Publikationen im NUM
Hier finden Sie eine Liste der Publikationen, die im Zusammenhang mit dem Netzwerk Universitätsmedizin in der ersten und zweiten Förderphase entstanden sind.
L. Schmidbauer,
C. Nürnberger,
C. Fiessler,
K. Franzpötter,
J. Haug,
F. Haug,
A. Hermes,
S. Jiru-Hillmann,
O. Miljukov,
A. Ruß,
J. J. Vehreschild,
M. Krawczak,
M. Witzenrath,
W. Lieb,
S. Schmidt,
J. Reese,
P. Heuschmann and
C. Bauer,
"NUKLEUS – NUM Klinische Epidemiologie- und Studienplattform",
Poster NAPKON Vention 2023, Frankfurt,
2023.
L. Schmidbauer,
C. Nürnberger,
C. Fiessler,
K. Franzpötter,
F. Haug,
J. Haug,
A. Hermes,
S. Jiru-Hillmann,
K. Günther,
O. Miljukov,
A. Ruß,
J. J. Vehreschild,
M. Krawczak,
M. Witzenrath,
W. Lieb,
M. Rose,
S. Schmidt,
W. Hoffmann,
J. Schmitt,
P. Ihle,
J. Reese and
P. U. Heuschmann,
"NUKLEUS – NUM Klinische Epidemiologie- und Studienplattform Epidemiology Core Unit (ECU)",
Poster DGEpi 2023, Würzburg,
2023.
M. Hoffmann,
L. R. Wong,
P. Arora,
L. Zhang,
C. Rocha,
A. Odle,
I. Nehlmeier,
A. Kempf,
A. Richter,
N. J. Halwe,
J. Schön,
L. Ulrich,
D. Hoffmann,
M. Beer,
C. Drosten,
S. Perlman and
S. Pöhlmann,
"Omicron subvariant BA.5 efficiently infects lung cells",
Nature communications,
vol. 14,
no. 1,
pp. 3500,
2023.
Abstract:
The SARS-CoV-2 Omicron subvariants BA.1 and BA.2 exhibit reduced lung cell infection relative to previously circulating SARS-CoV-2 variants, which may account for their reduced pathogenicity. However, it is unclear whether lung cell infection by BA.5, which displaced these variants, remains attenuated. Here, we show that the spike (S) protein of BA.5 exhibits increased cleavage at the S1/S2 site and drives cell-cell fusion and lung cell entry with higher efficiency than its counterparts from BA.1 and BA.2. Increased lung cell entry depends on mutation H69\textgreekD/V70\textgreekD and is associated with efficient replication of BA.5 in cultured lung cells. Further, BA.5 replicates in the lungs of female Balb/c mice and the nasal cavity of female ferrets with much higher efficiency than BA.1. These results suggest that BA.5 has acquired the ability to efficiently infect lung cells, a prerequisite for causing severe disease, suggesting that evolution of Omicron subvariants can result in partial loss of attenuation.
| DOI: | 10.1038/s41467-023-39147-4 |
Abstract:
The SARS-CoV-2 Omicron subvariants BA.1 and BA.2 exhibit reduced lung cell infection relative to previously circulating SARS-CoV-2 variants, which may account for their reduced pathogenicity. However, it is unclear whether lung cell infection by BA.5, which displaced these variants, remains attenuated. Here, we show that the spike (S) protein of BA.5 exhibits increased cleavage at the S1/S2 site and drives cell-cell fusion and lung cell entry with higher efficiency than its counterparts from BA.1 and BA.2. Increased lung cell entry depends on mutation H69\textgreekD/V70\textgreekD and is associated with efficient replication of BA.5 in cultured lung cells. Further, BA.5 replicates in the lungs of female Balb/c mice and the nasal cavity of female ferrets with much higher efficiency than BA.1. These results suggest that BA.5 has acquired the ability to efficiently infect lung cells, a prerequisite for causing severe disease, suggesting that evolution of Omicron subvariants can result in partial loss of attenuation.
