophils and their 
secreted mediators as potential prognostic biomarkers. It will take additional studies to 
examine the molecular mechanisms that underlie our findings.
N2  - Obwohl das Maligne Melanom nur einen geringen Anteil aller Hautkrebsarten ausmacht, stellt es ein ernstzunehmendes Gesundheitsrisiko mit steigender Inzidenz und hoher Sterblichkeitsrate dar. Durch Fortschritte in der Behandlung des malignen Melanoms konnten die Überlebenszeit verlängert und das Ansprechen und die Wirksamkeit der Behandlung verbessert werden. Etablierte Biomarker helfen bei der Bewertung des Krankheitsverlaufs und erleichtern die Wahl geeigneter und individueller Behandlungsoptionen. Der Bedarf an leicht zugänglichen und zuverlässigen Biomarkern zur Vorhersage patientenspezifischer klinischer Ergebnisse nimmt zu. Die Infiltration von Eosinophilen in den Tumor und hohe periphere Eosinophilenzahl vor und während der Behandlung wurden mit einem besseren Ansprechen bei Patienten mit verschiedenen Tumorarten, einschließlich des Melanoms, in Verbindung gebracht. Eine Analyse einer heterogenen Patientenkohorte berichtete über hohe ECP-Serumspiegel bei Patienten, die nicht auf eine Melanombehandlung ansprechen. Daher wurden periphere Eosinophile im Blut und ECP im Serum, als löslicher, von Eosinophilen sekretierter Mediator, als prognostische Biomarker für das Melanom vorgeschlagen. Wir untersuchten, ob sich die positive Wirkung der peripheren Eosinophilen beim Melanom auf Patienten übertragen lässt, die mit einer zielgerichteten Erstlinientherapie behandelt werden. Insgesamt wurden 243 Blut- und Serumproben von Patienten mit fortgeschrittenem Melanom prospektiv und retrospektiv vor und nach Einleitung einer medikamentösen Behandlung gesammelt. Um die Eosinophilenfunktion mit einem verbesserten klinischen Ergebnis in Verbindung zu bringen, wurden lösliche Serummarker und periphere Blutbilder für korrelative Studien in einer homogenen Studienkohorte analysiert. Darüber hinaus lieferten funktionelle und phänotypische Charakterisierungen Einblicke in das Expressionsprofil und die Aktivität von frisch isolierten Eosinophilen. Vergleiche von Patienten und gesunden Spendern wurden ebenfalls durchgeführt. Unsere Daten zeigten, dass eine hohe prätherapeutische Eosinophilenzahl im Blut zu einer signifikanten Verbesserung des Ansprechens auf eine zielgerichtete Therapie und tendenziell zu einer Verbesserung des Ansprechens auf eine kombinatorische Immuntherapie bei Patienten mit metastasiertem Melanom beiträgt. In Übereinstimmung mit bereits publizierten Studien bringen unsere Ergebnisse eine erhöhte Eosinophilenzahl im Blut mit einem besseren Ansprechen bei Melanompatienten in Verbindung. Eine hohe prätherapeutische ECP- Serumkonzentration korrelierte mit dem Ansprechen auf eine Immuntherapie, nicht aber auf eine zielgerichtete Therapie. Eosinophile von gesunden Spendern und Patienten wiesen zudem funktionelle und phänotypische Ähnlichkeiten auf. Außerdem zeigten funktionelle Tests ein starkes zytotoxisches Potenzial von Eosinophilen gegenüber Melanomzellen in vitro. Periphere Eosinophile lösten Apoptose und Nekrose in den Melanomzellen aus. Darüber 3 hinaus war die Zytotoxizität in vitro ein aktiver Prozess zwischen peripheren Eosinophilen und Melanomzellen mit bidirektionalem Einfluss und erforderte eine enge Zell-Zell-Interaktion. Das Ausmaß der Zytotoxizität war dosisabhängig und zeigte eine Anfälligkeit für Veränderungen der physikalischen Faktoren wie der Adhärenz. Wir konnten Beweise für eine additive tumorizide Funktion von Eosinophilen und einer kombinatorischen zielgerichteten Therapie in vitro liefern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Arbeit wertvolle Einblicke in die komplexe und behandlungsabhängige Rolle der Eosinophilen beim Melanom bietet. Unsere Daten unterstützen den Vorschlag, Eosinophile und die von ihnen sekretierten Mediatoren als potenzielle prognostische Biomarker zu verwenden. Weitere Studien sind erforderlich, um die molekularen Mechanismen unserer Beobachtungen zu entschlüsseln.
