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Studies over the past decade have revealed that metabolism profoundly influences immune responses. In particular, metabolism causes epigenetic regulation of gene expression, as a growing number of metabolic intermediates are substrates for histone post-translational modifications altering chromatin structure. One of these substrates is acetyl-coenzyme A (CoA), which donates an acetyl group for histone acetylation. Cytosolic acetyl-CoA is also a critical substrate for de novo synthesis of fatty acids and sterols necessary for rapid cellular growth. One of the main enzymes catalyzing cytosolic acetyl-CoA formation is ATP-citrate lyase (ACLY). In addition to its classical function in the provision of acetyl-CoA for de novo lipogenesis, ACLY contributes to epigenetic regulation through histone acetylation, which is increasingly appreciated. In this review we explore the current knowledge of ACLY and acetyl-CoA in mediating innate and adaptive immune responses. We focus on the role of ACLY in supporting de novo lipogenesis in immune cells as well as on its impact on epigenetic alterations. Moreover, we summarize alternative sources of acetyl-CoA and their contribution to metabolic and epigenetic regulation in cells of the immune system.
Myelodysplastic syndrome (MDS) and acute myeloid leukemia (AML) are clonal hematopoietic stem cell diseases leading to an insufficient formation of functional blood cells. Disease-immanent factors as insufficient erythropoiesis and treatment-related factors as recurrent treatment with red blood cell transfusions frequently lead to systemic iron overload in MDS and AML patients. In addition, alterations of function and expression of proteins associated with iron metabolism might are increasingly recognized to be pathogenetic factors and potential vulnerabilities of these diseases. Iron is known to be involved in multiple intracellular and extracellular processes. It is essential for cell metabolism as well as for cell proliferation and closely linked to the formation of reactive oxygen species. Therefore, iron can influence the course of clonal myeloid disorders, the leukemic environment and the occurrence as well as the defense of infections. Imbalances of iron homeostasis may induce cell death of normal but also of malignant cells. New potential treatment strategies utilizing the importance of the iron homeostasis include iron chelation, modulation of proteins involved in iron metabolism, induction of leukemic cell death via ferroptosis and exploitation of iron proteins for the delivery of antileukemic drugs.
Here, we provide a summary of some of the latest findings about the function, the prognostic impact and potential treatment strategies of iron in patients with MDS and AML.
Die Extrakorporale Membranoxygenierung (ECMO) ist ein extrakorporales Organersatzverfahren, welches heutzutage insbesondere als Lungenersatzverfahren oder als kreislaufunterstützendes Verfahren zum Einsatz kommt. Seit dem ersten Einsatz 1971 im Rahmen eines posttraumatischen „Acute Respiratory Distress Syndrom“ (ARDS) ist die Zahl der ECMO-Behandlungen im kardiopulmonalen Bereich massiv gestiegen. Dennoch wird der Nutzen der ECMO kontrovers diskutiert. Die aktuellste randomisiert kontrollierte Studie aus dem Jahre 2018 konnte keinen signifikanten Nachweis erbringen, dass die Therapie des ARDS mittels einer ECMO einen Überlebensvorteil bringt. Randomisiert kontrollierte Studien bei Patienten mit kardiogenem Schock liegen zum gegenwärtigen Zeitpunkt nicht vor und für den Einsatz bei septischem Schock ist die Datenlage und Evidenz schwach. Angesichts der ungeklärten Evidenz und weil die ECMO ein komplexes, kostenintensives und mit Risiken verbundenes Verfahren ist, scheint eine sorgfältige Indikationsstellung unverzichtbar zu sein. Das Ziel unserer Studie war daher die Analyse der Mortalität bei Patienten mit Lungenversagen, kardiogenem Schock und septischem Schock. Darüber hinaus sollten mit der Mortalität assoziierte prognostische Variablen identifiziert werden. Des Weiteren sollte untersucht werden, ob sich mit steigender Fallzahl eine Lernkurve beobachten lässt.
Zu diesem Zwecke führten wir eine retrospektive Kohortenstudie an 131 Patienten durch, die zwischen April 2011 und Juli 2016 in der Asklepios Klinik Langen mit einer ECMO behandelt wurden. Die Patienten wurden hierbei in die drei oben genannten Gruppen kategorisiert. Mithilfe logistischer Regression erfolgte die Identifizierung prognostischer Variablen. Eine Lernkurve wurde anhand des „non-risk-adjusted cumulative observed minus expected failure graph“-Verfahrens erstellt.