[en]
Y. Shi,
R. Strobl,
C. Apfelbacher,
T. Bahmer,
R. Geisler,
P. Heuschmann,
A. Horn,
H. Hoven,
T. Keil,
M. Krawczak,
L. Krist,
C. Lemhöfer,
W. Lieb,
B. Lorenz-Depiereux,
R. Mikolajczyk,
F. A. Montellano,
J. P. Reese,
S. Schreiber,
N. Skoetz,
S. Störk,
J. J. Vehreschild,
M. Witzenrath,
E. Grill and
NAPKON Study Group,
"Persistent symptoms and risk factors predicting prolonged time to symptom-free after SARS‑CoV‑2 infection: an analysis of the baseline examination of the German COVIDOM/NAPKON-POP cohort",
Infection,
vol. 51,
no. 6,
pp. 1679–1694,
Mai
2023.
Abstract:
PURPOSE: We aimed to assess symptoms in patients after SARS-CoV-2 infection and to identify factors predicting prolonged time to symptom-free. METHODS: COVIDOM/NAPKON-POP is a population-based prospective cohort of adults whose first on-site visits were scheduled $\geq$ 6 months after a positive SARS-CoV-2 PCR test. Retrospective data including self-reported symptoms and time to symptom-free were collected during the survey before a site visit. In the survival analyses, being symptom-free served as the event and time to be symptom-free as the time variable. Data were visualized with Kaplan-Meier curves, differences were tested with log-rank tests. A stratified Cox proportional hazard model was used to estimate adjusted hazard ratios (aHRs) of predictors, with aHR < 1 indicating a longer time to symptom-free. RESULTS: Of 1175 symptomatic participants included in the present analysis, 636 (54.1%) reported persistent symptoms after 280 days (SD 68) post infection. 25% of participants were free from symptoms after 18 days [quartiles: 14, 21]. Factors associated with prolonged time to symptom-free were age 49-59 years compared to < 49 years (aHR 0.70, 95% CI 0.56-0.87), female sex (aHR 0.78, 95% CI 0.65-0.93), lower educational level (aHR 0.77, 95% CI 0.64-0.93), living with a partner (aHR 0.81, 95% CI 0.66-0.99), low resilience (aHR 0.65, 95% CI 0.47-0.90), steroid treatment (aHR 0.22, 95% CI 0.05-0.90) and no medication (aHR 0.74, 95% CI 0.62-0.89) during acute infection. CONCLUSION: In the studied population, COVID-19 symptoms had resolved in one-quarter of participants within 18 days, and in 34.5% within 28 days. Over half of the participants reported COVID-19-related symptoms 9 months after infection. Symptom persistence was predominantly determined by participant's characteristics that are difficult to modify.
| DOI: | 10.1007/s15010-023-02043-6 |
| Pubmed: | 37231313 |
Abstract:
PURPOSE: We aimed to assess symptoms in patients after SARS-CoV-2 infection and to identify factors predicting prolonged time to symptom-free. METHODS: COVIDOM/NAPKON-POP is a population-based prospective cohort of adults whose first on-site visits were scheduled $\geq$ 6 months after a positive SARS-CoV-2 PCR test. Retrospective data including self-reported symptoms and time to symptom-free were collected during the survey before a site visit. In the survival analyses, being symptom-free served as the event and time to be symptom-free as the time variable. Data were visualized with Kaplan-Meier curves, differences were tested with log-rank tests. A stratified Cox proportional hazard model was used to estimate adjusted hazard ratios (aHRs) of predictors, with aHR < 1 indicating a longer time to symptom-free. RESULTS: Of 1175 symptomatic participants included in the present analysis, 636 (54.1%) reported persistent symptoms after 280 days (SD 68) post infection. 25% of participants were free from symptoms after 18 days [quartiles: 14, 21]. Factors associated with prolonged time to symptom-free were age 49-59 years compared to < 49 years (aHR 0.70, 95% CI 0.56-0.87), female sex (aHR 0.78, 95% CI 0.65-0.93), lower educational level (aHR 0.77, 95% CI 0.64-0.93), living with a partner (aHR 0.81, 95% CI 0.66-0.99), low resilience (aHR 0.65, 95% CI 0.47-0.90), steroid treatment (aHR 0.22, 95% CI 0.05-0.90) and no medication (aHR 0.74, 95% CI 0.62-0.89) during acute infection. CONCLUSION: In the studied population, COVID-19 symptoms had resolved in one-quarter of participants within 18 days, and in 34.5% within 28 days. Over half of the participants reported COVID-19-related symptoms 9 months after infection. Symptom persistence was predominantly determined by participant's characteristics that are difficult to modify.