KW  - Melanom
KW  - Therapie
KW  - Granulozyten
KW  - Targeted therapy
KW  - Peripheral eosinophils
KW  - Malignant melanoma
KW  - Biomarker
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-301194
PB  - Cancers (Basel)
ER  - 
TY  - THES
A1  - Jaud, Tobias Armin
T1  - Application based personalized food choices and health sustainment: scientific background and investigation of biomarkers in human tissue specimens
T1  - Gesundheitserhaltende Ernährung: Wissenschaftlicher Hintergrund einer App zur personalisierten Lebensmittelauswahl und Identifizierung von Biomarkern für die Ernährungsweise in Humangewebe
N2  - Dietary fatty acids serve as objective biomarkers for the estimation of habitual diet mainly because biomarkers are free of memory bias or inaccuracies of food databases. The aim of the present work encompassed the implementation of a gas chromatographical method coupled with a mass spectrometrical and flame-ionization detector for analysis of fatty acid biomarkers in human biospecimens, their analytical determination and statistical evaluation in two different study populations and different biospecimens as well as the elaboration of adverse reactions to food ingredients with special focus on food allergies and food intolerances in the context of a possible implementation into an application for consumer health. The first aim was the identification of potential influence of fatty acid biomarkers on desaturase and elongase indexes (Δ9DI, Δ6DI, Δ5DI and ELOVLI5), which are factors in type 2 diabetes risk, in breast adipose tissue from healthy women. Influence of further variables on respective indexes was also investigated. 40 samples were investigated and potential variables were either collected by questionnaire or determined. Principle component analysis was applied for fatty acid biomarkers (PCdiet1, PCdiet2 and PCdiet3 representative for the dietary intake of vegetable oils/nuts, fish and partially hydrogenated vegetable oils), endogenous estrogens (PCE1) and oxysterols (PCOxy1). Multiple linear regression models were applied. Δ9DI and Δ6DI were influenced non-significantly and significantly negatively by PCdiet2 supporting a putative beneficial effect of vegetable oils and nuts on type 2 diabetes risk factors. ELOVLI5 and Δ5DI were influenced significantly and non-significantly positively by PCdiet1 supporting a putative beneficial effect of fish consumption on type 2 diabetes risk factors. On the other hand, PCdiet1 also significantly and non-significantly positively influenced Δ9DI and Δ6DI supporting a putative adverse effect of fish biomarkers on type 2 diabetes risk factors. The opposing influences of PCdiet1 suggesting an ambivalent role of dietary intake of fish on investigated indexes. Δ6DI was significantly positively influenced by PCdiet3 and number of pregnancies supporting a putative adverse effect of partially hydrogenated vegetable oils and pregnancies on type 2 diabetes risk factors. Lifestyle factors like smoking significantly and non-significantly influenced Δ9DI and Δ6DI putatively adversely. Δ5DI was influenced significantly positively by estrogen active drugs suggesting a putative beneficial effect on type 2 diabetes risk factors. It must be considered that a variation coefficient of up to 0.44 only explained 44% of variance of the respective indexes, suggesting other influencing factors might play a role. The second aim was the implementation of a gas chromatographical method coupled with a mass spectrometrical and flame-ionization detector for analysis of fatty acid biomarkers in human biospecimens. The method was optimized for separation and detection of 40 fatty acids. Mean recovery for tridecanoic acid was x(tridecanoic acid) = 90.51% and for nonadecanoic acid x(nonadecanoic acid) = 96.21%. Thus, there was no significant loss of fatty acids with shorter and longer carbon chains over the extraction process to be expected. Limit of detections were calculated in adipose tissue samples and ranged from 0.007 to 0.077% of the proportion of the respective fatty acid to total fatty acids. The third aim was the investigation if differentiation between breast glandular and adipose tissue had a relevant