Die Analyse der Daten ergab eine Gesamtmortalität von 56%. Die Mortalität bei Patienten mit Lungenversagen, kardiogenem Schock und septischem Schock betrug 54%, 59% bzw. 58%. Bei Patienten mit Lungenversagen waren das Alter, das Jahr und weniger als 20 Fälle pro Jahr signifikant mit der Mortalität assoziiert. Bei Patienten mit kardiogenem Schock waren mit der Mortalität assoziierte Variablen das Alter, der SAPS II-Score, der pH-Wert, der Serumlaktatwert prä-ECMO, der Basenüberschuss prä-ECMO sowie eine Hyperlipidämie. Bei Patienten mit septischem Schock konnten keine mit der Mortalität assoziierten Variablen identifiziert werden. In der multivariaten Regressionsanalyse nach Modellabbau zeigten sich in der gesamten Kohorte das Alter, das prä-ECMO Serumlaktat sowie weniger als 20 Fälle pro Jahr als signifikant mit der Mortalität assoziierte Variablen. Patienten, die vor 2014 behandelt wurden, also in einem Zeitraum mit weniger als 20 ECMO-Fällen pro Jahr, hatten eine signifikant höhere Mortalität als Patienten die im Intervall 2014-2016 behandelt wurden. Mit steigender Fallzahl konnte eine Lernkurve nachgewiesen werden, die einen Wendepunkt im Jahr 2014 zeigte. Der im Jahr 2014 beginnende Abwärtstrend signalisierte eine geringere Sterblichkeitsrate als erwartet.
Zusammenfassend ist die Mortalität in allen Indikationen weiter hoch. Die Fallzahl und damit auch die Erfahrung scheint eine wichtige Rolle in Bezug auf die Mortalität zu spielen. Des Weiteren unterstützen unsere Ergebnisse frühere Studien, die einen Einfluss des Alters und des prä-ECMO Laktat-Wertes auf die Mortalität zeigen konnten.
Introduction: Haemophilia (HA) and rheumatoid arthritis (RA) patients may develop joint damage caused by recurrent joint bleedings in HA or by chronic inflammation in RA. Only few data exist for biomarker studies in these patients.
Aim: The objective of the present study is to assess a large array of biomarkers in peripheral blood samples obtained from HA patients without or with arthropathy and to compare pattern to RA patients and healthy controls.
Methods: A panel of biomarkers was assessed in 129 men (40 HA patients without arthropathy, 23 HA patients with arthropathy, 23 RA patients and 43 control subjects). 37 different biomarkers (cytokines, angiogenesis‐related proteins) were analysed using a multiple analyte profiling technology and supplemented by acute phase proteins, coagulation and immunological parameters.
Results: Evidence for systemic inflammation was obtained by increased acute phase reactants in all patient groups. 13 or 14 from 42 soluble parameters demonstrated significant differences (p < .05) between HA patients without arthropathy and healthy controls, or between HA patients with arthropathy and healthy controls, respectively. Largely overlapping patterns were obtained except for interleukin‐7 being increased in HA patients without arthropathy and being decreased in HA in the presence of arthropathy.
Conclusions: In addition to data supporting systemic inflammation, we provide evidence for a common biomarker profile in HA patients and RA patients compared to healthy controls. A distinctive biomarker profile for HA patients with arthropathy did not appear except for interleukin‐7 demonstrating specific changes depending on the absence or presence of arthropathy in HA patients.
Background: In pain research and clinics, it is common practice to subgroup subjects according to shared pain characteristics. This is often achieved by computer‐aided clustering. In response to a recent EU recommendation that computer‐aided decision making should be transparent, we propose an approach that uses machine learning to provide (1) an understandable interpretation of a cluster structure to (2) enable a transparent decision process about why a person concerned is placed in a particular cluster.
Methods: Comprehensibility was achieved by transforming the interpretation problem into a classification problem: A sub‐symbolic algorithm was used to estimate the importance of each pain measure for cluster assignment, followed by an item categorization technique to select the relevant variables. Subsequently, a symbolic algorithm as explainable artificial intelligence (XAI) provided understandable rules of cluster assignment. The approach was tested using 100‐fold cross‐validation.
Results: The importance of the variables of the data set (6 pain‐related characteristics of 82 healthy subjects) changed with the clustering scenarios. The highest median accuracy was achieved by sub‐symbolic classifiers. A generalized post‐hoc interpretation of clustering strategies of the model led to a loss of median accuracy. XAI models were able to interpret the cluster structure almost as correctly, but with a slight loss of accuracy.
Conclusions: Assessing the variables importance in clustering is important for understanding any cluster structure. XAI models are able to provide a human‐understandable interpretation of the cluster structure. Model selection must be adapted individually to the clustering problem. The advantage of comprehensibility comes at an expense of accuracy.