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In den letzten Jahren findet die Wirkung von Polyphenolen auf den Alterungsprozess oder zur Behandlung von Krankheiten immer mehr Beachtung. Das Ziel dieser Arbeit war die Aufklärung der Wirkmechanismen der Polyphenole Gossypol, Curcumin und Quercetin, um Hinweise für neue oder verbesserte Therapieansätze zu erhalten. Die dazu durchgeführten Untersuchungen lieferten folgende Ergebnisse:
1. Der Ascomycet "P. anserina" eignet sich als Modellorganismus zur Untersuchung der Wirkmechanismen verschiedener Polyphenole, da die bereits aus der Literatur bekannten Effekte auf das Überleben höherer Organismen auch in "P. anserina" beobachtet wurden.
2. Die Mitochondrienfunktion spielt auf unterschiedliche Art eine Rolle in der Kompensation von Dysfunktionen oder Stressbedingungen in der Zelle und wirkt somit positiv auf die Regulation der Lebensspanne von "P. anserina". In der "PaSod3"-Deletionsmutante wurde eine Verschiebung der mitochondrialen Atmung von einer Komplex I-abhängigen hin zu einer vermehrt Komplex II-abhängigen Atmung festgestellt. Die damit verbundene Abnahme des mitochondrialen Membranpotentials dient neben der bereits bekannten hohen Superoxid-Menge als Signal zur Mitophagie-Induktion. Auch die Anpassung der Mitochondrienfunktion durch die erhöhte Bildung von mtRSCs, wie im Falle von Gossypol oder Quercetin, kann zur Kompensation von Dysfunktionen beitragen bzw. sie abschwächen.
3. Es gibt keinen grundlegenden gemeinsamen Wirkmechanimus der drei untersuchten Polyphenole. Zwar spielt Wasserstoffperoxid bei verschiedenen Stoffen eine Rolle, aber nicht bei allen. Zusätzlich wurde gezeigt, dass Wasserstoffperoxid abhängig von der vorherrschenden Konzentration wirkt und daher auch keine Allgemeingültigkeit des Effektes vorherzusagen ist. In niedrigen Konzentrationen sorgt Wasserstoffperoxid z. B. für eine Induktion der Autophagie und damit einhergehende eine Lebensverlängerung. Im Gegensatz dazu wirken hohe Wasserstoffperoxid-Konzentrationen lebensverkürzend und lösen verschiedene Formen von Zelltod aus.
4. Die Curcumin-vermittelte Langlebigkeit wurde das erste Mal in Verbindung mit einer funktionellen Autophagie gebracht. Im Detail führt die Behandlung mit Curcumin durch eine PaSOD1-abhängige leichte Erhöhung der Wasserstoffperoxid-Menge zu einer Induktion von nicht-selektiver Autophagie. Die induzierte Autophagie ist Ursache der Lebensverlängerung durch Curcumin.
5. Gossypol wirkt in Abhängigkeit der mitochondrialen Permeabilitäts-Transitionspore bzw. von ihrem Regulator Cyclophilin D. Hierbei verstärkt die deutlich erhöhte Wasserstoffperoxid-Menge wahrscheinlich die Induktion von programmiertem Zelltod. Gleichzeitig wird eine cytoprotektive Form von Autophagie und ein scheinbar ATG-unabhängiger Abbau von Mitochondrien induziert.
6. Quercetin wirkt in "P. anserina" abhängig vom Methylierungs-Status. Untersuchungen mit Mutanten der "O"-Methyltransferase PaMTH1 ergaben die Notwendigkeit der Anwesenheit von PaMTH1 für den lebensverlängernden Effekt von Quercetin. Analysen mit dem methylierten Derivat Isorhamnetin verdeutlichten diese Abhängigkeit und zeigten zudem, dass Quercetin sowohl in der methylierten als auch unmethylierten Form Effekte hervorruft. Jedoch sind nur die Effekte des unmethylierten Quercetin unabhängig von der Lebensverlängerung und eher schädlich für die Zelle.