impact on the analysis of dietary fatty acid biomarkers or if contamination of breast glandular with breast adipose tissue and vice versa was neglectable for the analysis of dietary fatty acid biomarkers. No statistical significant differences were observed for all investigated fatty acid biomarkers (pentadecanoic-, heptadecanoic-, trans palmitoleic-, eicosapentaenoic-, docosahexaenoic-, linoleic and α-linolenic acid) between breast glandular and adipose tissue. Thus, differentiation between breast glandular and adipose tissue seems not to be necessary for the analysis of fatty acids serving as biomarkers for the intake of specific food groups. Potential influence of mixed breast tissue on fatty acid biomarkers analysis seems to be neglectable. The fourth aim was the determination of fatty acid biomarkers in adipose tissue in another study population from healthy participants. 27 adipose tissue samples were analyzed. Milk and ruminant fat biomarkers exhibited proportions of 0.47% for pentadecanoic acid, 0.34% for heptadecanoic acid and 0.25% for trans palmitoleic acid. Fish fatty acid biomarkers revealed proportions of 0.034% for eicosapentaenoic acid and 0.061% for docosahexaenoic acid. The mean proportion of vegetable oils and nuts biomarkers were 9.58% for linoleic acid and 0.48% for α-linolenic acid in all adipose tissues. Principle component analysis was applied for the fatty acid biomarkers to provide objective markers of habitual diet for this study population. PCdiet1 was mainly characterized by pentadecanoic acid, heptadecanoic acid and trans palmitoleic acid and therefore served as a principle component for the dietary intake of milk and ruminant fat. PCdiet2 and PCdiet3 only exhibited pattern for ω3 and ω6 fatty acids but not for dietary intake of specific food groups and could therefore not used as objective marker. PCdiet1, 2 and 3 explained 82.76% of variance. The last aim of this thesis was the elaboration of adverse reactions to food ingredients with special focus on food allergies and food intolerances in the context of a possible implementation into an application for consumer health. Scientific information on adverse reactions to food ingredients and trigger substances was provided in this thesis and possible implementation strategies were evaluated. For food allergens, which have regulatory requirements in the context of labelling, a strategy was elaborated, where it is necessary to provide information on the list of ingredients, the nexus ’contain’ and the respective food allergen as well as information on the name of the product. For food intolerances, which do not have regulatory requirements, limits were shown in the context of the application. If the elaborated food intolerances shall be implemented into the application, a professional dietary concept has to be developed for every food intolerance because of the complexity of the implementation.
N2  - Die vorliegende Arbeit umfasste die Implementierung einer analytischen Methode zur Bestimmung von Fettsäurebiomarkern in unterschiedlichen Bioproben, die analytische Bestimmung und statistische Evaluation von Fettsäurebiomarkern in zwei Studienpopulationen und unterschiedlichen Bioproben sowie die Ausarbeitung und Bereitstellung wissenschaftlicher Information zu adversen Reaktionen von Lebensmittelzutaten mit besonderem Fokus auf Nahrungsmittelallergien sowie Nahrungsmittelunverträglichkeiten im Kontext einer strategischen Implementierung dieser adversen Reaktionen in eine Applikation im Sinne des Verbraucherschutzes. Das erste Ziel war die Identifizierung von potentiellen Einflüssen durch Fettsäurebiomarker der Ernährung auf Desaturase- und Elongase-Indices (Δ9DI, Δ6DI, Δ5DI, ELOVLI5), welche Einflussfaktoren auf das Typ 2 Diabetes Risiko darstellen, in Brustfettgewebe von gesunden Frauen. Der potentielle Einfluss von weiteren Variablen auf Desaturase- und Elongase-Indices wurde ebenfalls untersucht. 