Die Rolle des DDR1 beim Glioblastoma multiforme

Das Glioblastoma multiforme (GBM) ist der aggressivste (WHO Grad IV) und der häufigste hirneigene Tumor. Die Standardtherapie beim GBM besteht aus einer größtmöglichen und sicheren Tumorresektion gefolgt von einer adjuvanten Radio- und Chemotherapie mit Temozolomid (TMZ). Trotz der konsequenten Therapie hat das GBM mit einer medianen Überlebensrate von 14-15 Monaten eine schlechte Prognose. Die Zellen dieses extensiv infiltrierenden Tumors interagieren mit dem Kollagen der extrazellulären Matrix. Stammzellen des GBM (GBM SZ) sind in kollagenreichen Nischen vor antineoplastischen Behandlungen geschützt. Die hier vorgelegte Arbeit untersuchte die Rolle des Discoidin-Domain-Receptor-1 (DDR1), einem Kollagen-Rezeptor, in der Biologie maligner Gliome. Hierbei wurde die Interaktion zwischen GBM SZ und der Kollagenmatrix über diesen Rezeptor näher betrachtet. Dabei konnte mit immunhistochemischer Markierung bestätigt werden, dass sich die GBM SZ in unmittelbarer Nähe zum Kollagen befinden und diese auch DDR1 exprimieren. Zudem wurde die Aberranz von GBM SZ und dem DDR1-Expressionsprofil in patienten-gematchten Proben von Primus und Rezidiv miteinander verglichen. Es konnte kein Unterschied im DDR1-Expressionsstatus und in den Stammzell-Akkumulationen zwischen Tumorgewebe aus Primus und Rezidiv demonstriert werden. Um nachzuweisen, dass die DDR1 Expression charakteristisch für den Stammzellphänotyp im GBM ist, wurde sowohl die DDR1-Expression auf Proteinebene über einen Immunfluoreszenz-basierten Nachweis als auch der DDR1-Genexpressionsstatus über die quantitative real-time Polymerase-Ketten-Reaktion (qPCR) analysiert. Hierbei wurden primäre humane Zellen verglichen, die einerseits unter Stammzellbedingungen und andererseits unter Differenzierungsbedingungen kultiviert wurden. Es konnte zwischen differenzierten und unter Stammzellbedingungen kultivierten Zellen in der DDR1-Expression ein geringer Unterschied beobachtet werden, ein größerer zeigte sich vor allem in der Membran-Lokalisation von DDR1. Es ließ sich jedoch kein quantifizierbarer Unterschied in der DDR1-Genexpression zwischen beiden Zelltypen feststellen. Weiterhin wurde die inhibitorische Wirkung eines DDR1-Inhibitors auf primäre humane GBM SZ über das Western Blot-Verfahren studiert, indem vor allem die Wirkungskinetik des DDR1-Inhibitors via Phosphorylierungsstatus des DDR1 überprüft wurde. Da die Analyse des DDR1-Phosphorylierungsstatus noch nicht ausreichend etabliert werden konnte, lieferte die Untersuchung der inhibitorischen Wirkung des genutzten DDR1-Inhibitors keine verwertbaren Ergebnisse. Die hier vorgestellten Ergebnisse bieten die Rationale für weitere Untersuchungen, insbesondere von Dosis-Wirkungs-Kurven zum Vergleich einer Kombinationsbehandlung aus DDR1-Inhibitor und TMZ mit einer Behandlung aus TMZ allein, um zu klären, ob die Kombinationsbehandlung der Monotherapie aus TMZ überlegen ist. Damit könnte die wissenschaftliche Grundlage für eine Verbesserung der Wirksamkeit der zytotoxischen Chemotherapie in der klinischen Routine gelegt werden

The Longitudinal Effects of STEM Identity and Gender on Flourishing and Achievement in College Physics

Background. Drawing on social identity theory and positive psychology, this study investigated women’s responses to the social environment of physics classrooms. It also investigated STEM identity and gender disparities on academic achievement and flourishing in an undergraduate introductory physics course for STEM majors. 160 undergraduate students enrolled in an introductory physics course were administered a baseline survey with self-report measures on course belonging, physics identification, flourishing, and demographics at the beginning of the course and a post-survey at the end of the academic term. Students also completed force concept inventories and physics course grades were obtained from the registrar. Results. Women reported less course belonging and less physics identification than men. Physics identification and grades evidenced a longitudinal bidirectional relationship for all students (regardless of gender) such that when controlling for baseline physics knowledge: (a) students with higher physics identification were more likely to earn higher grades; and (b) students with higher grades evidenced more physics identification at the end of the term. Men scored higher on the force concept inventory than women, although no gender disparities emerged for course grades. For women, higher physics (versus lower) identification was associated with more positive changes in flourishing over the course of the term. High-identifying men showed the opposite pattern: negative change in flourishing was more strongly associated with high identifiers than low identifiers. Conclusions. Overall, this study underlines gender disparities in physics both in terms of belonging and physics knowledge. It suggests that strong STEM identity may be associated with academic performance and flourishing in undergraduate physics courses at the end of the term, particularly for women. A number of avenues for future research are discussed

Efficient Image Gallery Representations at Scale Through Multi-Task Learning

Image galleries provide a rich source of diverse information about a product which can be leveraged across many recommendation and retrieval applications. We study the problem of building a universal image gallery encoder through multi-task learning (MTL) approach and demonstrate that it is indeed a practical way to achieve generalizability of learned representations to new downstream tasks. Additionally, we analyze the relative predictive performance of MTL-trained solutions against optimal and substantially more expensive solutions, and find signals that MTL can be a useful mechanism to address sparsity in low-resource binary tasks.Comment: Proceedings of the 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieva

Core Spreading Vortex Method for Simulating 3D Flows Around Bluff Bodies

This paper presents the development of core spreading vortex element method, which is a mesh-free method, for simulating 3D viscous flow over bluff bodies. The developed method simulates external flow around complex geometry by tracking local velocities and vorticities of particles introduced within the fluid domain. The viscous effect is modeled using core spreading method coupled with the splitting spatial adaption scheme, and a smoothing interpolation scheme for overlapping issue and population control, respectively. The particle's velocity is calculated using Biot-Savart formulation. To accelerate computation, Fast Multipole Method (FMM) is employed. The solver is validated, for both unbounded and bounded flows at low Reynolds numbers, using a number of benchmark problems. For unbounded case, simulation of the collision of two vortex rings was performed. To test the performance of the method in simulating bounded flow problem, simulation of flow around a sphere was carried out. The results are found to be in good agreement with those reported in literatures and also simulations using other diffusion model

Representational dissimilarity metric spaces for stochastic neural networks

Quantifying similarity between neural representations -- e.g. hidden layer activation vectors -- is a perennial problem in deep learning and neuroscience research. Existing methods compare deterministic responses (e.g. artificial networks that lack stochastic layers) or averaged responses (e.g., trial-averaged firing rates in biological data). However, these measures of deterministic representational similarity ignore the scale and geometric structure of noise, both of which play important roles in neural computation. To rectify this, we generalize previously proposed shape metrics (Williams et al. 2021) to quantify differences in stochastic representations. These new distances satisfy the triangle inequality, and thus can be used as a rigorous basis for many supervised and unsupervised analyses. Leveraging this novel framework, we find that the stochastic geometries of neurobiological representations of oriented visual gratings and naturalistic scenes respectively resemble untrained and trained deep network representations. Further, we are able to more accurately predict certain network attributes (e.g. training hyperparameters) from its position in stochastic (versus deterministic) shape space