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    Identifizierung und Charakterisierung von neuen Kandidatengenen bei hereditären Skelettmuskelerkrankungen mit kardialer Beteiligung

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    Hereditäre Myopathien, insbesondere Gliedergürteldystrophien, sind häufig mit einer begleitenden Kardiomyopathie assoziiert. Bei 15 der 27 bisher bekannten und molekulargenetisch analysierten Gliedergürteldystrophien konnte eine begleitende kardiale Komponente in unterschiedlicher Ausprägung gefunden werden. Dagegen wurde bislang nur unzureichend untersucht, wie häufig Patienten, die primär an einer hereditären Kardiomyopathie leiden, auch eine Skelettmuskelbeteiligung aufweisen, beispielsweise wie oft Patienten mit einer hypertrophen bzw. obstruktiven Kardiomyopathie (HCM oder HOCM) auch eine Gliedergürtelschwäche zeigen. Bei einer Familie mit einer bekannten familiären Kardiomyopathie konnte eine autosomal-dominante Mutation im MYBPC3-Gen gesichert werden. Mutationen in diesem Gen gehören zu den häufigsten genetischen Ursachen einer HCM. Einige schwerer betroffene Familienmitglieder litten zusätzlich an einer Gliedergürteldystrophie. Eine Gesamtexom-Analyse mittels Next-Generation-Sequencing lieferte Hinweise auf Varianten in möglichen weiteren Kandidatengenen, die die Schwere des Phänotyps erklären könnte. Alternativ wurde die Hypothese überprüft, ob Mutationen im MYBPC3-Gen neben ihrer bekannten Rolle als Ursache von Kardiomyopathien auch an der Entstehung von Gliedergürtelmuskelschwäche beteiligt sein könnten. Ein repräsentatives Patientenkollektiv wurde sowohl von neurologischer als auch von kardiologischer Seite ausgewählt, um eine klinische Kombination der Erkrankungen teilweise bestätigt zu finden. In einem kleinen Kollektiv von sieben Patienten mit einer hereditären hypertrophen (obstruktiven) Kardiomyopathie und verschiedenen Mutation im MYBPC3-Gen wurde bei drei Patienten eine bisher nicht diagnostizierte leichtgradige Muskelschwäche bestätigt, was die Möglichkeit einer Assoziation eines Gliedergürtelphänotyps und einer hereditären hypertrophen (obstruktiven) Kardiomyopathie mit Mutationen im MYBPC3-Gen nahelegte. Um zu überprüfen, ob MYBPC3-Genvarianten eine bisher übersehene Ursache erblicher Skelettmuskelerkrankungen sind, wurde ein Kollektiv von 59 Patienten mit dem klinischen Phänotyp einer Gliedergürteldystrophie, einem dystrophen Bild in der Muskelhistologie und positiver Familienanamnese ausgewählt, mit bislang aber negativer genetischer Testung in einer Reihe von bekannten LGMD-Genen. Eine molekulargenetische Analyse aller kodierenden Exons des MYBPC3-Gens lieferte jedoch keine pathogene Sequenzvariante. Auch bei einer anderen erblichen Myopathie, die als GNE-Myopathie oder hereditäre Einschlusskörpermyopathie bezeichnet wird, da sie durch Mutationen im GNE-Gen bedingt ist und muskelbioptisch charakteristische Einschlusskörper aufweist, ist neben der Skelettmuskelerkrankung auch eine kardiale Beteiligung beschrieben worden, die zwar selten auftritt, aber zu infausten Prognosen führen kann. Die GNE-Myopathie wird autosomal-rezessiv vererbt und präsentiert sich klinisch mit einer distal betonten und im weiteren Verlauf nach proximal fortschreitender Muskelschwäche, die eine typische Aussparung des M. quadriceps femoris zeigt. In der vorliegenden Arbeit wurde das GNE-Gen bei 20 klinisch ausführlich charakterisierten Patienten molekulargenetisch analysiert, mit dem Ziel, das bisher beschriebene Spektrum an bekannten Mutationen zu erweitern. Bei zwei Patienten konnten bereits publizierte Mutationen gefunden werden, wovon eine auch mit einem kardialen Phänotyp assoziiert wird. Die zusätzlich durchgeführte Proteinexpressions- und Lokalisationsdiagnostik von GNE in der Zelle mittels Western-Blot und Immunfluoreszenzmikroskopie sollte Aufschluss über die genaue Lokalisation und Funktion von GNE erbringen, um die Pathogenesemechanismen genauer zu verstehen und dadurch zielgerichtet therapeutische Strategien entwickeln zu können. Eine Einschlusskörpermyopathie findet sich ebenfalls bei der sehr seltenen hereditären IBMPFD, bei der es sich um einen Symptomenkomplex aus Einschlusskörpermyopathie (inclusion body myopathy, IBM), frontotemporaler Demenz und M. Paget des Knochens handelt, der durch Mutationen im VCP-Gen bedingt ist. Bei der IBMPFD wurden bislang weltweit 19 verschiedene Mutationen in 38 Familien gefunden. Die Erkrankung kann sich häufig auch klinisch oligosymptomatisch manifestieren, d. h. nur mit einer Myopathie. In einem Patientenkollektiv mit passendem Phänotyp ohne Nachweis einer Mutation im VCP-Gen, wurde die Analyse eines neuen, vielversprechenden Kandidatengens etabliert. Das HDAC6-Gen kodiert für ein gleichnamiges Protein, das durch die Interaktion mit VCP beim Abbau fehlgefalteter Proteine identifiziert wurde und an der Aggresombildung beteiligt ist. Somit wurden Patienten mit einem IBM- oder IBMPFD-Phänotyp und negativer genetischer Testung im VCP-Gen einer HDAC6-Genanalyse unterzogen. Eine pathogene Sequenzvariante ließ sich dabei jedoch nicht detektieren. Künftig werden neue Technologien wie die Gesamtexom-Sequenzierung die aufwändige Kandidatengenanalyse ablösen, um bei neuromuskulären Erkrankungen Mutationen in neuen oder bekannten Genen zu identifizieren, die wesentliche Erkenntnisse zur Genotyp-Phänotyp-Korrelation liefern