40 Proben wurden untersucht und potentielle Variablen sowohl mithilfe eines Fragebogens erhoben als auch analytisch ermittelt. Hauptkomponentenanalysen wurden für Fettsäurebiomarker (PCdiet1, PCdiet2 und PCdiet3 repräsentativ für eine Ernährung reich an pflanzlichen Ölen/Nüssen, Fisch und gehärteten Ölen), endogene Estrogene (PCE1) und Oxysterole (PCOxy1) angewendet. Potentielle Einflussfaktoren wurden mittels multiple linearer Regressionsanalyse ermittelt. Δ9DI und Δ6DI wurden nicht-signifikant und signifikant durch PCdiet2 beeinflusst. Dies unterstützt einen möglicherweise vorteilhaften Effekt von Fettsäurebiomarkern repräsentativ für die Aufnahme von pflanzlichen Ölen und Nüssen auf Typ 2 Diabetes Risikofaktoren. PCdiet1 hatte einen möglicherweise vorteilhaften signifikanten und nicht-signifikanten Einfluss auf ELOVLI5 und Δ5DI. Auf der anderen Seite hatte PCdiet1 einen möglicherweise adversen signifikanten Einfluss auf Δ9DI und Δ6DI, was auf eine ambivalente Rolle von Fettsäurebiomarkern des Fischkonsums hindeutet. Möglicherweise adverse signifikante Einflüsse auf Δ6DI hatten PCdiet3 sowie die Anzahl an Schwangerschaften. Rauchen hatte einen signifikanten und nicht-signifikanten möglicherweise adversen Einfluss auf Δ9DI und Δ6DI. Einen möglicherweise vorteilhaften Einfluss auf ELOVLI5 wurde mit der Einnahme von estrogenaktiven Substanzen beobachtet. Berücksichtigt werden muss allerdings, dass mit einem Variationskoeffizienten von bis zu 0.44 nur 44% der Varianz der entsprechenden Indices erklärt werden konnte und somit weitere Einflussfaktoren eine Rolle spielen könnten. Das zweite Ziel war die Implementierung einer gaschromatographischen Methode für die Trennung und Detektion von 40 Fettsäuren. Die Chromatographie war simultan an einen Massenspektrometer und einen Flammenionisationsdetektor gekoppelt. Recovery Versuche zeigten für die Internen Standards Tridecansäure und Nonadecansäure Wiederfindungs raten von x(Tridecansäure) = 90.51% und x(Nonadecansäure) = 96.21%. Die Nachweisgrenzen der Fettsäuren wurden mit Fettgewebsproben bestimmt und reichten von 0.007 bis 0.077% Anteil der jeweiligen Fettsäuren an der Gesamtfettsäureverteilung. Die Untersuchung der Fragestellung ob die Differenzierung zwischen Brustdrüsen- und Brustfettgewebe einen relevanten Einfluss auf die Analyse von Fettsäurebiomarkern repräsentativ für eine Ernährung reich an Milch, Fisch und pflanzlichen Ölen/Nüssen hat war das dritte Ziel der vorliegenden Arbeit. Es wurde kein statistisch signifikanter Unterschied zwischen den prozentualen Anteilen der Fettsäurebiomarkern (Pentadecan-, Heptadecan-, trans Palmitolein-, Eicosapentaen-, Docosahexaen-, Linol- und α-Linolensäure) in Brustdrüsen und Brustfettgewebe entdeckt. Eine Differenzierung zwischen Brustdrüsen- und Brustfettgewebe scheint daher in Bezug auf die Analyse von Fettsäurebiomarker der Ernährung nicht notwendig zu sein. Der potentielle Einfluss von, mit Brustdrüsen- und Brustfettgewebe, gemischtem Gewebe scheint damit in Bezug auf die Analyse von Fettsäurebiomarkern vernachlässigbar zu sein. Das vierte Ziel der vorliegenden Arbeit war die Bestimmung der Fettsäureverteilung mit besonderem Fokus auf Fettsäurebiomarker für die Ernährung in Fettgewebe in einer anderen Studienpopulation von gesunden Teilnehmerinnen und Teilnehmern. 27 Fettgewebsproben wurde untersucht. Der Anteil an Fettsäurebiomarker für den Konsum von Milch- und Wiederkäuerfette betrug 0.47% für Pentadecansäure, 0.34% für Heptadecansäure und 0.25% für trans Palmitoleinsäure. Fettsäurebiomarker repräsentativ für Fischkonsum hatten Anteile von 0.034% für Eicosapentaensäure und 0.061% für Docosahexaensäure. Für Fettsäurebiomarker repräsentativ für den Konsum von pflanzlichen Fetten und Nüssen wurden Anteile von 9.58% für Linolsäure und 0.48% für α-Linolensäure gefunden. Anschließend wurde eine Hauptkomponentenanalyse der Fettsäurebiomarker für die Ernährung durchgeführt. PCdiet1 wurde hauptsächlich durch Pentadecansäure, Heptadecansäure und trans Palmitoleinsäure charakterisiert. PCdiet1 wurde folglich als Hauptkomponente für den Konsum von Milch- und Wiederkäuerfetten interpretiert. PCdiet2 und PCdiet3 wurden ausschließlich von ω3 und ω6 Fettsäuren charakterisiert. Eine eindeutige Zuordnung zu speziellen Lebensmittelgruppen war nicht möglich. Die Biomarker für den Konsum von Fisch und pflanzlichen Fetten sowie Nüssen können daher nicht durch PCdiet2 und PCdiet3 zusammengefasst werden. PCdiet1, 