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These days, we are living in a digitalized world. Both our professional and private lives are pervaded by various IT services, which are typically operated using distributed computing systems (e.g., cloud environments). Due to the high level of digitalization, the operators of such systems are confronted with fast-paced and changing requirements. In particular, cloud environments have to cope with load fluctuations and respective rapid and unexpected changes in the computing resource demands. To face this challenge, so-called auto-scalers, such as the threshold-based mechanism in Amazon Web Services EC2, can be employed to enable elastic scaling of the computing resources. However, despite this opportunity, business-critical applications are still run with highly overprovisioned resources to guarantee a stable and reliable service operation. This strategy is pursued due to the lack of trust in auto-scalers and the concern that inaccurate or delayed adaptations may result in financial losses.
To adapt the resource capacity in time, the future resource demands must be "foreseen", as reacting to changes once they are observed introduces an inherent delay. In other words, accurate forecasting methods are required to adapt systems proactively. A powerful approach in this context is time series forecasting, which is also applied in many other domains. The core idea is to examine past values and predict how these values will evolve as time progresses. According to the "No-Free-Lunch Theorem", there is no algorithm that performs best for all scenarios. Therefore, selecting a suitable forecasting method for a given use case is a crucial task. Simply put, each method has its benefits and drawbacks, depending on the specific use case. The choice of the forecasting method is usually based on expert knowledge, which cannot be fully automated, or on trial-and-error. In both cases, this is expensive and prone to error.
Although auto-scaling and time series forecasting are established research fields, existing approaches cannot fully address the mentioned challenges: (i) In our survey on time series forecasting, we found that publications on time series forecasting typically consider only a small set of (mostly related) methods and evaluate their performance on a small number of time series with only a few error measures while providing no information on the execution time of the studied methods. Therefore, such articles cannot be used to guide the choice of an appropriate method for a particular use case; (ii) Existing open-source hybrid forecasting methods that take advantage of at least two methods to tackle the "No-Free-Lunch Theorem" are computationally intensive, poorly automated, designed for a particular data set, or they lack a predictable time-to-result. Methods exhibiting a high variance in the time-to-result cannot be applied for time-critical scenarios (e.g., auto-scaling), while methods tailored to a specific data set introduce restrictions on the possible use cases (e.g., forecasting only annual time series); (iii) Auto-scalers typically scale an application either proactively or reactively. Even though some hybrid auto-scalers exist, they lack sophisticated solutions to combine reactive and proactive scaling. For instance, resources are only released proactively while resource allocation is entirely done in a reactive manner (inherently delayed); (iv) The majority of existing mechanisms do not take the provider's pricing scheme into account while scaling an application in a public cloud environment, which often results in excessive charged costs. Even though some cost-aware auto-scalers have been proposed, they only consider the current resource demands, neglecting their development over time. For example, resources are often shut down prematurely, even though they might be required again soon.
To address the mentioned challenges and the shortcomings of existing work, this thesis presents three contributions: (i) The first contribution-a forecasting benchmark-addresses the problem of limited comparability between existing forecasting methods; (ii) The second contribution-Telescope-provides an automated hybrid time series forecasting method addressing the challenge posed by the "No-Free-Lunch Theorem"; (iii) The third contribution-Chamulteon-provides a novel hybrid auto-scaler for coordinated scaling of applications comprising multiple services, leveraging Telescope to forecast the workload intensity as a basis for proactive resource provisioning. In the following, the three contributions of the thesis are summarized:
Contribution I - Forecasting Benchmark
To establish a level playing field for evaluating the performance of forecasting methods in a broad setting, we propose a novel benchmark that automatically evaluates and ranks forecasting methods based on their performance in a diverse set of evaluation scenarios. The benchmark comprises four different use cases, each covering 100 heterogeneous time series taken from different domains. The data set was assembled from publicly available time series and was designed to exhibit much higher diversity than existing forecasting competitions. Besides proposing a new data set, we introduce two new measures that describe different aspects of a forecast. We applied the developed benchmark to evaluate Telescope.