[en]
S. Winkelmann,
A. Korth,
B. Voss,
M. A. Nasr,
N. Behrend,
A. Pudszuhn,
V. M. Hofmann,
P. Schendzielorz,
C. Maetzler,
A. Hermes,
C. Borzikowsky,
T. Bahmer,
W. Lieb,
S. Schreiber,
S. Störk,
F. A. Montellano,
M. Witzenrath,
T. Keil,
M. Krawczak,
M. Laudien and
On Behalf Of The Napkon Study Group,
"Persisting chemosensory dysfunction in COVID-19 - a cross-sectional population-based survey",
Rhinology,
vol. 61,
no. 1,
pp. 12—23,
Feb.
2023.
Stichting Nase.
Abstract:
BACKGROUND: Chemosensory dysfunction (CD) has been reported as a common symptom of SARS-CoV-2 infection, but it is not well understood whether and for how long changes of smell, taste and chemesthesis persist in infected individuals. METHODOLOGY: Unselected adult residents of the German federal state of Schleswig-Holstein with Polymerase Chain Reaction (PCR)-test-confirmed SARS-CoV-2 infection were invited to participate in this large cross-sectional study. Data on the medical history and subjective chemosensory function of participants were obtained through questionnaires and visual analogue scales (VAS). Olfactory function (OF) was objectified with the Sniffin Sticks test (SST), including threshold (T), discrimination (D) and identification (I) test as well as summarized TDI score, and compared to that in healthy controls. Gustatory function (GF) was evaluated with the suprathreshold taste strips (TS) test, and trigeminal function was tested with an ampoule containing ammonia. RESULTS: Between November 2020 and June 2021, 667 infected individuals (mean age: 48.2 years) were examined 9.1 months, on average, after positive PCR testing. Of these, 45.6% had persisting subjective olfactory dysfunction (OD), 36.2% had subjective gustatory dysfunction (GD). Tested OD, tested GD and impaired trigeminal function were observed in 34.6%, 7.3% and 1.8% of participants, respectively. The mean TDI score of participants was significantly lower compared to healthy subjects. Significant associations were observed between subjective OD and GD, and between tested OD and GD. CONCLUSION: Nine months after SARS-CoV-2 infection, OD prevalence is significantly increased among infected members of the general population. Therefore, OD should be included in the list of symptoms collectively defining Long-COVID.
| DOI: | 10.4193/Rhin22.176 |
Abstract:
BACKGROUND: Chemosensory dysfunction (CD) has been reported as a common symptom of SARS-CoV-2 infection, but it is not well understood whether and for how long changes of smell, taste and chemesthesis persist in infected individuals. METHODOLOGY: Unselected adult residents of the German federal state of Schleswig-Holstein with Polymerase Chain Reaction (PCR)-test-confirmed SARS-CoV-2 infection were invited to participate in this large cross-sectional study. Data on the medical history and subjective chemosensory function of participants were obtained through questionnaires and visual analogue scales (VAS). Olfactory function (OF) was objectified with the Sniffin Sticks test (SST), including threshold (T), discrimination (D) and identification (I) test as well as summarized TDI score, and compared to that in healthy controls. Gustatory function (GF) was evaluated with the suprathreshold taste strips (TS) test, and trigeminal function was tested with an ampoule containing ammonia. RESULTS: Between November 2020 and June 2021, 667 infected individuals (mean age: 48.2 years) were examined 9.1 months, on average, after positive PCR testing. Of these, 45.6% had persisting subjective olfactory dysfunction (OD), 36.2% had subjective gustatory dysfunction (GD). Tested OD, tested GD and impaired trigeminal function were observed in 34.6%, 7.3% and 1.8% of participants, respectively. The mean TDI score of participants was significantly lower compared to healthy subjects. Significant associations were observed between subjective OD and GD, and between tested OD and GD. CONCLUSION: Nine months after SARS-CoV-2 infection, OD prevalence is significantly increased among infected members of the general population. Therefore, OD should be included in the list of symptoms collectively defining Long-COVID.
