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    Biomarker der extrazellulären Matrix bei pulmonaler Hypertonie

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    Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Beurteilung von neuen Serumbiomarkern der extrazellulären Matrix (ECM), die bei dem kardiopulmonalen Gewebeumbau bei der pulmonalen Hypertonie (PH) und hier besonders bei der PAH (pulmonal-arterielle Hypertonie) eine entscheidende pathophysiologische Rolle einnehmen. Überprüft wird die Hypothese, dass die Konzentrationen der ECM-Biomarker wie der Gewebeinhibitor der Matrixmetalloproteinase-4 (TIMP-4), das extrazelluläre Matrixprotein Tenascin-C (TN-C) und die Matrixmetalloproteinase-2 (MMP-2) zu der Diagnosesicherung, der Beurteilung des Schweregrades und dem Verlauf der PAH verhelfen. In der Studie wurden die Konzentrationen der Biomarker TIMP-4, TN-C, MMP-2 und N-terminales-pro Brain Natriuretisches Peptid (NT-proBNP) aus dem Serum von 47 PH-Patienten und zum Vergleich von 44 gesunden Kontrollprobanden bestimmt. Aus dem PH-Kollektiv wurden nur die für die aktuelle Therapie relevanten 25 PAH Patienten eingehender ausgewertet. Zur Überprüfung der Reliabilität der Biomarker bezogen auf die Verlaufsbeurteilung wurde die klinische Gesamtkonstitution des Patienten, bestehend aus FC-Klasse, 6-MWD, pCO2, sPAP, Transferfaktor mit "Single Breath"-Methode (TLCO SB) und der klinische Gesamteindruck des behandelnden Arztes, mit den Biomarken jeweils beim Erstbesuch und beim Follow-Up verglichen. Bei einer Stagnation des Gesundheitszustandes zeigen sich bei den Biomarkern TIMP4 und TN-C auch Konstanten. Der Biomarker MMP-2 erreicht dagegen einen signifikanten Anstieg bei einer Verschlechterung des Gesundheitszustandes. Das Monitoring der ECM-Biomarker Spiegel kann weitere nützliche Informationen über den Status des kardiopulmonalen Gewebeumbaus bei PAH-Patienten bieten. Die kombinierte Betrachtung der ECM-Biomarker und NT-proBNP eröffnet unter Umständen die Möglichkeit, die Druckbelastung und den Gewebeumbau als wichtige Pathomechanismen der PAH zu überwachen

    Skin lesions of face and scalp : classification by a market-approved convolutional neural network in comparison with 64 dermatologists

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