Contribution II - Telescope
To provide a generic forecasting method, we introduce a novel machine learning-based forecasting approach that automatically retrieves relevant information from a given time series. More precisely, Telescope automatically extracts intrinsic time series features and then decomposes the time series into components, building a forecasting model for each of them. Each component is forecast by applying a different method and then the final forecast is assembled from the forecast components by employing a regression-based machine learning algorithm. In more than 1300 hours of experiments benchmarking 15 competing methods (including approaches from Uber and Facebook) on 400 time series, Telescope outperformed all methods, exhibiting the best forecast accuracy coupled with a low and reliable time-to-result. Compared to the competing methods that exhibited, on average, a forecast error (more precisely, the symmetric mean absolute forecast error) of 29%, Telescope exhibited an error of 20% while being 2556 times faster. In particular, the methods from Uber and Facebook exhibited an error of 48% and 36%, and were 7334 and 19 times slower than Telescope, respectively.
Contribution III - Chamulteon
To enable reliable auto-scaling, we present a hybrid auto-scaler that combines proactive and reactive techniques to scale distributed cloud applications comprising multiple services in a coordinated and cost-effective manner. More precisely, proactive adaptations are planned based on forecasts of Telescope, while reactive adaptations are triggered based on actual observations of the monitored load intensity. To solve occurring conflicts between reactive and proactive adaptations, a complex conflict resolution algorithm is implemented. Moreover, when deployed in public cloud environments, Chamulteon reviews adaptations with respect to the cloud provider's pricing scheme in order to minimize the charged costs. In more than 400 hours of experiments evaluating five competing auto-scaling mechanisms in scenarios covering five different workloads, four different applications, and three different cloud environments, Chamulteon exhibited the best auto-scaling performance and reliability while at the same time reducing the charged costs. The competing methods provided insufficient resources for (on average) 31% of the experimental time; in contrast, Chamulteon cut this time to 8% and the SLO (service level objective) violations from 18% to 6% while using up to 15% less resources and reducing the charged costs by up to 45%.
The contributions of this thesis can be seen as major milestones in the domain of time series forecasting and cloud resource management. (i) This thesis is the first to present a forecasting benchmark that covers a variety of different domains with a high diversity between the analyzed time series. Based on the provided data set and the automatic evaluation procedure, the proposed benchmark contributes to enhance the comparability of forecasting methods. The benchmarking results for different forecasting methods enable the selection of the most appropriate forecasting method for a given use case. (ii) Telescope provides the first generic and fully automated time series forecasting approach that delivers both accurate and reliable forecasts while making no assumptions about the analyzed time series. Hence, it eliminates the need for expensive, time-consuming, and error-prone procedures, such as trial-and-error searches or consulting an expert. This opens up new possibilities especially in time-critical scenarios, where Telescope can provide accurate forecasts with a short and reliable time-to-result.
Although Telescope was applied for this thesis in the field of cloud computing, there is absolutely no limitation regarding the applicability of Telescope in other domains, as demonstrated in the evaluation. Moreover, Telescope, which was made available on GitHub, is already used in a number of interdisciplinary data science projects, for instance, predictive maintenance in an Industry 4.0 context, heart failure prediction in medicine, or as a component of predictive models of beehive development. (iii) In the context of cloud resource management, Chamulteon is a major milestone for increasing the trust in cloud auto-scalers. The complex resolution algorithm enables reliable and accurate scaling behavior that reduces losses caused by excessive resource allocation or SLO violations. In other words, Chamulteon provides reliable online adaptations minimizing charged costs while at the same time maximizing user experience.
