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Is HLA type a possible cancer risk modifier in Lynch syndrome?

Abstract

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Authors: Aysel Ahadova, Johannes Witt, Saskia Haupt, Richard Gallon, Robert Hüneburg, Jacob Nattermann, Sanne ten Broeke, Lena Bohaumilitzky, Alejandro Hernandez‐Sanchez, Mauro Santibanez‐Koref, Michael S. Jackson, Maarit Ahtiainen, Kirsi Pylvänäinen, Katarina Andini, Vince Kornel Grolmusz, Gabriela Möslein, Mev Dominguez‐Valentin, Pål Møller, Daniel Fürst, Rolf Sijmons, Gillian M. Borthwick, John Burn, Jukka‐Pekka Mecklin, Vincent Heuveline, Magnus von Knebel Doeberitz, Toni Seppälä, Matthias Kloor

Date Published: 14th Oct 2022

Publication Type: Journal

Opportunities and challenges in machine learning‐based newborn screening—A systematic literature review

Abstract

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Authors: Elaine Zaunseder, Saskia Haupt, Ulrike Mütze, Sven F. Garbade, Stefan Kölker, Vincent Heuveline

Date Published: 1st May 2022

Publication Type: Journal

GPU-basierte Verfahren zur Segmentierung biomedizinischer Bilddaten

Abstract (Expand)

Die Analyse medizinischer und biologischer Bilddaten erfordert häufig die Isolierung einzelner Strukturen aus einem 3D-Volumen durch Segmentierung. Trotz einer Vielzahl halb- und vollautomatischer … Verfahren erfolgt die Bildsegmentierung oft noch manuell und gilt nach wie vor für viele Szenarien als die arbeitsintensivste und zeitaufwendigste Aufgabe innerhalb der 3D-Bildanalyse. Die herkömmliche manuelle Segmentierung vieler Schichten, gefolgt von einer linearen Interpolation und einer manuellen Korrektur der Ergebnisse verhindert jedoch in vielen Fällen die Analyse einer großen Anzahl von Proben. In dieser Arbeit wird darum ein neues parameterfreies Verfahren zur halbautomatischen Segmentierung großer komplexer 3D-Bilddaten entwickelt, das auf einer Interpolation von wenigen manuell vorsegmentierten Schichten basiert, wobei es den gesamten zugrunde liegenden volumetrischen Bilddatensatz berücksichtigt. Die Interpolation erfolgt durch gewichtete Random Walks, deren Unabhängigkeit voneinander eine Berechnung durch massiv parallele Hardware, wie den Grafikprozessoren (GPUs), ermöglicht. Anhand einer vielfältigen Auswahl von Beispieldatensätzen wird gezeigt, dass dieses GPU-basierte Verfahren, insbesondere bei der Segmentierung sehr großer komplexer Bilddaten, wie sie typischerweise in der Mikro-Computertomographie (µCT) entstehen, dazu in der Lage ist, sowohl den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich zu reduzieren als auch die Qualität der Ergebnisse deutlich zu steigern. Dabei erreicht es eine deutliche Beschleunigung und höhere Genauigkeit gegenüber dem konventionellen Ansatz der fast ausschließlich manuellen Segmentierung und auch gegenüber den am weitesten verbreiteten Segmentierungsalgorithmen. Die GPU-basierten Random Walks sind insbesondere dann geeignet, wenn wenig Vorwissen über das zu segmentierende Objekt vorhanden ist, zum Beispiel bei der Beschreibung einer neu entdeckten Art, oder zum Erstellen von Trainingsdaten für ein anschließendes maschinelles Lernen. Um darüber hinaus bei der Segmentierung vieler ähnlicher Proben eine weitgehend automatische Segmentierung zu ermöglichen, wird hier zusätzlich ein auf künstlichen neuronalen Netzen basierendes Verfahren vorgestellt und anhand von 110 µCT-Scans von Honigbienengehirnen evaluiert. Ergänzend wird auf Basis der entwickelten Algorithmen die neue Online-Segmentierungsplattform Biomedisa präsentiert. Die Plattform ist über einen Webbrowser zugänglich und erfordert keine komplexe und langwierige Konfiguration von Software- und Modellparametern. Sie richtet sich gezielt an die Bedürfnisse von Wissenschaftlern/-innen, die nicht über umfangreiche Computer- und Softwarekenntnisse verfügen. Die integrierten GPU-basierten Methoden ermöglichen eine intuitive Anwendung für verschiedene bildgebende Verfahren innerhalb eines breiten Spektrums wissenschaftlicher Disziplinen. Die Plattform wurde bereits in mehreren Studien erfolgreich eingesetzt. Darüber hinaus ermöglicht ihr modularer Aufbau eine leichte Erweiterung der hier vorgestellten Kernfunktionen um weitere benutzerspezifische Funktionalitäten.