    Multivariate Analysis of F-18-DMFP PET Data to Assist the Diagnosis of Parkinsonism

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    An early and differential diagnosis of parkinsonian syndromes still remains a challenge mainly due to the similarity of their symptoms during the onset of the disease. Recently, F-18-Desmethoxyfallypride (DMFP) has been suggested to increase the diagnostic precision as it is an effective radioligand that allows us to analyze post-synaptic dopamine D2/3 receptors. Nevertheless, the analysis of these data is still poorly covered and its use limited. In order to address this challenge, this paper shows a novel model to automatically distinguish idiopathic parkinsonism from non-idiopathic variants using DMFP data. The proposed method is based on a multiple kernel support vector machine and uses the linear version of this classifier to identify some regions of interest: the olfactory bulb, thalamus, and supplementary motor area. We evaluated the proposed model for both, the binary separation of idiopathic and non-idiopathic parkinsonism and the multigroup separation of parkinsonian variants. These systems achieved accuracy rates higher than 70%, outperforming DaTSCAN neuroimages for this purpose. In addition, a system that combined DaTSCAN and DMFP data was assessed

    Faster and Better: How Anomaly Detection Can Accelerate and Improve Reporting of Head Computed Tomography

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    Background: Most artificial intelligence (AI) systems are restricted to solving a pre-defined task, thus limiting their generalizability to unselected datasets. Anomaly detection relieves this shortfall by flagging all pathologies as deviations from a learned norm. Here, we investigate whether diagnostic accuracy and reporting times can be improved by an anomaly detection tool for head computed tomography (CT), tailored to provide patient-level triage and voxel-based highlighting of pathologies. Methods: Four neuroradiologists with 1–10 years of experience each investigated a set of 80 routinely acquired head CTs containing 40 normal scans and 40 scans with common pathologies. In a random order, scans were investigated with and without AI-predictions. A 4-week wash-out period between runs was included to prevent a reminiscence effect. Performance metrics for identifying pathologies, reporting times, and subjectively assessed diagnostic confidence were determined for both runs. Results: AI-support significantly increased the share of correctly classified scans (normal/pathological) from 309/320 scans to 317/320 scans (p = 0.0045), with a corresponding sensitivity, specificity, negative- and positive- predictive value of 100%, 98.1%, 98.2% and 100%, respectively. Further, reporting was significantly accelerated with AI-support, as evidenced by the 15.7% reduction in reporting times (65.1 ± 8.9 s vs. 54.9 ± 7.1 s; p < 0.0001). Diagnostic confidence was similar in both runs. Conclusion: Our study shows that AI-based triage of CTs can improve the diagnostic accuracy and accelerate reporting for experienced and inexperienced radiologists alike. Through ad hoc identification of normal CTs, anomaly detection promises to guide clinicians towards scans requiring urgent attention
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