Biomathematische Modellierung von Chemo- und Immuntherapie bei aggressiven Non-Hodgkin-Lymphomen

Dosis- und Zeitintensivierungen von Chemotherapie verbesserten das ereignisfreie Überleben bei Patienten mit aggressiven Non-Hodgkin-Lymphomen. Klinische Studien zeigten jedoch, dass zu starke Therapien in schlechteren Überlebensraten resultieren können. Rituximab ist ein monoklonaler Antikörper, der zu einem Durchbruch der Immuntherapie bei CD20-positiven B-Zell-Lymphomen geführt hat. Unterschiede bei den Überlebensraten zwischen einzelnen Therapievarianten werden durch Rituximab allerdings abgeschwächt. In dieser Promotionsarbeit wurde ein Modell entwickelt, welches diese Phänomene aus klinischen Studien durch die Annahme eines Anti-Tumor-Effekts des Immunsystems erklärt. Ein Differentialgleichungsmodell beschreibt die Dynamiken und Interaktionen zwischen Tumor- und Immunzellen unter Immunchemotherapie. Spezielle Parameter des Modells wurden durch Überlebenskurven aus klinischen Studien geschätzt. Dazu wurde ein Algorithmus entwickelt, der die Heterogenität der Überlebens- und Rezidivraten innerhalb eines Patientenkollektivs auf die Variabilität einiger weniger Parameter zurückführt. Das Modell wurde so an verschiedene Patientenkollektive angepasst. Schlechtere Ergebnisse bei zu intensiven Therapien werden im Modell durch eine zu starke Schädigung des Immunsystems erklärt, welches nicht mehr in der Lage ist, den residualen Tumor nach Therapieende zu bekämpfen. Ein weiterer Bestandteil des Modells ist die Vorhersage neuer Chemo- sowie Immuntherapievarianten, um vielversprechende Therapieszenarien zu ermitteln, die in die Konzeption neuer klinischen Studien einfließen können. Prognosen in Abhängigkeit von bestimmten Risikogruppen der Patienten können gestellt werden, indem Modellparameter mit messbaren Risikofaktoren assoziiert werden. Die wesentlichen Ergebnisse dieser Arbeit werden in zwei Publikationen vorgestellt

Make-or-Buy im Cloud-Computing: Ein entscheidungsorientiertes Modell für den Bezug von Amazon Web Services

Die Frage nach Eigenfertigung oder Fremdbezug von IT-Servicedienstleistungen ist häufiger Bestandteil unternehmerischer Entscheidungen. Neben bekannten Outsourcingvarianten wie z. B. Application-Service-Provisioning, steht neuerdings eine weitere Alternative zur Verfügung: Cloud-Computing. In dem vorliegenden Artikel wird die Problemstellung Eigenerstellung oder Fremdbezug von Cloud-Computing-Services untersucht. Dabei wurde ein formaler Ansatz für die Make-or-Buy-Entscheidung entwickelt, dessen Verlässlichkeit durch die Anwendung auf realistische Szenarien gezeigt wird. Die Untersuchung zeigt auch, dass neben der in der Literatur verbreiteten Ansicht, die Wirtschaftlichkeit von Cloud-Computing-Services hänge vor allem von der übertragenen Datenmenge ab, sowohl der von den Autoren neu eingeführte Auslastungsgrad, welcher Schwankungen in der Auslastung der Rechenkapazität beschreibt, als auch die Menge an zu speichernden Daten eine wesentliche Rolle spielen. Diese Beobachtung ist auf Skalen- und Risiko-Pooling-Effekte zurückzuführen, wie sie seitens der Cloud-Computing-Anbieter ausgenutzt werden um ihre Kosten durch Fixkostendegression zu senken. --Cloud-Computing,Make or buy,Transaktionskosten,Break-even-Analyse

fh-presse Februar 2008

Ausgabe 1/2008 der fh-press

Auswahl und Implementierung eines Scientific Workflow Management Systems zur Analyse von Next-Generation Sequencing Daten

In dem transregionalen Sonderforschungsbereich SFB/TRR 77 untersuchen Heidelberger und Hannoveraner Wissenschaftler Entstehungsmechanismen und neue Therapieansätze des Leberzellkarzinoms, einer der tödlichsten Tumorerkrankungen unserer Zeit. Die IT-Plattform Pelican, die ein Teil des Gebiets Z2 ist, soll dem Forschungsverbund die softwaregestütze Analyse und die nachhaltige Bereitstellung von Leberkrebs-Forschungsdaten ermöglichen [Ganzinger et al. 2011]. Ein Teil von Pelican soll eine gemeinsame Informationsplattform anbieten, die die biomedizinischen Daten der verschiedenen medizinischen und biologischen Projekte integriert und den beteiligten Projektgruppen biostatistische Programme und projektübergreifende Auswertungen zur Verfügung stellt. Die Integration von Gewebe-, Molekül-, Genetik- und Klinikdaten in eine gemeinsame Plattform ermöglicht Datenerhaltung und umfassende Analysen. Die integrierte Analyse begegnet durch die Verknüpfung verschiedener Forschungsprojekte des SFB/TRR 77 den Herausforderungen der Multidisziplinarität klinischer Forschung und Genforschung. Mit dem Next-Generation DNA Sequencing ist durch Kostenreduzierung und immenser Zeiteinsparung die DNA Sequenzierung einem breiten Spektrum an Wissenschaftlern zugänglich geworden und hat Kompetenzen zur Sequenzierung von zentralen Stellen in die Hände vieler individueller Forscher gelegt [Shendure and Ji 2008, Ding et al. 2010, Wetterstrand 2011]. Die Kombination dieser hochentwickelten Technologien aus der Gentechnik und rechnerbasierten Werkzeugen erlaubt die Beantwortung biologischer Fragestellungen in erheblich umfangreicherer Art und Weise als dies bisher möglich gewesen ist [Shaer et al. 2013]. Die rasche Entwicklung des Next-Generation Sequencing beinhaltet auch das Konstruieren neuer Ansätze zur bioinformatischen Datenanalyse, ohne die kein Informationsgewinn, wie beispielsweise die Entdeckung von Genvariationen, möglich wäre. Das dabei neu gewonnene Wissen kann zu erheblichen Fortschritten in der Krebsforschung führen, beispielsweise wenn es um das Identifizieren der Genomveränderungen einer Tumorzelle geht [Ding et al. 2010]. Anstatt Sequenzierungen in kleinem Maßstab durchzuführen, können Forscher inzwischen Sequenzierungen in weit umfangreicherem Ausmaß realisieren, in denen Informationen von multiplen Genen und Genomen vermessen, dokumentiert und in Datenbanken gespeichert werden können. Die DNA Sequenzen werden nach der Sequenzierung in einer Kette aus vielen Prozessschritten – eine bioinformatische Pipeline – analysiert und verarbeitet. Zu den Einzelschritte, wie zum Beispiel Alignment oder die Entfernung von Duplikaten, gibt es oftmals viele Alternativen