Author: Philipp Lösel

Date Published: 22nd Apr 2022

Publication Type: Doctoral Thesis

Primary and Recurrent Repair of Incisional Hernia Based on Biomechanical Considerations to Avoid Mesh-Related Complications

Abstract

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Authors: Regine Nessel, Thorsten Löffler, Johannes Rinn, Philipp Lösel, Samuel Voss, Vincent Heuveline, Matthias Vollmer, Johannes Görich, Yannique-Maximilian Ludwig, Luai Al-Hileh, Friedrich Kallinowski

Date Published: 15th Dec 2021

Publication Type: Journal

Biomechanical Influences on Mesh-Related Complications in Incisional Hernia Repair

Abstract

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Authors: Friedrich Kallinowski, Yannique Ludwig, Dominik Gutjahr, Christian Gerhard, Hannah Schulte-Hörmann, Lena Krimmel, Carolin Lesch, Katharina Uhr, Philipp Lösel, Samuel Voß, Vincent Heuveline, Matthias Vollmer, Johannes Görich, Regine Nessel

Date Published: 29th Oct 2021

Publication Type: Journal

A computational model for investigating the evolution of colonic crypts during Lynch syndrome carcinogenesis

Abstract (Expand)

Abstract Lynch syndrome (LS), the most common inherited colorectal cancer (CRC) syndrome, increases the cancer risk in affected individuals. LS is caused by pathogenic germline variants in one of the … DNA mismatch repair (MMR) genes, complete inactivation of which causes numerous mutations in affected cells. As CRC is believed to originate in colonic crypts, understanding the intra-crypt dynamics caused by mutational processes is essential for a complete picture of LS CRC and may have significant implications for cancer prevention. We propose a computational model describing the evolution of colonic crypts during LS carcinogenesis. Extending existing modeling approaches for the non-Lynch scenario, we incorporated MMR deficiency and implemented recent experimental data demonstrating that somatic CTNNB1 mutations are common drivers of LS-associated CRCs, if affecting both alleles of the gene. Further, we simulated the effect of different mutations on the entire crypt, distinguishing non-transforming and transforming mutations. As an example, we analyzed the spread of mutations in the genes APC and CTNNB1, which are frequently mutated in LS tumors, as well as of MMR deficiency itself. We quantified each mutation's potential for monoclonal conversion and investigated the influence of the cell location and of stem cell dynamics on mutation spread. The in silico experiments underline the importance of stem cell dynamics for the overall crypt evolution. Further, simulating different mutational processes is essential in LS since mutations without survival advantages (the MMR deficiency-inducing second hit) play a key role. The effect of other mutations can be simulated with the proposed model. Our results provide first mathematical clues towards more effective surveillance protocols for LS carriers.

Authors: Saskia Haupt, Nils Gleim, Aysel Ahadova, Hendrik Bläker, Magnus von Knebel Doeberitz, Matthias Kloor, Vincent Heuveline

Date Published: 4th Jul 2021

Publication Type: Journal

Spatial Effect on Separatrix of Two-Cell System and Parameter Sensitivity Analysis

Abstract

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Authors: Chen Song, Jonas Roller, Ana Victoria Ponce-Bobadilla, Nicolas Palacio-Escat, Julio Saez-Rodriguez, Vincent Heuveline

Date Published: 11th May 2021

Publication Type: Unpublished

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