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Future broadband wireless networks should be able to support not only best effort traffic but also real-time traffic with strict Quality of Service (QoS) constraints. In addition, their available resources are scare and limit the number of users. To facilitate QoS guarantees and increase the maximum number of concurrent users, wireless networks require careful planning and optimization. In this monograph, we studied three aspects of performance optimization in wireless networks: resource optimization in WLAN infrastructure networks, quality of experience control in wireless mesh networks, and planning and optimization of wireless mesh networks. An adaptive resource management system is required to effectively utilize the limited resources on the air interface and to guarantee QoS for real-time applications. Thereby, both WLAN infrastructure and WLAN mesh networks have to be considered. An a-priori setting of the access parameters is not meaningful due to the contention-based medium access and the high dynamics of the system. Thus, a management system is required which dynamically adjusts the channel access parameters based on the network load. While this is sufficient for wireless infrastructure networks, interferences on neighboring paths and self-interferences have to be considered for wireless mesh networks. In addition, a careful channel allocation and route assignment is needed. Due to the large parameter space, standard optimization techniques fail for optimizing large wireless mesh networks. In this monograph, we reveal that biology-inspired optimization techniques, namely genetic algorithms, are well-suitable for the planning and optimization of wireless mesh networks. Although genetic algorithms generally do not always find the optimal solution, we show that with a good parameter set for the genetic algorithm, the overall throughput of the wireless mesh network can be significantly improved while still sharing the resources fairly among the users.
Ein möglicher Ansatz neuer Therapiestrategien für Diabetes mellitus besteht zum einen in der Differenzierung von Stammzellen zu insulinproduzierenden Zellen und zum anderen in der Beschleunigung der Zellproliferation ebensolcher Zellen. In zahlreichen Studien wurden bereits mitogene Signaltransduktionswege in beta-Zellen des endokrinen Pankreas unter dem Einfluss diverser Nährstoffe untersucht. Das Protein p8, ursprünglich im Umfeld einer experimentell induzierten akuten Pankreatitis im Rattenmodell als Stressantwort beschrieben, ist an einem glukoseabhängigen Zellwachstum in der insulinproduzierenden beta-Zelle des endokrinen Pankreas beteiligt. Insofern ist es nur schlüssig, die Rolle des Proteins p8 im Rahmen der proliferationsassoziierten Signaltransduktion zu untersuchen. Zur näheren Charakterisierung von p8 wurden von unserer Arbeitsgruppe Wildtyp-INS-1-Zellen (WT-INS-1), als Modell für die beta-Zelle des endokrinen Pankreas, mit einem durch IPTG induzierbaren, p8-exprimierenden System ausgestattet (p8-INS-1). Dieses System wurde in der vorliegenden Arbeit zunächst auf seine Funktionalität hin überprüft. Unter anderem konnte p8-cDNA in den stabil transfizierten p8-INS-1-Zellen und in den mit obigem Plasmid transient transfizierten WT-INS-1-Zellen dargestellt werden, wobei letztere WT-INS-1-Zellen stärker signalisierten und somit ein höheres „output“ an p8 zu generieren scheinen. In Immunoblotanalysen ergab sich ein ähnliches Bild. Durch p8-Überexpression kommt es zu einem zunehmenden Signal des Proteins p8 innerhalb der p8-INS-1-Zellen. Jedoch erscheint dieses Signal in WT-INS-1-Zellen noch stärker. Ebenso ließen sich mehrfach Doppelbanden sowohl bei p8-INS-1-Zellen als auch bei WT-INS-1-Zellen bei 14 kDa und 22 kDa darstellen. Das differenzierte Expressionsmuster beider Zelllinien im Rahmen dieser Immunoblotanalysen legt den Schluss nahe, dass eine Erhöhung des p8-Levels, sei es nun durch Induktion per IPTG-Gabe oder durch Wachstumsfaktoren, zu einem veränderten Molekulargewicht des Proteins p8 führt. Das Protein p8 unterliegt somit ständigen Veränderungen im Rahmen der Protein-Protein-Interaktion. Im Vordergrund stehen Phosphorylierungen als Aktivierungsinitiatoren und Ubiquitinierung mit synergistischer Proliferationszunahme unter p8-Überexpression und gleichzeitiger Proteasomhemmung. Gerade in Phasen erhöhten Zellstresses (Hypo- und Hypernutrition) lassen sich durch p8-Überexpression erhöhte Wachstumsraten nachweisen, während im physiologischen Bereich nur bei gleichzeitiger Proteasomhemmung Wachstumssteigerungen durch p8-Überexpression erreicht