2 und 3 erklärten 82.76% der Varianz. Das letzte Ziel der vorliegenden Arbeit war die Ausarbeitung von adversen Reaktionen gegenüber Lebensmittelinhaltsstoffen mit speziellem Fokus auf Nahrungsmittelallergien und Nahrungsmittelunverträglichkeiten im Kontext einer möglichen Implementierung in eine Applikation im Sinne des Verbraucherschutzes. Hierfür wurden wissenschaftliche Informationen zu adversen Reaktionen gegenüber Lebensmittelinhaltsstoffen und potentiellen Triggersubstanzen zusammengetragen und mögliche Implementierungsstrategien evaluiert. Für Nahrungsmittelallergene, welche spezielle regulatorische Voraussetzungen im Sinne von Beschriftung und Deklaration besitzen, wurde eine Strategie ausgearbeitet, welche die Notwendigkeit der Informationen von Zutatenliste, der Verknüpfung der Signalwörter ’enthält’ und dem entsprechenden Allergen wie auch den Namen des Produktes beinhaltet. Zutaten und Inhaltsstoffe, die Nahrungsmittelunverträglichkeiten hervorrufen können, haben keine speziellen regulatorischen Voraussetzungen. Limitierungen einer möglichen Implementierung von Nahrungsmittelunverträglichkeiten in die Applikation wurden im Rahmen dieser Arbeit aufgezeigt. Aufgrund der Komplexizität der Implementierung einer jeder einzelnen Nahrungsmittelunverträglichkeit in die Applikation sollte für jede einzelne ausgewählte Unverträglichkeit ein individuelles Konzept entwickelt werden.
KW  - Lebensmittelchemie
KW  - Massenspektrometrie
KW  - Biomarker
KW  - Gaschromatographie
KW  - Masspectrometry
KW  - Biomarker
KW  - Gas chromatography
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-298646
ER  - 
TY  - THES
A1  - Hahn, Tim
T1  - Integrating neurobiological markers of depression: an fMRI-based pattern classification approach
T1  - Integration neurobiologischer Marker depressiver Erkrankungen mittels fMRT-basierter Musterklassifikation
N2  - While depressive disorders are, to date, diagnosed based on behavioral symptoms and course of illness, the interest in neurobiological markers of psychiatric disorders has grown substantially in recent years. However, current classification approaches are mainly based on data from a single biomarker, making it difficult to predict diseases such as depression which are characterized by a complex pattern of symptoms. Accordingly, none of the previously investigated single biomarkers has shown sufficient predictive power for practical application. In this work, we therefore propose an algorithm which integrates neuroimaging data associated with multiple, symptom-related neural processes relevant in depression to improve classification accuracy. First, we identified the core-symptoms of depression from standard classification systems. Then, we designed and conducted three experimental paradigms probing psychological processes known to be related to these symptoms using functional Magnetic Resonance Imaging. In order to integrate the resulting 12 high-dimensional biomarkers, we developed a multi-source pattern recognition algorithm based on a combination of Gaussian Process Classifiers and decision trees. Applying this approach to a group of 30 healthy controls and 30 depressive in-patients who were on a variety of medications and displayed varying degrees of symptom-severity allowed for high-accuracy single-subject classification. Specifically, integrating biomarkers yielded an accuracy of 83% while the best of the 12 single biomarkers alone classified a significantly lower number of subjects (72%) correctly. Thus, integrated biomarker-based classification of a heterogeneous, real-life sample resulted in accuracy comparable to the highest ever achieved in previous single biomarker research. Furthermore, investigation of the final prediction model revealed that neural activation during the processing of neutral facial expressions, large rewards, and safety cues is most relevant for over-all classification. We conclude that combining brain activation related to the core-symptoms of depression using the multi-source pattern classification approach developed in this work substantially increases classification accuracy while providing a sparse relational biomarker-model for future prediction.