The purpose of confidence and prediction intervals is to provide an interval estimation for an unknown distribution parameter or the future value of a phenomenon. In many applications, prior knowledge about the distribution parameter is available, but rarely made use of, unless in a Bayesian framework. This thesis provides exact frequentist confidence intervals of minimal volume exploiting prior information. The scheme is applied to distribution parameters of the binomial and the Poisson distribution. The Bayesian approach to obtain intervals on a distribution parameter in form of credibility intervals is considered, with particular emphasis on the binomial distribution. An application of interval estimation is found in auditing, where two-sided intervals of Stringer type are meant to contain the mean of a zero-inflated population. In the context of time series analysis, covariates are supposed to improve the prediction of future values. Exponential smoothing with covariates as an extension of the popular forecasting method exponential smoothing is considered in this thesis. A double-seasonality version of it is applied to forecast hourly electricity load under the use of meteorological covariates. Different kinds of prediction intervals for exponential smoothing with covariates are formulated.
Die DNA-Durchflusszytometrie ist eine anerkannte Methode zur Erfassung genetischer Abweichungen und Änderungen der Proliferationsfraktion von Tumorzellen. Die Aufarbeitung von Tumorzellen mit vorhandenen Begleitpopulationen bewirkt allerdings bei der Einfachfärbung der DNA eine Ungenauigkeit der Zellzyklusanalyse. In dieser Arbeit wurde der Einfluss der Begleitpopulationen auf die Analyse von Ploidie und Zellzyklus mit Hilfe der DNA-Zytokeratin-Doppelfärbung am Mammakarzinom untersucht. Zum anderen wird auf Zusammenhänge zwischen p53, Proliferation und Ploidie von Mammakarzinomen eingegangen. Von 28 untersuchten Fällen waren 26 für die DNA-Zytokeratin-Doppelfärbung komplett auswertbar. Bei 9 dieser 26 ausgewerteten Fälle konnte immunhistochemisch p53 nachgewiesen werden. Die Zellen wurden aus Gefriermaterial mechanisch vereinzelt und mit Propidium Jodid und FITC-konjugiertem anti-Zytokeratin-Antikörper bzw. anti-p53-Antikörper gefärbt. Die Messungen wurden mit einem FACScan durchgeführt. Die Auswertung erfolgte mit Hilfe der Multicycle Software AV. Die Auswertung der Zytokeratin-Doppelfärbung ergab im Vergleich zur Einfachfärbung einen Anstieg sowohl des Anteiles aneuploider Tumoren als auch des mittleren DNA-Index. Die Proliferationsrate, insbesondere die S-Phasen-Fraktion erhöhte sich ebenfalls signifikant. Die vergleichenden Zellzyklusanalysen der Zytokeratin-positiven und der p53-positiven Tumorzellen zeigte eine geringere Proliferationsfraktion der p53-positiven Zellen, verglichen mit den p53-negativen Tumorzellen. Der überwiegende Anteil der p53-positiven Zellen zeigte eine Aneuploidie. Weiterhin ergaben sich in dieser Untersuchung Hinweise auf eine Zellzyklusabhängige Expression des p53-Proteins. Durch die Nutzung der Doppelfärbung für DNA und Zytokeratin in der Durchflusszytometrie gelingt die exaktere Wiedergabe der Biologie von Tumoren. Es ist zu erwarten, dass dies die prognostische Aussagekraft der DNA-flowzytometrischen Parameter Ploidie und Proliferationsfraktion erhöht.
Ziel:
Abschätzung der Risiken des Rezidivs des differenzierten Schilddrüsenkarzinoms, der Karzinom-bedingten Mortalität und der Karzinom-bedingten Reduktion der Lebenserwartung in Abhängigkeit von der Anzahl der zum Erreichen eines krankheitsfreien Zustands benötigten I-131-Therapien (Radioiodtherapien) und der für die Krankheitsfreiheit benötigten kumulativen Aktivität.
Methoden:
Analyse anhand von in der Würzburger Schilddrüsenkarzinom-Datenbank erfassten Verlaufsdaten unter Berücksichtigung eigener zusätzlicher Erhebungen zum follow-up.von 896 Patienten, die nach einer oder mehreren Radioiodtherapien im Therapieverlauf Erkrankungsfreiheit erreichten (negative TSH-stimulierte Thyreoglobulin-Messung in Kombination mit einer negativen I-131-Ganzkörperszintigraphie).