werden können. Dies unterstreicht einmal mehr die Rolle von p8 als Stressprotein. Nichtsdestotrotz übertreffen die Proliferationsraten der p8-INS-1-Zellen die der WT-INS-1-Zellen unter den verschiedensten Stimulationsbedingungen bei weitem. So konnte gezeigt werden, dass in den p8-INS-1-Zellen eine progrediente, glukoseabhängige Proliferation vorliegt, welche sich durch Gabe von IGF-1 oder foetalem Kälberserum (FBS) zu einem signifikanten synergistischen Wachstum ausweiten lässt. Und auch hier erzeugt p8 als Stressprotein bei p8-INS-1-Zellen im glukosefreiem Medium bei alleiniger Stimulation mit Wachstumsfaktoren signifikante Wachstumsraten im Vergleich zu WT-INS-1-Zellen. Die Umsetzung der Stimulation durch Glukose und Wachstumsfaktoren auf die p8-vermittelte Proliferation vollzieht sich innerhalb der Signaltransduktion. Mit Phosphatidylinositol-3´-Kinase (PI3´K) als Schlüsselprotein innerhalb der mitogenen Signaltransduktion und Proteinkinase C (PKC alpha, beta, gamma) konnten durch Co-Immuno-präzipitationen, GST-Pull-Downs, Immunoblotanalysen aber auch Inhibitionsversuche wichtige Interaktionspartner von p8 identifiziert werden. Weitere Bindungspartner des Proteins p8 resultierten durch Inhibitionsversuche mit Proteinkinasen wie PKCzeta und PKA, aber auch p38 MAPK als Vertreter des MAPK-Signalweges. Dabei zeigt sich ein relativ gleiches Bild mit tendenziell eher mäßigen Proliferationshemmung im niedrigen bis normalen Glukosebereich, welche sich unter p8-Überexpression verstärkt. Verschiedene Regelkreise zur Feinsteuerung der p8-vermittelten Proliferation scheinen hier denkbar. Sollte p8 neben der Zellproliferation auch zu einer Aktivierung der genannten Proteine führen, könnte die Inhibition dieser Proteine ihrerseits die p8-vermittelte Proliferation hemmen. Auf Proteinebene ließ sich die Verbindung zwischen p8 und MAPK p38, PKCzeta, PKA und PKB nicht nachweisen, erscheint aber wegen der Primärstrukturen der Proteine, sowie Erkenntnissen aus der bisherigen Literatur und auch aufgrund der Versuche mit Proteininhibitoren im Rahmen dieser Arbeit wahrscheinlich. Weitergehende Untersuchungen sollten daher noch erfolgen. Die vorgestellten Ergebnisse sind ein Beitrag zum besseren Verständnis der Rolle des Proteins p8 innerhalb der mitogenen Signaltransduktion als eine Voraussetzung für einen kurativen Ansatz des Diabetes mellitus Typ I.
Aim of this thesis was to study the contribution of the hosts immune system during tumor regression. A wild-type rejection model was studied in which tumor regression is mediated through an adaptive, T cell host response (Research article 1). Additionally, the relationship between VACV infection and cancer rejection was assessed by applying organism-specific microarray platforms to infected and non-infected xenografts. It could be shown that tumor rejection in this nude mouse model was orchestrated solely by the hosts innate immune system without help of the adaptive immunity. In a third study the inflammatory baseline status of 75 human cancer cell lines was tested in vitro which was correlated with the susceptibility to VACV and Adenovirus 5 (Ad5) replication of the respective cell line (Manuscript for Research article 3). Although xenografts by themselves lack the ability to signal danger and do not provide sufficient proinflammatory signals to induce acute inflammation, the presence of viral replication in the oncolytic xenograft model provides the "tissue-specific trigger" that activates the immune response and in concordance with the hypothesis, the ICR is activated when chronic inflammation is switched into an acute one. Thus, in conditions in which a switch from a chronic to an acute inflammatory process can be induced by other factors like the immune-stimulation induced by the presence of a virus in the target tissue, adaptive immune responses may not be necessary and immune-mediated rejection can occur without the assistance of T or B cells. However, in the regression study using neu expressing MMC in absence of a stimulus such as a virus and infected cancer cells thereafter, adaptive immunity is needed to provoke the switch into an acute inflammation and initiate tissue rejection. Taken together, this work is supportive of the hypothesis that the mechanisms prompting TSD differ among immune pathologies but the effect phase converges and central molecules can be detected over and over every time TSD occurs. It could be shown that in presence of a trigger such as infection with VACV and functional danger signaling pathways of the infected tumor cells, innate immunity is sufficient to orchestrate rejection of manifested tumors.
