A randomized placebo-controlled trial of convalescent plasma for adults hospitalized with COVID-19 pneumonia

Passive immunotherapy with convalescent plasma may be the only available agent during the early phases of a pandemic. Here, we report safety and efficacy of high-titer convalescent plasma for COVID-19 pneumonia. Double-blinded randomized multicenter placebo-controlled trial of adult patients hospitalized with COVID-19 pneumonia. The intervention was COVID-19 convalescent plasma and placebo was saline allocated 2:1. The primary outcome was clinical status 14 days after the intervention evaluated on a clinical ordinal scale. The trial was registered at ClinicalTrials.Gov, NCT04345289, 14/04/2020. The CCAP-2 trial was terminated prematurely due to futility. Of 147 patients randomized, we included 144 patients in the modified intention-to-treat population. The ordinal clinical status 14 days post-intervention was comparable between treatment groups (odds ratio (OR) 1.41, 95% confidence interval (CI) 0.72–2.09). Results were consistent when evaluating clinical progression on an individual level 14 days after intervention (OR 1.09; 95% CI 0.46–1.73). No significant differences in length of hospital stay, admission to ICU, frequency of severe adverse events or all-cause mortality during follow-up were found between the intervention and the placebo group. Infusion of convalescent plasma did not influence clinical progression, survival or length of hospitalization in patients with COVID-19 pneumonia

Variants in the fetal genome near FLT1 are associated with risk of preeclampsia.

Preeclampsia, which affects approximately 5% of pregnancies, is a leading cause of maternal and perinatal death. The causes of preeclampsia remain unclear, but there is evidence for inherited susceptibility. Genome-wide association studies (GWAS) have not identified maternal sequence variants of genome-wide significance that replicate in independent data sets. We report the first GWAS of offspring from preeclamptic pregnancies and discovery of the first genome-wide significant susceptibility locus (rs4769613; P = 5.4 × 10-11) in 4,380 cases and 310,238 controls. This locus is near the FLT1 gene encoding Fms-like tyrosine kinase 1, providing biological support, as a placental isoform of this protein (sFlt-1) is implicated in the pathology of preeclampsia. The association was strongest in offspring from pregnancies in which preeclampsia developed during late gestation and offspring birth weights exceeded the tenth centile. An additional nearby variant, rs12050029, associated with preeclampsia independently of rs4769613. The newly discovered locus may enhance understanding of the pathophysiology of preeclampsia and its subtypes

Automatic Wind Power Forecasting as a Service

Tidsserieprognosering er et høyst relevant og verdifullt verktøy for et bredt spekter av virksomhetsanvendelser og domener. Som følger av omfattende tekniske utfordringer og nødvendig ekspertise for å optimalisere moderne prognoseringsteknikker, er det derimot mange virksomheter som mangler nødvendig intern kompetanse for å oppnå gode resultater. I dette prosjektet undersøker og eksperimentelt utvikler vi en automatisk skalerende maskinlæring-basert prognoseringstjeneste for vindkraft prognosering. Systemet bruker modelleringsmetoder skreddersydd for vindkraft prognosering, for å konkurrere med mer generelle AutoML tjenester, som tilbyr en liknende verdi til endebrukeren. En modell-basert transfer learning strategi bestående av fortrening, testing, beskjæring og raffinering, er brukt med Gradient Tree Boosting for å utnytte data fra andre vindparker. Bruken av Transfer Learning forbedrer prognoseringsnøyaktighet og gir verdifulle prognoser selv for lite tilgjengelig data. Vi tester også flere strategier for utnyttelse av en mengde med tilgjengelige kildevindparker, og vi tester to strategier for vekting av kildevindparker basert på likhet og overført nøyaktighet. Selve systemet implementeres med fokus på skalerbarhet og modifiserbarhet, med den spesifikke hensikt å planlegge for framtidige utfordringer. For å oppnå disse kvalitetene, er vårt primærfokus på systemets helhetlige arkitektur, og spesielt hvordan et programvaresystem kan bli designet for å støtte maskinlæringsprosesser. Vi benytter konsepter som mikrotjenester, cloud computing, automasjon og teknisk gjeld reduksjon. Gjennom praktiske- og analysebaserte eksperimenter demonstrer vi at det er mulig å lage et system som automatiserer bruken av vindkraftprognosering, selv for vindparker med lite tilgjengelig data. Vi viser at bruken av transfer learning med gradient tree boosting gir konsistente forbedringer i prognoseringsnøyaktighet over et bredt spekter av prognoseringshorisonter og mål treningsdatasett størrelser. Spesielt for små tilgjengelige datamengder, gir transfer learning signifikante forbedringer. De testede vektgenereringsstrategiene lykkes ikke i å gi bemerkelsesverdige forbedringer til modellytelse sammenliknet med like vekter. Vi gjennomfører også eksperimenter for å demonstrere at systemet kan skalere for å støtte trening av flere modeller, og kan imøtekomme økende brukerbelastning. Disse eksperimentene viser at systemet kan imøtekomme minst 500 samtidige brukere, og at treningstid ikke blir betraktelig påvirket av hvorvidt systemet trener 10 eller 20 prosjekter. Til slutt, basert på en analyse av våre modifiserbarhetskrav, demonstrerer vi også at systemet bør være enkelt å modifisere for å imøtekomme fremtidige krav

