Tumor-Infiltrating T Cells Correlate with NY-ESO-1-Specific Autoantibodies in Ovarian Cancer

BACKGROUND: Tumor-infiltrating CD8+ T cells are correlated with prolonged progression-free and overall survival in epithelial ovarian cancer (EOC). A significant fraction of EOC patients mount autoantibody responses to various tumor antigens, however the relationship between autoantibodies and tumor-infiltrating T cells has not been investigated in EOC or any other human cancer. We hypothesized that autoantibody and T cell responses may be correlated in EOC and directed toward the same antigens. METHODOLOGY AND PRINCIPAL FINDINGS: We obtained matched serum and tumor tissue from 35 patients with high-grade serous ovarian cancer. Serum samples were assessed by ELISA for autoantibodies to the common tumor antigen NY-ESO-1. Tumor tissue was examined by immunohistochemistry for expression of NY-ESO-1, various T cell markers (CD3, CD4, CD8, CD25, FoxP3, TIA-1 and Granzyme B) and other immunological markers (CD20, MHC class I and MHC class II). Lymphocytic infiltrates varied widely among tumors and included cells positive for CD3, CD8, TIA-1, CD25, FoxP3 and CD4. Twenty-six percent (9/35) of patients demonstrated serum IgG autoantibodies to NY-ESO-1, which were positively correlated with expression of NY-ESO-1 antigen by tumor cells (r = 0.57, p = 0.0004). Autoantibodies to NY-ESO-1 were associated with increased tumor-infiltrating CD8+, CD4+ and FoxP3+ cells. In an individual HLA-A2+ patient with autoantibodies to NY-ESO-1, CD8+ T cells isolated from solid tumor and ascites were reactive to NY-ESO-1 by IFN-gamma ELISPOT and MHC class I pentamer staining. CONCLUSION AND SIGNIFICANCE: We demonstrate that tumor-specific autoantibodies and tumor-infiltrating T cells are correlated in human cancer and can be directed against the same target antigen. This implies that autoantibodies may collaborate with tumor-infiltrating T cells to influence clinical outcomes in EOC. Furthermore, serological screening methods may prove useful for identifying clinically relevant T cell antigens for immunotherapy

Lineare Systemidentifikation des hygrothermischen Verhaltens eines Raumes zur Verwendung in Modellprädiktiven Reglern

Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Linearen Systemidentifikation für ein hygrothermisches Zustandsraummodell des Hrabanus-Maurus-Saals innerhalb der Bibliothek des Bischöflichen Priesterseminars in Fulda. Hier lagern wertvolle historische Dokumente, die besondere Anforderungen an das Raumklima stellen. Für die Einhaltung dieser Anforderungen eignet sich ein Modellprädiktiver Regler (MPC), der in Zukunft im Hrabanus-Maurus-Saal eingesetzt werden wird. Das hier entwickelte lineare Zustandsraummodell kann zukünftig in diesem MPC genutzt werden. Die Modellierung des hygrothermischen Verhaltens erfolgt über eine Beschreibung der physikalischen Zusammenhänge von Temperatur und relativer Luftfeuchtigkeit in Form von Zustandsraummodellen. Die darin enthaltenen Parameter können mit Hilfe der vorhandenen Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessungen der vergangenen Jahre im Hrabanus-Maurus-Saal geschätzt werden. Hierbei werden eine Vielzahl an Initialparametern in Form einer Monte-Carlo-Simulation getestet, um die optimalen Systemparameter zu identifizieren. Im Anschluss werden beide Zustandsraummodelle zusammengefügt und mit einem rein datengetriebenen Ansatz („Black-Box“-Ansatz) verglichen. Die Ergebnisse des hier vor-gestellten Ansatzes („Grey-Box“-Ansatz) weisen vor Allem in Bezug auf die Dynamik ein besseres Modellverhalten auf

The “HumFlow” Project – Developing a minimal invasive measurement system for estimating energy and humidity transfer processes through building walls

Establishing suitable indoor climate conditions for exhibits in historical buildings is one of the main goals for curators in museums and exhibitions. Different guidelines in the field of preventive conservation provide therefore useful criteria and methods to prevent or to delay the deterioration of the objects of cultural heritage. Maintaining such a suitable indoor climate often needs the usage of expensive HVAC-equipment, whose installation occasionally damages the historical structure of such buildings and poses a problem for protection standards for historical monuments. The ongoing “HumFlow” project contributes to the solution of two problems: Firstly, avoiding damages to building structures provoked by installation of measurement devices and, secondly, gaining enough measurement data and information of humidity and energy transfer processes of walls and other surfaces by developing a minimal invasive measurement system. This paper focuses on the overall project goals, describes the test bed including experiment design, discusses the first results and provides a simple hygrothermal model of a flat wall. Therefore, it can be seen as an introduction for subsequent contributions of this project

Lineare Systemidentifikation des hygrothermischen Verhaltens eines Raumes zur Verwendung in Modellprädiktiven Reglern

Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Linearen Systemidentifikation für ein hygrothermisches Zustandsraummodell des Hrabanus-Maurus-Saals innerhalb der Bibliothek des Bischöflichen Priesterseminars in Fulda. Hier lagern wertvolle historische Dokumente, die besondere Anforderungen an das Raumklima stellen. Für die Einhaltung dieser Anforderungen eignet sich ein Modellprädiktiver Regler (MPC), der in Zukunft im Hrabanus-Maurus-Saal eingesetzt werden wird. Das hier entwickelte lineare Zustandsraummodell kann zukünftig in diesem MPC genutzt werden. Die Modellierung des hygrothermischen Verhaltens erfolgt über eine Beschreibung der physikalischen Zusammenhänge von Temperatur und relativer Luftfeuchtigkeit in Form von Zustandsraummodellen. Die darin enthaltenen Parameter können mit Hilfe der vorhandenen Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessungen der vergangenen Jahre im Hrabanus-Maurus-Saal geschätzt werden. Hierbei werden eine Vielzahl an Initialparametern in Form einer Monte-Carlo-Simulation getestet, um die optimalen Systemparameter zu identifizieren. Im Anschluss werden beide Zustandsraummodelle zusammengefügt und mit einem rein datengetriebenen Ansatz („Black-Box“-Ansatz) verglichen. Die Ergebnisse des hier vor-gestellten Ansatzes („Grey-Box“-Ansatz) weisen vor Allem in Bezug auf die Dynamik ein besseres Modellverhalten auf

Modellprädiktive Regelung des Raumklimaverhaltens unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlus

Bedingt durch die vermehrte Erfassung gebäudebezogener Daten und der steigenden Rechenleistung von Gebäudeautomatisierungssystemen u. v. m., gewinnen Modellprädiktive Regelungsansätze in diesem Zusammenhang in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung. Die Regelungen konzentrieren sich hierbei hauptsächlich auf die Raumtemperaturregelung unter Behaglichkeitsanforderungen. Der vorliegende Beitrag setzt sich mit dem simulationsgestützten Reglerentwurf unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlus auseinander und schlägt eine Methode zur Raumtemperatur- und Raumluftfeuchtigkeitsregelung speziell unter dem Aspekt des präventiven Kulturgutschutzes vor. Das Gebäudesimulationsprogramm EnergyPlus kann innerhalb weniger Minuten eine große Datenbasis generieren. Die hier künstlich generierten Daten dienen als Grundlage für die Systemidentifikation des hygrothermischen Zustandsraummodells des Gebäudes. Bei der Systemidentifikation wird ein rein datengetriebener Ansatz („Black-Box-Ansatz“), aufgrund der vorhandenen Datenbasis, herangezogen. Danach findet eine Erläuterung der Modellprädiktiven Regelung sowie ein Vergleich des hier vorgestellten Regelungsansatzes mit herkömmlichen Regelstrategien der Raumklimaregelung unter energetischen aber auch Aspekten des präventiven Kulturgutschutzes statt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Modellprädiktive Regelungsansatz weniger Energie umsetzt und gleichzeitig die Anforderungen des präventiven Kulturgutschutzes einhält

Using Artificial Neural Networks for Indoor Climate Control in the Field of Preventive Conservation

In the field of preventive conservation, a main goal is the conservation of cultural heritage by establishing an appropriate indoor climate. Especially in applications with limited possibilities for the usage of HVAC systems, an optimization of the control strategy is needed. Because the changes in temperature and humidity are slow, the usage of predictive controller can be beneficial. Due to the availability of already gathered data, data driven models like artificial neural networks (ANN) are suitable as model. In this paper four different approaches for optimizing the control strategy regarding the requirements of preventive conservation are presented. The first approach is the modelling of the indoor climate of a building using an ANN. As further improvement and second application the adaption of a weather forecast to a local forecast is shown. Since the building stock has the biggest influence on the linkage between outdoor and indoor climate next to the air change rates, an ANN model for a building’s wall represents the third application. Finally, the potential for reducing the need for computational power by using an ANN instead of a non-linear optimization for the predictive controller is presented

Ocean mass from GRACE and glacial isostatic adjustment

We examine geoid rates and ocean mass corrections from two published global glacial isostatic adjustment (GIA) models, both of which have been used in previous studies to estimate ocean mass trends from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite gravity data. These two models are different implementations of the same ice loading history and use similar mantle viscosity profiles. The model results are compared with each other and with geoid rates determined from GRACE during August 2002 to November 2009. When averaged over the global ocean, the two models have rates that differ by nearly 1 mm yr (1) of ocean mass, with the first model giving a correction closer to 2 mm yr (1) and the second closer to 1 mm yr (1). By comparing the two models, we have discovered that 50% of the difference is caused by a global (land + ocean) mean in the first model. While it is appropriate to include this mean when subtracting GIA effects from measurements of sea level change measured by tide gauges or satellite altimetry, the mean should not be included when subtracting GIA effects from ocean mass variations derived from satellite gravity data. When this mean is removed, the ocean mass corrections from the two models still disagree by 0.4 mm yr(-1). We trace the residual difference to the fact that the first model also has large trends over the ocean related to large rates in its predicted degree 2, order 1 geoid coefficients. Such oceanic trends are not observed by GRACE nor are they predicted by the second model, and they are shown to be inconsistent with the polar wander rates predicted by the first model itself. If these two problems are corrected, we find that the two model predictions agree at the 3% level. On the basis of this analysis, we conclude that the ocean mass correction for GRACE is closer to 1 mm yr(-1) than 2 mm yr(-1), although significant uncertainties remai