F. P,
F. F,
R. M,
W. M,
K. J,
R. R,
Z. D,
C. E,
M. D,
G. N and
P. T,
"Physiological iodine uptake of the spine's bone marrow in dual-energy computed tomography - using artificial intelligence to define reference values based on 678 CT examinations of 189 individuals.",
Frontiers in endocrinology,
2023.
Abstract:
Die Jodaufnahme des Knochenmarks im dualen energetischen CT (DECT) ist bei maligner Krankheit erhöht. Wir wollten nach intravenöser Kontrastanwendung den physiologischen Bereich der Knochenmark-Iodaufnahme untersuchen und die Abhängigkeit von vBMD, Jod-Blutpool, Patientenalter und Sex untersuchen. Retrospektive Analyse von onkologischen Patienten ohne Nachweis der metastasierenden Erkrankung. DECT-Untersuchungen wurden an einem Spektraldetektor CT-Scanner in Portal venöser Kontrastphase durchgeführt. Die Thorax- und Lendenwirbelsäule wurden durch ein vortrainiertes neuronales Netz segmentiert, wobei volumetrische Jodkonzentrationsdaten erhalten wurden [mg/ml]. vBMD wurde mit einer phantomlosen, CE-zertifizierten Software [mg/cm3] bewertet. Der Jod-Blutpool wurde durch ROI-basierte Messungen in den großen Bauchgefäßen geschätzt. Ein multivariates Regressionsmodell passte zur abhängigen Variablen "medianen Knochenmark-Iodaufnahme". Zur Beurteilung der Auswirkungen jedes Kovariats wurden standardisierte Regressionskoeffizienten (β) berechnet. 678 aufeinanderfolgende DECT-Prüfungen von 189 Personen (93 weiblich, Alter 61.4 ± 16.0 Jahre) wurden bewertet. KI-basierte Segmentierung lieferte Volumendaten von 97,9 % der eingeschlossenen Wirbel (n=11,286). Die 95<sup>th</sup>-prozentile Knochenmark-Iodaufnahme, als Surrogat für den oberen Rand der physiologischen Verteilung, lag zwischen 4,7-6,4 mg/ml vBMD (p <0.001, mittlere β=0,50) und Portalven-Iod-Blutpool (p <0.001, mittlere β=0,43) vermittelte den stärksten Einfluss. Darauf aufbauend wurden angepasste Referenzwerte berechnet. Die Knochenmark-Iodaufnahme zeigt ein deutliches Profil je nach vBMD, Jod-Blutpool, Patientenalter und Sex. Diese Studie ist die erste, die die angepassten Referenzwerte liefert.
| DOI: | 10.3389/fendo.2023.1098898 |
Abstract:
Die Jodaufnahme des Knochenmarks im dualen energetischen CT (DECT) ist bei maligner Krankheit erhöht. Wir wollten nach intravenöser Kontrastanwendung den physiologischen Bereich der Knochenmark-Iodaufnahme untersuchen und die Abhängigkeit von vBMD, Jod-Blutpool, Patientenalter und Sex untersuchen. Retrospektive Analyse von onkologischen Patienten ohne Nachweis der metastasierenden Erkrankung. DECT-Untersuchungen wurden an einem Spektraldetektor CT-Scanner in Portal venöser Kontrastphase durchgeführt. Die Thorax- und Lendenwirbelsäule wurden durch ein vortrainiertes neuronales Netz segmentiert, wobei volumetrische Jodkonzentrationsdaten erhalten wurden [mg/ml]. vBMD wurde mit einer phantomlosen, CE-zertifizierten Software [mg/cm3] bewertet. Der Jod-Blutpool wurde durch ROI-basierte Messungen in den großen Bauchgefäßen geschätzt. Ein multivariates Regressionsmodell passte zur abhängigen Variablen "medianen Knochenmark-Iodaufnahme". Zur Beurteilung der Auswirkungen jedes Kovariats wurden standardisierte Regressionskoeffizienten (β) berechnet. 678 aufeinanderfolgende DECT-Prüfungen von 189 Personen (93 weiblich, Alter 61.4 ± 16.0 Jahre) wurden bewertet. KI-basierte Segmentierung lieferte Volumendaten von 97,9 % der eingeschlossenen Wirbel (n=11,286). Die 95<sup>th</sup>-prozentile Knochenmark-Iodaufnahme, als Surrogat für den oberen Rand der physiologischen Verteilung, lag zwischen 4,7-6,4 mg/ml vBMD (p <0.001, mittlere β=0,50) und Portalven-Iod-Blutpool (p <0.001, mittlere β=0,43) vermittelte den stärksten Einfluss. Darauf aufbauend wurden angepasste Referenzwerte berechnet. Die Knochenmark-Iodaufnahme zeigt ein deutliches Profil je nach vBMD, Jod-Blutpool, Patientenalter und Sex. Diese Studie ist die erste, die die angepassten Referenzwerte liefert.