Automatic Wind Power Forecasting as a Service

Tidsserieprognosering er et høyst relevant og verdifullt verktøy for et bredt spekter av virksomhetsanvendelser og domener. Som følger av omfattende tekniske utfordringer og nødvendig ekspertise for å optimalisere moderne prognoseringsteknikker, er det derimot mange virksomheter som mangler nødvendig intern kompetanse for å oppnå gode resultater. I dette prosjektet undersøker og eksperimentelt utvikler vi en automatisk skalerende maskinlæring-basert prognoseringstjeneste for vindkraft prognosering. Systemet bruker modelleringsmetoder skreddersydd for vindkraft prognosering, for å konkurrere med mer generelle AutoML tjenester, som tilbyr en liknende verdi til endebrukeren. En modell-basert transfer learning strategi bestående av fortrening, testing, beskjæring og raffinering, er brukt med Gradient Tree Boosting for å utnytte data fra andre vindparker. Bruken av Transfer Learning forbedrer prognoseringsnøyaktighet og gir verdifulle prognoser selv for lite tilgjengelig data. Vi tester også flere strategier for utnyttelse av en mengde med tilgjengelige kildevindparker, og vi tester to strategier for vekting av kildevindparker basert på likhet og overført nøyaktighet. Selve systemet implementeres med fokus på skalerbarhet og modifiserbarhet, med den spesifikke hensikt å planlegge for framtidige utfordringer. For å oppnå disse kvalitetene, er vårt primærfokus på systemets helhetlige arkitektur, og spesielt hvordan et programvaresystem kan bli designet for å støtte maskinlæringsprosesser. Vi benytter konsepter som mikrotjenester, cloud computing, automasjon og teknisk gjeld reduksjon. Gjennom praktiske- og analysebaserte eksperimenter demonstrer vi at det er mulig å lage et system som automatiserer bruken av vindkraftprognosering, selv for vindparker med lite tilgjengelig data. Vi viser at bruken av transfer learning med gradient tree boosting gir konsistente forbedringer i prognoseringsnøyaktighet over et bredt spekter av prognoseringshorisonter og mål treningsdatasett størrelser. Spesielt for små tilgjengelige datamengder, gir transfer learning signifikante forbedringer. De testede vektgenereringsstrategiene lykkes ikke i å gi bemerkelsesverdige forbedringer til modellytelse sammenliknet med like vekter. Vi gjennomfører også eksperimenter for å demonstrere at systemet kan skalere for å støtte trening av flere modeller, og kan imøtekomme økende brukerbelastning. Disse eksperimentene viser at systemet kan imøtekomme minst 500 samtidige brukere, og at treningstid ikke blir betraktelig påvirket av hvorvidt systemet trener 10 eller 20 prosjekter. Til slutt, basert på en analyse av våre modifiserbarhetskrav, demonstrerer vi også at systemet bør være enkelt å modifisere for å imøtekomme fremtidige krav

Karbontoll i EU ETS : en simulering av aluminiumsmarkedet og konsekvenser for utslippsnivå og norsk aluminiumsindustri