N2  - Während depressive Erkrankungen bislang größtenteils auf der Basis von Symptomen auf der Verhaltensebene und den jeweiligen Krankheitsverläufen diagnostiziert werden, hat das Interesse an der Verwendung neurobiologischer Marker bei psychischen Erkrankungen in den letzten Jahren stark zugenommen. Da jedoch die momentan verfügbaren Klassifikationsansätze zumeist auf Informationen eines einzelnen Biomarkers beruhen, ist die Vorhersage von auf der Symptomebene so komplexen Erkrankungen wie Depressionen in der Praxis deutlich erschwert. Dementsprechend konnte keiner der einzelnen bisher untersuchten Biomarker eine Vorhersagegüte erreichen, die für die praktische Anwendung eines solchen Ansatzes im klinischen Alltag ausreichend wäre. Vor diesem Hintergrund schlagen wir deshalb zur Verbesserung der Klassifikationsgüte einen Algorithmus vor, der Messdaten vielfältiger depressionsrelevanter neuronaler Prozesse integriert. Zunächst wurden hierzu die Kernsymptome depressiver Erkrankungen aus standardisierten Klassifikationssystemen ermittelt. Anschließend entwickelten wir drei experimentelle Paradigmen, welche die Messung neuronaler Korrelate der mit den depressiven Kernsymptomen assoziierten psychologischen Prozesse mittels funktioneller Kernspintomographie ermöglichen. Um die resultierenden 12 hochdimensionalen Biomarker zu integrieren, entwickelten wir basierend auf der Kombination von Gauß-Prozess Klassifikatoren und Entscheidungsbäumen einen zweistufigen Mustererkennungsalgorithmus für multiple, hochdimensionale Datenquellen. Dieser Ansatz wurde an einer Gruppe von 30 gesunden Probanden und 30 unterschiedlich schwer betroffenen und unterschiedlich medizierten stationären depressiven Patienten evaluiert. Insgesamt ermöglicht der Ansatz eine hohe Klassifikationsgüte auf Einzelfallebene. Insbesondere die Integration der verschiedenen Biomarker führte zu einer Klassifikationsgüte von 83%, wohingegen die alleinige Klassifikationsgüte der 12 einzelnen Biomarker mit bestenfalls 72% deutlich geringer ausfiel. Somit konnte der entwickelte Klassifikationsansatz in einer heterogenen, im Alltag aber typisch anzutreffenden depressiven Patientenstichprobe, eine Klassifikationsgüte erreichen, die mit der bislang bestmöglichen durch einzelne Biomarker erreichten Klassifikationsgüte in selektiven Einzelstichproben vergleichbar ist. Darüber hinaus zeigte die Analyse des empirischen Prädiktionsmodells, dass die Kombination der neuronalen Aktivität während der Verarbeitung von neutralen Gesichtern, großen monetären Belohnungen und Sicherheitssignalen zur optimalen Gesamtklassifikation führt. Zusammenfassend lässt sich schlussfolgern, dass der im Rahmen dieser Arbeit entwickelte, zweistufige Mustererkennungsalgorithmus für multiple, hochdimensionale Datenquellen die Klassifikationsgüte substantiell verbessert und erstmals die Konstruktion eines effizienten relationalen Biomarker-Modells für zukünftige Vorhersagen ermöglicht.
KW  - Patientenklassifikation
KW  - Depression
KW  - Biomarker
KW  - Neurobiologie
KW  - Algorithmus
KW  - Gauss Prozess Klassifikation
KW  - Klassifikations- und Regressionsbaum
KW  - Systematik
KW  - Automatische Klassifikation
KW  - Magnetische Resonanz
KW  - Gaussian Process Classification
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-49962
ER  -