Ergebnisse:
Die erfassbare Nachsorgedauer betrug in Median 9.0 Jahre (Spannbreite 0.1-31.8 Jahre). Rezidiv-Raten nach 5 und 10 Jahren und am Ende der Nachsorge betrugen 1,0±0,3%, 4,0±0,7% und 6,2±1,1%. Die Schilddrüsenkarzinom-bedingte Sterberate betrug jeweils 0,1±0,1%, 0,5±0,3% und 3,4±1,1%.
Mit einer zunehmenden Anzahl von benötigten Radioiodtherapien nahm die Rezidivrate zu (p=0.001). Die Schilddrüsenkarzinom-bedingte Sterblichkeitsrate ist ab 4 benötigten Radioiodtherapien erhöht. Bei Patienten, die nach einer Radioiodtherapie krankheitsfrei waren, finden sich zwischen Niedrig- und Hochrisikopatienten keine Unterschiede bezüglich Rezidiv- und Sterblichkeitsrate. Bei Patienten, die zwei Radioiodtherapien benötigten, waren Rezidiv- und Sterblichkeitsrate der Hochrisikopatienten erhöht.
Bezüglich der kumulativ benötigten Aktivität zeigten sich nur bei Patienten, die eine kumulative Aktivität von über 22,2 GBq benötigten, erhöhte Rezidiv- und Sterberaten.
Im vorliegenden Studienkollektiv mit einer inhärent guten Prognose zeigte sich eine uneingeschränkte Lebenserwartung unabhängig von der benötigen Anzahl der Radioiodtherapien oder der benötigten kumulativen Aktivität.
Fazit:
Falls mehr als eine Radioiodtherapie oder eine hohe kumulative I-131 Aktivität benötigt wird, um einen krankheitsfreien Zustand zu erreichen, muss mit einer Rezidiv- und Schilddrüsenkarzinom-bedingten Sterblichkeits-Rate gerechnet werden, vor allem bei Hochrisikopatienten.
Die Prognose von Kindern mit im Kleinkindesalter diagnostizierten Störungen der Sprachentwicklung
(2005)
In der vorliegenden Studie wurde an 41 Patienten im Alter von vier bis elf Jahren mit expressiver Sprachentwicklungsstörung eine detaillierte Fragebogenerhebung des sprachlichen, intellektuellen und motorischen Entwicklungsstandes vorgenommen. Gut die Hälfte dieser Kinder (51,2%), die definierten Risikogruppen zugeordnet wurden, nahm im Verlauf der Studie an einer eingehenden Nachuntersuchung teil. Dabei wurde anhand standardisierter Tests erneut eine Ermittlung der Intelligenz sowie sprachlicher und neuromotorischer Fähigkeiten und Fertigkeiten vorgenommen. Geschlechtsspezifische Unterschiede zwischen den Leistungen von Jungen und Mädchen zeigten sich dabei nicht. Prä- und perinatale Risikofaktoren ließen sich nicht unmittelbar mit schlechteren Leistungen in den Untersuchungen in Verbindung bringen. Frühgeburtlichkeit als möglicher Risikofaktor stellt jedoch vor allem in Kombination mit weiteren Risikofaktoren einen ungünstigeren Verlauf dar. Manifeste Epilepsien stellen anhand der erhobenen Daten keinen ungünstigen Einfluss auf den Verlauf der Sprachentwicklungsstörung dar. Ausgenommen davon sind sicher epilepsiebedingte Sprachstörungen, wie z. B. Landau-Kleffner-Syndrom. Wie bereits in anderen Studien belegt, zeigte sich auch in dieser Studie, dass zwischen orofacialen Problemen im Sinne minimaler neurologischer Auffälligkeiten und der Prognose sprachentwicklungsgestörter Kinder kein Zusammenhang besteht. Veränderungen im psychosozialen Umfeld der Kinder stellen einen Risikofaktor für Sprachentwicklungsstörungen dar. Das Vorliegen weiterer Risikofaktoren wirkt sich ungünstig auf die Leistungen aus. Ein Einfluss der psychosozialen Umstände auf die Prognose der Sprachentwicklungsstörung ist vorhanden, kann jedoch nur