The EU is assessing new measures to reach their ambitious climate targets, as well as ensuring European competitiveness. This thesis examines a carbon border adjustment mechanism (CBAM) as a supplementary measure to counteract carbon leakage in the EU Emission Trading System. By using the aluminium market, we are assessing the effects an import tariff will have on global emissions and trade exposed industry in Norway compared to the current anti leakage measures. The results are based on an economic equilibrium model, consisting of four producers (Norway, The EU, China and Russia) and two markets; the European market and the world market. The results shows that the design of the import tariff and the combination with other anti leakage measures are of great significance for the producers, but not necessarily for the emission level. Changes in total emissions from the aluminium industry is between -0.1% and 0.7% depending on the composition of the anti leakage policies. The model also shows that the producer facing the highest tariff, withdraws from the European market in all scenarios. Further, the CO2 compensation scheme is critical for European producers, and it will weaken them greatly if the scheme emits from the policy package. We also find that the discontinuation of the compensation might lead to a high leakage rate

CBAM in the EU ETS : simulation of the aluminium market and the effects on the Norwegian aluminium industry and emissions

The EU is assessing new measures to reach their ambitious climate targets, as well as ensuring European competitiveness. This thesis examines a carbon border adjustment mechanism (CBAM) as a supplementary measure to counteract carbon leakage in the EU Emission Trading System. By using the aluminium market, we are assessing the effects an import tariff will have on global emissions and trade exposed industry in Norway compared to the current anti leakage measures. The results are based on an economic equilibrium model, consisting of four producers (Norway, The EU, China and Russia) and two markets; the European market and the world market. The results shows that the design of the import tariff and the combination with other anti leakage measures are of great significance for the producers, but not necessarily for the emission level. Changes in total emissions from the aluminium industry is between -0.1% and 0.7% depending on the composition of the anti leakage policies. The model also shows that the producer facing the highest tariff, withdraws from the European market in all scenarios. Further, the CO2 compensation scheme is critical for European producers, and it will weaken them greatly if the scheme emits from the policy package. We also find that the discontinuation of the compensation might lead to a high leakage rate.EU vurderer nye metoder for å nå fastsatte klimamål, samt sikre konkurransedyktighet for europeisk industri. Denne oppgaven undersøker karbontoll (CBAM) som en tilleggsmekanisme for å motvirke karbonlekkasje i EUs kvotesystem. Ved å bruke aluminiumsmarkedet, sammenlignes effekten av karbontoll med dagens anti-lekkasje virkemidler med hensyn på globalt utslippsnivå og norsk konkurranseutsatt industri. I oppgaven utarbeides en økonomisk likevektsmodell bestående av fire aluminiumsprodusenter (Norge, EU, Kina og Russland) og to markeder; det europeiske markedet og verdensmarkedet. Modellen viser at utformingen av karbontollen og kombinasjonen med andre anti-lekkasje virkemidler har stor betydning for produsentenes produksjonsnivå, men ikke nødvendigvis for samlede utslipp fra aluminiumsindustrien. Totale utslipp endrer seg mellom -0,1% til 0,7% avhengig av utformingen av anti-lekkasjepolitikken. Modellen viser også at produsenten som blir pålagt høyest karbontoll trekker seg ut av det europeiske markedet. Videre fremkommer det at karbonpriskompensasjonen er avgjørende for europeiske produsenter, og dersom denne bortfaller vil det svekke deres konkurranseevne. Vi finner også at et bortfall av karbonpriskompensasjon vil kunne føre til høy karbonlekkasje.ENABLE (Enabling the Green Transition in Norway)M-ECO

Drug-Loaded Photosensitizer-Chitosan Nanoparticles for Combinatorial Chemo- and Photodynamic-Therapy of Cancer

In this study we have developed biodegradable polymeric nanoparticles (NPs) containing the cytostatic drugs mertansine (MRT) or cabazitaxel (CBZ). The NPs are based on chitosan (CS) conjugate polymers synthesized with different amounts of the photosensitizer tetraphenylchlorin (TPC). These TPC–CS NPs have high loading capacity and strong drug retention due to π–π stacking interactions between the drugs and the aromatic photosensitizer groups of the polymers. CS polymers with 10% of the side chains containing TPC were found to be optimal in terms of drug loading capacity and NP stability. The TPC–CS NPs loaded with MRT or CBZ displayed higher cytotoxicity than the free form of these drugs in the breast cancer cell lines MDA-MB-231 and MDA-MB-468. Furthermore, light-induced photochemical activation of the NPs elicited a strong photodynamic therapy effect on these breast cancer cells. Biodistribution studies in mice showed that most of the TPC–CS NPs accumulated in liver and lungs, but they were also found to be localized in tumors derived from HCT-116 cells. These data suggest that the drug-loaded TPC–CS NPs have a potential in combinatory anticancer therapy and as contrast agents