Imbalancen im Bereich der autonomen Innervation des Herzens auf Sinusknotenebene zeigen sich anhand des Fehlens der „heart rate variability“ und der „heart rate turbulence“ und werden bereits zur Risikoeinschätzung von KHK-Patienten herangezogen, während Untersuchungen zur autonomen Dysbalance auf Ventrikelebene bisher kaum durchgeführt wurden. Daher war das Ziel dieser Arbeit eine Risikostratifizierung von Patienten nach einem Myokardinfarkt anhand dynamischer Veränderungen der QT-Zeit, zu denen es nach einer ventrikulären Extrasystole kommt. In der Einleitung wird die Wichtigkeit der Beachtung allgemeiner kardiovaskulärer Risikofaktoren erläutert. Es wird auf die Komplexität der QT-Zeit, deren beeinflussende Faktoren sowie auf den Einfluss des autonomen Nervensystems auf die Repolarisation der Herzkammern eingegangen. Im Abschnitt „Material und Methode“ und in „Auswertungen und Berechnungen“ wird das Patientenkollektiv vorgestellt, außerdem werden die Programme beschrieben, die zum Erzeugen der Daten verwendet wurden. Als Ergebnis lässt sich festhalten, dass Schlag-zu-Schlag-Analysen der QT-Zeit nach ventrikulären Extrasystolen signifikante Unterschiede aufzeigen zwischen den Patienten, die einen Follow-up von zwei Jahren nach einem Myokardinfarkt überlebt haben und denen, die während dieses Beobachtungszeitraumes aufgrund kardiovaskulärer Komplikationen verstarben. Der Aufwand, der hierfür betrieben werden muss, ist jedoch so hoch, dass diese Analysen wohl nicht zur routinemäßigen Anwendung kommen werden.
Einleitung: Eine nicht adäquate Funktion des Immunsystems ist ein großes klinisches Problem, welches Chemotherapien durch schwere bakterielle oder mykotische Infektionen komplikationsreich macht. Während einer Immunantwort spielen Zytokine, die von T-Zellen produziert werden, eine wichtige Rolle für die Effektivität der Antwort. Um zu verstehen, welche Veränderungen während der Therapie im Immunsystem auftreten, untersuchten wir die Subpopulationen und Funktionen (Zytokine , Immunglobuline) der Lymphozyten. Patienten: 23 Kinder (medianes Alter 5y; 2m-14y; 15 weiblich, 8 männlich) mit B-ALL behandelt nach dem ALL-BFM 2000-Protokoll. Blutproben wurden gesammelt bei Diagnosestellung und an den Tagen 8, 15, 33, 64 sowie vor Protokoll M, vor Protokoll 2 und während der Erhaltungstherapie. Methoden: Wir analysierten die Lymphozyten-Subpopulation mittels Durchflußzytometrie. Die Bestimmung intrazelluläre Zytokine (IFNγ, IL2, TNFα, IL4, IL5, and IL10) erfolgte durch FACS-Analysen nach in vitro Stimulation mit PMA, Ionomycin und Brefeldin für 24h. Zusätzlich untersuchten wir verschiedene Zytokine im unstimulierten Serum mittels ELISA und studierten TRECs und Spectratypes sowie die Immunglobulinlevels. Ergebnisse: Die B-Zellen verringerten sich schnell von einem Medianen Wert von 301+120/mm³ vor Chemotherapie auf 85+138/mm³ am Tag 33 und stiegen nicht mehr bis zum Ende der Therapie an. Die T-Zellzahl fiel zu Beginn der Therapie ab, allerdings konnten wir partielle Erholungen, die proportional zur Therapieintensität waren detektieren. Zudem fiel eine Verschiebung zugunsten der CD8+-Zellen auf. NK-Zellen zeigten keine signifikanten Veränderungen. Bei den von CD3+ -Zellen produzierten Zytokinen fiel eine Expressionssteigerung von IFNγ auf. Wir konnten eine Korrelation zwischen γδ-TCR und IFNγ -Produktion(FACS) sowie IFNγ -Werte(ELISA) und hohe Anzahl von Gedächtniszellen finden. Außerdem korrelieren CD45RA+Zellen mit CD4IL2+Zellen. TGFβ im unstimulierten Sera korrelierte signifikant (p<0,01) mit CD19+Zellen. TGFβ wurde auch von Blasten exprimiert. Wir stellten Unterschiede im Zytokinprofil zwischen dem mit Dexamethason bzw Prednison behandelten Patienten fest; insbesondere die IFNγ-Sekretion war sehr viel größer unter Prednisonbehandlung (p<0,01). TREC-Werte waren höher unter Dexamethason, aber das mag mit beeinflusst sein durch das Alter, da jüngere Kinder signifikant höhere TREC-Werte haben. Bei der Analyse des TZR-Repertoire zeigte sich eine höhere Komplexität im Prednisonzweig. Wir konnten Vβ-Genfamilien mit höherer Komplexität (BV22, BV23) und mit niedrigerer Komplexität (BV13b, BV6a) detektieren. Die Komplexität des TZR korrelierte positiv mit der Anzahl der naiven T-Zellen und dem Alter(p<0,01). Bis d15 nahm die Komplexität des Repertoires ab und erholte sich langsam im Therapieverlauf. Zusammenfassung: Wir detektierten eine Verschiebung zu Gunsten der TH1-Zytokine. B-Zellen wurden durch die Therapie ausgelöscht. Dieses Ergebnis mag eine klinische Relevanz haben in der prophylaktischen Gabe von Immunglobulinen, um schwere Infektionen durch das Fehlen der B-Zellen zu vermeiden.