in einem multivarianten Kontext interpretiert werden. Der Nachweis neuromotorischer Defizite bei Kindern mit Sprachentwicklungsstörungen erwies sich auch in dieser Studie als prognostisch ungünstiges Zeichen. Eine Persistenz motorischer Auffälligkeiten bei diesen Patienten konnte belegt werden. Wie auch in anderen Studien zeigt sich, dass Patienten mit Sprachentwicklungsstörungen häufiger persistierende kognitive Defizite aufweisen. Es konnte ein Zusammenhang zwischen dem Auftreten psychischer und emotionaler Auffälligkeiten und Sprachentwicklungsstörungen gezeigt werden. Eine abschließende Aussage über die schulischen Leistungen sprachentwicklungsgestörter Kinder erlauben die erhobenen Daten nicht. Sie zeigen jedoch einen deutlichen Trend für ein erhöhtes Risiko schlechterer schulischer Leistungen an. Ein positiver Effekt therapeutischer Maßnahmen auf die Entwicklung sprachentwicklungsgestörter Kinder lässt sich nicht belegen. Die Aussage über die Prognose der Patienten wird durch die hohe Komorbidität weiterer Entwicklungsstörungen und somit den Bedarf unterschiedlichster Therapieformen erschwert. Kinder mit primär ausgeprägteren Symptomen haben insgesamt mehr und früher Therapie- und Fördermaßnahmen erhalten, bleiben aber unterdurchschnittlich.
169 Patienten mit Schilddrüsenmalignomen (65 männlich, 104 weiblich), im Erhebungszeitraum vom 01.01.1969 bis 01.07.1995, wurden retrospektiv bezüglich der verschiedenen Karzinomentitäten, der gewählten Operationsmethode und Operationsradikalität, sowie des postoperativen TNM- und UICC-Stadiums ausgewertet. Schwerpunkt der Auswertung lag auf Beobachtung von Überlebenszeit, Tumorletalität, Entstehung locoregionärer Rezidive (Lokalrezidive, Lymphknotenrezidive) rezidivfreie Zeit und Auftreten von Fernmetastasen im Vergleich niedriger zu höheren Tumorklassen. Die Resultate zeigten, daß papilläre Schilddrüsenkarzinome im Vergleich zu medullären und anaplastischen Karzinomen die beste, anaplastische Schilddrüsenkarzinome die schlechteste Prognose aufweisen. Rezidive traten bei allen Schilddrüsenmalignomen auf, jedoch fand sich ein Einfluß des histologischen Typ auf die Rezidivhäufigkeit in Abhängigkeit vom Stadium. Statistisch signifikante Unterschiede fanden sich im Vergleich R0- versus R1/R2-Resektion, so daß beim Schilddrüsenkarzinom unbedingt die vollständige Tumorentfernung angestrebt werden muß. Die Lymphadenektomie bietet beim differenzierten Karzinom im Stadium N0 keinen Vorteil, hingegen sollte im Stadium N1 Kompartment-orientiert vorgegangen werden. Aufgrund der frühen Metastasierung in die Lymphknoten ist beim medullären Schilddrüsenkarzinom eine Lymphknotendissektion der Kompartimente I – III unabhängig vom Stadium, sowohl bei Lymphknotenbefall, als auch Lymphknoten-negativen Patienten anzustreben, einschließlich der Ausräumung des Kompartment IV bei vorliegenden Lymphknotenfiliae im antero-superioren Mediastinum. Aus den Ergebnissen kann abgeleitet werden, daß Thyreoidektomie en Prinzip bei allen Malignomen erfolgen sollte, um okkulte Tumoranteile und eventuell vorliegende Mikrometastasen zu entfernen. Thyreoidektomie beim differenzierten Schilddrüsenkarzinom, um die Möglichkeit der Radiojod-Therapie (RJT) zur Ablation des möglich verbliebenen Schilddrüsengewebes und möglicher bzw. vorhandener Filiae zu