Grenzen der Menschenrechte

Zusammenfasung: In diesem Artikel fokussiere ich auf die Kluft zwischen dem Begriff des „Menschen“, der den Menschenrechten zugrunde liegt, und dem Konzept der universellen Rechtspersönlichkeit, das ich im Hinblick auf die mediterranen Flüchtlingsbewegungen untersuche. In Anlehnung an Arendts berühmtes Diktum vom „Recht, Rechte zu haben“ analysiere ich die Spannung zwischen den souveränen Rechten von Staaten und den Rechtsansprüchen von Migrant*innen, was wiederum auf das hinweist, was ich als „Grenzen der Menschenrechte“ bezeichne: Sie beziehen sich auf die Begrenztheit der Menschenrechte angesichts der staatlichen Souveränität und sind in der Grenzkontrollpolitik der einzelnen Staaten und ihrer Grenzbehörden verkörpert. Wie ich unter Bezugnahme auf den Fall Hirsi vorschlage, sollte die Rechtspersönlichkeit von Migrant*innen jenseits territorialer Grenzen gedacht werden, während staatliche Funktionen, wie die Kontrolle der Staatsgrenzen, im Lichte der Menschenrechtsnormen überdacht werden müssen

Stratification of the gut microbiota composition landscape across the alzheimer's disease continuum in a Turkish cohort

Alzheimer's disease (AD) is a heterogeneous disorder that spans a continuum with multiple phases, including preclinical, mild cognitive impairment, and dementia. Unlike for most other chronic diseases, human studies reporting on AD gut microbiota in the literature are very limited. With the scarcity of approved drugs for AD therapies, the rational and precise modulation of gut microbiota composition using diet and other tools is a promising approach to the management of AD. Such an approach could be personalized if an AD continuum can first be deconstructed into multiple strata based on specific microbiota features by using single or multiomics techniques. However, stratification of AD gut microbiota has not been systematically investigated before, leaving an important research gap for gut microbiota-based therapeutic approaches. Here, we analyze 16S rRNA amplicon sequencing of stool samples from 27 patients with mild cognitive impairment, 47 patients with AD, and 51 nondemented control subjects by using tools compatible with the compositional nature of microbiota. To stratify the AD gut microbiota community, we applied four machine learning techniques, including partitioning around the medoid clustering and fitting a probabilistic Dirichlet mixture model, the latent Dirichlet allocation model, and we performed topological data analysis for population-scale microbiome stratification based on the Mapper algorithm. These four distinct techniques all converge on Prevotella and Bacteroides stratification of the gut microbiota across the AD continuum, while some methods provided fine-scale resolution in stratifying the community landscape. Finally, we demonstrate that the signature taxa and neuropsychometric parameters together robustly classify the groups. Our results provide a framework for precision nutrition approaches aiming to modulate the AD gut microbiota