Background: Intracerebral haemorrhage growth is associated with poor clinical outcome and is a therapeutic target for improving outcome. We aimed to determine the absolute risk and predictors of intracerebral haemorrhage growth, develop and validate prediction models, and evaluate the added value of CT angiography.
Methods: In a systematic review of OVID MEDLINE—with additional hand-searching of relevant studies' bibliographies— from Jan 1, 1970, to Dec 31, 2015, we identified observational cohorts and randomised trials with repeat scanning protocols that included at least ten patients with acute intracerebral haemorrhage. We sought individual patient-level data from corresponding authors for patients aged 18 years or older with data available from brain imaging initially done 0·5–24 h and repeated fewer than 6 days after symptom onset, who had baseline intracerebral haemorrhage volume of less than 150 mL, and did not undergo acute treatment that might reduce intracerebral haemorrhage volume. We estimated the absolute risk and predictors of the primary outcome of intracerebral haemorrhage growth (defined as >6 mL increase in intracerebral haemorrhage volume on repeat imaging) using multivariable logistic regression models in development and validation cohorts in four subgroups of patients, using a hierarchical approach: patients not taking anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset (who constituted the largest subgroup), patients taking anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset, patients from cohorts that included at least some patients taking anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset, and patients for whom both information about anticoagulant therapy at intracerebral haemorrhage onset and spot sign on acute CT angiography were known.
Findings: Of 4191 studies identified, 77 were eligible for inclusion. Overall, 36 (47%) cohorts provided data on 5435 eligible patients. 5076 of these patients were not taking anticoagulant therapy at symptom onset (median age 67 years, IQR 56–76), of whom 1009 (20%) had intracerebral haemorrhage growth. Multivariable models of patients with data on antiplatelet therapy use, data on anticoagulant therapy use, and assessment of CT angiography spot sign at symptom onset showed that time from symptom onset to baseline imaging (odds ratio 0·50, 95% CI 0·36–0·70; p<0·0001), intracerebral haemorrhage volume on baseline imaging (7·18, 4·46–11·60; p<0·0001), antiplatelet use (1·68, 1·06–2·66; p=0·026), and anticoagulant use (3·48, 1·96–6·16; p<0·0001) were independent predictors of intracerebral haemorrhage growth (C-index 0·78, 95% CI 0·75–0·82). Addition of CT angiography spot sign (odds ratio 4·46, 95% CI 2·95–6·75; p<0·0001) to the model increased the C-index by 0·05 (95% CI 0·03–0·07).
Interpretation: In this large patient-level meta-analysis, models using four or five predictors had acceptable to good discrimination. These models could inform the location and frequency of observations on patients in clinical practice, explain treatment effects in prior randomised trials, and guide the design of future trials.
Funding: UK Medical Research Council and British Heart Foundation.
A lot of software systems today need to make real-time decisions to optimize an objective of interest. This could be maximizing the click-through rate of an ad displayed on a web page or profit for an online trading software. The performance of these systems is crucial for the parties involved. Although great progress has been made over the years in understanding such online systems and devising efficient algorithms, a fine-grained analysis and problem specific solutions are often missing. This dissertation focuses on two such specific problems: bandit learning and pricing in gross-substitutes markets.
Bandit learning problems are a prominent class of sequential learning problems with several real-world applications. The classical algorithms proposed for these problems, although optimal in a theoretical sense often tend to overlook model-specific proper- ties. With this as our motivation, we explore several sequential learning models and give efficient algorithms for them. Our approaches, inspired by several classical works, incorporate the model-specific properties to derive better performance bounds.
The second part of the thesis investigates an important class of price update strategies in static markets. Specifically, we investigate the effectiveness of these strategies in terms of the total revenue generated by the sellers and the convergence of the resulting dynamics to market equilibrium. We further extend this study to a class of dynamic markets. Interestingly, in contrast to most prior works on this topic, we demonstrate that these price update dynamics may be interpreted as resulting from revenue optimizing actions of the sellers. No such interpretation was known previously. As a part of this investigation, we also study some specialized forms of no-regret dynamics and prediction techniques for supply estimation. These approaches based on learning algorithms are shown to be particularly effective in dynamic markets.