verbessern. Ausnahme ist ein, nach beidseitiger subtotaler Schilddrüsenresektion zufällig gefundenes solitäres okkultes papilläres Mikrokarzinom (pT1a), sofern der Tumor im Gesunden reseziert ist und Hinweise auf Lymphknotenfiliae fehlen. Selektive Lymphadenektomieverfahren werden nur beim differenzierten Schilddrüsenkarzinom im Stadium I und II nach UICC angewandt. Durchführung einer modifiziert radikalen Neck-Dissektion ist bei allen medullären Schilddrüsenkarzinomen unabhängig vom Stadium, sowie bei papillärem und follikulärem Schilddrüsenkarzinom im Stadium III und IV indiziert. Bei differenzierten Schilddrüsenkarzinomen erbringt die postoperative RJT einen signifikanten Vorteil in Rezidivrate und Prognose.
Depressionen gehören zu den häufigsten psychischen Erkrankungen. Neben Symptomen wie Niedergeschlagenheit, Interessenlosigkeit oder Schlafstörungen sind Depressionen auch durch Defizite in kognitiven Funktionen, wie z.B. Aufmerksamkeitsprozessen oder der Wahrnehmung, und eine negativ verzerrte Informationsverarbeitung gekennzeichnet.
Aufgrund der hohen Prävalenz, der starken psychosozialen Funktionseinschränkungen durch depressive Erkrankungen und deren rezidivierenden Charakter besteht die Notwendigkeit, die therapeutischen Interventionen zur Behandlung affektiver Störungen zu verbessern, dadurch die Krankheitsphase der Patienten zu verkürzen und letztendlich auch die Kosten für das Gesundheitssystem zu reduzieren. In diesem Zusammenhang werden in den letzten Jahren verstärkt mögliche Prädiktoren und Korrelate des Therapieerfolgs untersucht. Hierfür könnten negativ verzerrte Informationsverarbeitungsprozesse und Defizite in kognitiven Funktionen objektive Marker darstellen.
Im ersten Teil dieser Arbeit wurde der Covariation Bias, der als Überschätzung des Zusammenhangs zwischen einem krankheitsrelevanten Stimulus und einer aversiven Konsequenz definiert wird, in einem Querschnittsdesign bei schwer depressiven Patienten zu Behandlungsbeginn im Vergleich zu einer Gruppe von Patienten nach einer sechswöchigen Behandlung sowie einer gesunden Kontrollgruppe untersucht. Diese kognitive Verzerrung war bei Patienten mit schwererer Symptomatik unabhängig vom Behandlungszeitpunkt stärker ausgeprägt. Zudem prädizierte der Covariation Bias zu Behandlungsbeginn das Therapieoutcome nach sechs Behandlungswochen dahingehend, dass Patienten mit einer stärkeren kognitiven Verzerrung ein schlechteres Ansprechen auf die Therapie zeigten.
Im zweiten Teil dieser Arbeit wurde das Emotional Processing Paradigma, das aus Aufgaben zur Emotionserkennung und zur Aufmerksamkeitslenkung besteht, zum ersten Mal bei schwer depressiven Patienten im intraindividuellen Verlauf der Behandlung eingesetzt und in Zusammenhang mit dem Therapieerfolg gestellt. Neben Hinweisen darauf, dass Patienten, bei denen sich in den ersten Behandlungswochen unter anderem die Salienz negativer Emotionen verringerte, mit höherer Wahrscheinlichkeit remittierten, zeigten sich vor allem zeitlich stabile Unterschiede im Sinne einer Trait-Variablen zwischen Patienten, die auf die initiale Therapie ansprachen, und Patienten, die keine bedeutsame Verbesserung erfuhren, in den globalen kognitiven Funktionen: Patienten, bei denen es zu keiner klinisch relevanten Verbesserung durch die Therapie kam, wiesen stärkere Defizite auf.
