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Background: Oro-antral communication (OAC) is a common complication following the extraction of upper molar teeth. The Archer and the Root Sinus (RS) systems can be used to classify impacted teeth in panoramic radiographs. The Archer classes B-D and the Root Sinus classes III, IV have been associated with an increased risk of OAC following tooth extraction in the upper molar region. In our previous study, we found that panoramic radiographs are not reliable for predicting OAC. This study aimed to (1) determine the feasibility of automating the classification (Archer/RS classes) of impacted teeth from panoramic radiographs, (2) determine the distribution of OAC stratified by classification system classes for the purposes of decision tree construction, and (3) determine the feasibility of automating the prediction of OAC utilizing the mentioned classification systems. Methods: We utilized multiple supervised pre-trained machine learning models (VGG16, ResNet50, Inceptionv3, EfficientNet, MobileNetV2), one custom-made convolutional neural network (CNN) model, and a Bag of Visual Words (BoVW) technique to evaluate the performance to predict the clinical classification systems RS and Archer from panoramic radiographs (Aim 1). We then used Chi-square Automatic Interaction Detectors (CHAID) to determine the distribution of OAC stratified by the Archer/RS classes to introduce a decision tree for simple use in clinics (Aim 2). Lastly, we tested the ability of a multilayer perceptron artificial neural network (MLP) and a radial basis function neural network (RBNN) to predict OAC based on the high-risk classes RS III, IV, and Archer B-D (Aim 3). Results: We achieved accuracies of up to 0.771 for EfficientNet and MobileNetV2 when examining the Archer classification. For the AUC, we obtained values of up to 0.902 for our custom-made CNN. In comparison, the detection of the RS classification achieved accuracies of up to 0.792 for the BoVW and an AUC of up to 0.716 for our custom-made CNN. Overall, the Archer classification was detected more reliably than the RS classification when considering all algorithms. CHAID predicted 77.4% correctness for the Archer classification and 81.4% for the RS classification. MLP (AUC: 0.590) and RBNN (AUC: 0.590) for the Archer classification as well as MLP 0.638) and RBNN (0.630) for the RS classification did not show sufficient predictive capability for OAC. Conclusions: The results reveal that impacted teeth can be classified using panoramic radiographs (best AUC: 0.902), and the classification systems can be stratified according to their relationship to OAC (81.4% correct for RS classification). However, the Archer and RS classes did not achieve satisfactory AUCs for predicting OAC (best AUC: 0.638). Additional research is needed to validate the results externally and to develop a reliable risk stratification tool based on the present findings.
Die verfügbaren in vitro Genotoxizitätstests weisen hinsichtlich ihrer Spezifität und ihres Informationsgehalts zum vorliegenden Wirkmechanismus (Mode of Action, MoA) Einschränkungen auf. Um diese Mängel zu überwinden, wurden in dieser Arbeit zwei Ziele verfolgt, die zu der Entwicklung und Etablierung neuer in vitro Methoden zur Prüfung auf Genotoxizität in der Arzneimittelentwicklung beitragen.
1. Etablierung und Bewertung einer neuen in vitro Genotoxizitätsmethode (MultiFlow Methode)
Die MultiFlow Methode basiert auf DNA-schadensassoziierten Proteinantworten von γH2AX (DNA-Doppelstrangbrüche), phosphorylierten H3 (S10) (mitotische Zellen), nukleären Protein p53 (Genotoxizität) und cleaved PARP1 (Apoptose) in TK6-Zellen. Insgesamt wurden 31 Modellsubstanzen mit dem MultiFlow Assay und ergänzend mit dem etablierten Mikrokerntest (MicroFlow MNT), auf ihre Fähigkeit verschiedene MoA-Gruppen (Aneugene/Klastogene/Nicht-Genotoxine) zu differenzieren, untersucht. Die Performance der „neuen“ gegenüber der „alten“ Methode führte zu einer verbesserten Sensitivität von 95% gegenüber 90%, Spezifität von 90% gegenüber 72% und einer MoA-Klassifizierungsrate von 85% gegenüber 45% (Aneugen vs. Klastogen).
2. Identifizierung mechanistischer Biomarker zur Klassifizierung genotoxischer Substanzen
Die Analyse 67 ausgewählter DNA-schadensassoziierter Gene in der QuantiGene Plex Methode zeigte, dass mehrere Gene gleichzeitig zur MoA-Klassifizierung beitragen können. Die Kombination der höchstrangierten Marker BIK, KIF20A, TP53I3, DDB2 und OGG1 ermöglichte die beste Identifizierungsrate der Modellsubstanzen. Das synergetische Modell kategorisierte 16 von 16 Substanzen korrekt in Aneugene, Klastogene und Nicht-Genotoxine. Unter Verwendung der Leave-One-Out-Kreuzvalidierung wurde das Modell evaluiert und erreichte eine Sensitivität, Spezifität und Prädiktivität von 86%, 83% und 85%. Ergebnisse der traditionellen qPCR Methode zeigten, dass Genotoxizität mit TP53I3, Klastogenität mit ATR und RAD17 und oxidativer Stress mit NFE2L2 detektiert werden kann.
Durch die Untersuchungen von posttranslationalen Modifikationen unter Verwendung der High-Content-Imaging-Technologie wurden mechanistische Assoziationen für BubR1 (S670) und pH3 (S28) mit Aneugenität, 53BP1 (S1778) und FANCD2 (S1404) mit Klastogenität, p53 (K373) mit Genotoxizität und Nrf2 (S40) mit oxidativem Stress identifiziert.
Diese Arbeit zeigt, dass (Geno)toxine unterschiedliche Gen- und Proteinveränderungen in TK6-Zellen induzieren, die zur Erfassung mechanistischer Aktivitäten und Einteilung (geno)toxischer MoA-Gruppen (Aneugen/Klastogen/ Reaktive Sauerstoffspezies) eingesetzt werden können und daher eine bessere Risikobewertung von Wirkstoffkandidaten ermöglichen.
Human growth has an estimated heritability of about 80%-90%. Nevertheless, the underlying cause of shortness of stature remains unknown in the majority of individuals. Genome-wide association studies (GWAS) showed that both common single nucleotide polymorphisms and copy number variants (CNVs) contribute to height variation under a polygenic model, although explaining only a small fraction of overall genetic variability in the general population. Under the hypothesis that severe forms of growth retardation might also be caused by major gene effects, we searched for rare CNVs in 200 families, 92 sporadic and 108 familial, with idiopathic short stature compared to 820 control individuals. Although similar in number, patients had overall significantly larger CNVs \((p-value <1 x 10^{-7})\). In a gene-based analysis of all non-polymorphic CNVs >50 kb for gene function, tissue expression, and murine knock-out phenotypes, we identified 10 duplications and 10 deletions ranging in size from 109 kb to 14 Mb, of which 7 were de novo (p < 0.03) and 13 inherited from the likewise affected parent but absent in controls. Patients with these likely disease causing 20 CNVs were smaller than the remaining group (p < 0.01). Eleven (55%) of these CNVs either overlapped with known microaberration syndromes associated with short stature or contained GWAS loci for height. Haploinsufficiency (HI) score and further expression profiling suggested dosage sensitivity of major growth-related genes at these loci. Overall 10% of patients carried a disease-causing CNV indicating that, like in neurodevelopmental disorders, rare CNVs are a frequent cause of severe growth retardation.