Zusammengenommen weisen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit auf ein stabiles Muster von Defiziten in globalen kognitiven Funktionen bei Patienten mit Depressionen hin. Diese Abweichungen liegen jedoch nicht bei allen schwer depressiven Patienten gleichermaßen vor. Bei Patienten mit Defiziten scheint das Therapieoutcome schlechter zu sein. Somit könnten diese Prozesse der Informationsverarbeitung und kognitive Defizite auf neuropsychologischer Ebene Prädiktoren und Korrelate des Therapieoutcomes darstellen. Im Sinne der personalisierten Medizin könnte in Zukunft die Diagnostik um die Parameter der Informationsverarbeitungsprozesse ergänzt werden und so die Prognose des Therapieerfolgs verbessert und die Behandlung der Patienten individualisiert werden.
Retroviral vectors are potent tools for gene delivery and various biomedical applications. To accomplish a gene transfer task successfully, retroviral vectors must effectively transduce diverse cell cultures at different phases of a cell cycle. However, very promising retroviral vectors based on the foamy viral (FV) backbone lack the capacity to efficiently transduce quiescent cells. It is hypothesized that this phenomenon might be explained as the inability of foamy viruses to form a pre-integration complex (PIC) with nuclear import activity in growth-arrested cells, which is the characteristic for lentiviruses (HIV-1). In this process, the HIV-1 central polypurine tract (cPPT) serves as a primer for plus-strand synthesis to produce a “flap” element and is believed to be crucial for the subsequent double-stranded cDNA formation of all retroviral RNA genomes. In this study, the effects of the lentiviral cPPT element on the FV transduction potential in dividing and growth-arrested (G1/S phase) adenocarcinomic human alveolar basal epithelial (A549) cells are investigated by experimental and theoretical methods. The results indicated that the HIV-1 cPPT element in a foamy viral vector background will lead to a significant reduction of the FV transduction and viral titre in growth-arrested cells due to the absence of PICs with nuclear import activity.
Zusammenfassung:
Unsere Arbeit bestätigt die aus kleineren Studien bekannte hohe Expression der Chemokinrezeptoren CXCR4 und CXCR7 in der normalen Nebenniere und in der Mehrheit der Nebennierenkarzinome. Das auf mRNA Ebene bestätigte Vorkommen beider Chemokinrezeptoren im gesunden Nebennierengewebe deutet auf eine überwiegend für die normale Nebennierenphysiologie wichtige Rolle dieser Chemokinrezeptoren hin. Eine eventuell dennoch bestehende pathophysiologische Relevanz der Rezeptoren wurde ergänzend überprüft und ergab keinen signifikanten Einfluss auf die Prognose des Nebennierenkarzinoms.
Hintergrund: Die Alzheimer-Erkrankung ist die häufigste neurodegenerative Erkrankung. Da es zurzeit für sie noch keine Heilung gibt, richtet sich das Hauptaugenmerk auf eine möglichst frühe Diagnose und die Behandlung mit krankheitsverzögernden Medikamenten. Vor allem die funktionelle Bildgebung gilt im Bereich der Frühdiagnose als vielversprechend. Neben dem Gedächtnis werden die visuell-räumliche Informationsverarbeitung, exekutive Funktionen und Aufmerksamkeitsprozesse untersucht. Hierbei zeigen sich zentralnervöse Aktivierungsauffälligkeiten in kortikalen Zielregionen etwa im präfrontalen und im parietalen Kortex. Verlaufsuntersuchungen konzentrieren sich vor allem darauf aus der Gehirnaktivierung Vorhersagen über kognitive Veränderungen bei älteren Personen mit und ohne Gedächtnisstörung treffen zu können. Nur wenige Studien erfassen dabei jedoch die Gehirnaktivierung zu mehreren Messzeitpunkten. Gerade für große Stichproben und wiederholte Messungen könnte die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) sich als Alternative zur Magnetresonanztomographie anbieten. Ziel: Ziel der Studie war es, mit fNIRS und ereigniskorrelierten Potentialen funktionelle Unterschiede zwischen Alzheimer-Patienten und gleichaltrigen Kontrollen in mehreren Funktionsbereichen darzustellen und ihre Veränderung über den Zeitraum eines Jahres zu verfolgen. Zum ersten Mal sollte im Rahmen einer prospektiven Untersuchung mit fNIRS geprüft werden ob kortikale Aktivierungen zur Vorhersage von neuropsychologischen Testwerten genutzt werden können. Zusätzlich stellte sich die Frage, ob fNIRS für Verlaufsuntersuchungen an älteren Stichproben geeignet ist. Methoden: Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden zum ersten Messzeitpunkt (T1) 73 Patienten und 71 Kontrollen mit vier Paradigmen in den drei Funktionsbereichen visuell-räumliche Informationsverarbeitung, exekutive Funktionen und zentralnervöse Filtermechanismen mit fNIRS und ereigniskorrelierten Potentialen gemessen. Die Probanden durchliefen eine Line Orientation Aufgabe, zwei Versionen einer Wortflüssigkeitsaufgabe (phonologisch und semantisch) und das P50-Doppelklickparadigma. Zielparameter waren dabei die aufgabenbezogene Aktivierung im parietalen Kortex, im dorsolateralen Präfrontalkortex (DLPFC) und das sensorische Gating, gemessen durch die P50-Supression nach wiederholter Reizdarbietung. Zusätzlich wurden zwei typische Tests zur Demenzdiagnostik (MMST und DemTect) erhoben. Die zweite Messung (T2) fand nach 12 Monaten statt und lief identisch zur ersten Untersuchung ab. Zu T2 konnten 14 Patienten und 51 Kontrollen erneut rekrutiert werden. Ergebnisse: Zu T1 konnte mit fNIRS ein Aktivierungsdefizit für Patienten im DLPFC während der phonologischen Wortflüssigkeitsaufgabe und im rechten Parietalkortex während der Line Orientation Aufgabe festgestellt werden. Für die semantische Wortflüssigkeitsaufgabe und das sensorische Gating zeigten sich keine zentralnervösen Unterschiede. Über das Jahr hinweg nahm die aufgabenbezogene Aktivierung der Patienten im linken DLPFC für beide Versionen der Wortflüssigkeitsaufgabe deutlich ab, während gleichaltrige Kontrollpersonen keine kortikalen Veränderungen zeigten. Zu T2 war das sensorische Gating der Patienten außerdem deutlich schlechter im Vergleich zu gesunden Kontrollen. Die Veränderungen der Oxygenierung während der Wortflüssigkeitsaufgabe konnten für gesunde Kontrollen Verschlechterungen im MMST und im DemTect vorhersagen. Vor allem ein Verlust der Lateralisierung ging mit einem Abfall in den kognitiven Tests einher. Schlussfolgerung: Spezifische Defizite in der kortikalen Aktivierung konnten bei Alzheimer-Patienten mit fNIRS beobachtet und genauer beschrieben werden. Auch die Veränderung im Verlauf eines Jahres ließ sich mit dieser Methode verfolgen. Für Längsschnittuntersuchungen, die sich mit der kortikalen Aktivierung als Prädiktor für dementielle Entwicklungen beschäftigen, bietet sich fNIRS somit als praktische Alternative zur fMRT an, zumal die gemessenen Veränderungen in der Oxygenierung auch prognostischen Wert für ältere Kontrollpersonen besaßen. Vor allem die funktionelle Lateralisierung in frontalen Kortexbereichen scheint als Prädiktor kognitiver Leistungen im Alter von Bedeutung zu sein.