K. H,
B. G,
P. M,
O. M,
O. MR,
A. F,
H. E,
Y. Ö,
I. E,
C. E,
C. M,
D. M,
K. İ,
O. Ç and
P. M,
"Prognostic Role of the Pectoralis Musculature in Patients with COVID-19. A Multicenter Study.",
Academic radiology,
Jan.
2023.
Abstract:
Um die Auswirkungen der niedrigen Skelettmuskelmasse bei Patienten mit COVID-19 auf relevante Ergebnisse wie 30-Tage-Sterblichkeit zu bewerten, müssen Intubation und intensiver Pflegeeinheit Zulassung erforderlich sein. Für diese Studie wurden Daten aus sechs Zentren erworben. Die gewonnene Probe umfasst 1138 Patienten. Es gab 547 Frauen (48,1%) und 591 Männer (51.9%) mit einem mittleren Alter von 54.5 ± 18,8 Jahre; mittleres Alter, 55 Jahre; Reichweite, 18-84 Jahre). In jedem Fall wurde thoracic CT ohne intravenöse Applikation von Kontrastmittel durchgeführt. Die folgenden Parameter der Pectoralis-Muskeln wurden geschätzt: Muskelfläche als Summe der bilateralen Bereiche der pectoralis großen und kleineren Muskeln, Muskeldichte, Muskelindex (PMI) (Pectoralis-Muskelbereich geteilt durch den Körperhöhenwinkel des Patienten) als Verhältnis pectoralis großen und kleinen Muskeln geteilt durch die Körperhöhe des Patienten ≥2</sup>, und Muskelmaß als PMI x Muskeldichte. Insgesamt wurden 220 Patienten (19,33%) in die Intensivstation zugelassen. Bei 171 Patienten (15,03%) wurde eine mechanische Lungenentlüftung durchgeführt. Schließlich starben 154 Patienten (13,53%) innerhalb der Beobachtungszeit von 30-Tag. Alle untersuchten Parameter des Pectoralis-Muskels waren bei den Patienten mit ungünstigen Kursen von Covid-19 niedriger. Alle pectoralis Muskelparameter wurden mit 30-Tage-Sterblichkeit in multivariate Analysen eingestellt für Alter und Geschlecht: pectoralis Muskelfläche, HR = 0.93 CI 95% (0.91-0.95) p < 0.001; pectoralis Muskeldichte, HR = 0.94 CI 95% (0.93-0.96) p < 0.001; pectoralis Muskelindex, HR = 0.79 CI 95% (0.75-0.85) p < 0.001, pectoralis Die analysierten Muskelparameter können jedoch nicht zur Vorhersage von Krankheitskursen verwendet werden.
| DOI: | 10.1016/j.acra.2022.05.003 |
Abstract:
Um die Auswirkungen der niedrigen Skelettmuskelmasse bei Patienten mit COVID-19 auf relevante Ergebnisse wie 30-Tage-Sterblichkeit zu bewerten, müssen Intubation und intensiver Pflegeeinheit Zulassung erforderlich sein. Für diese Studie wurden Daten aus sechs Zentren erworben. Die gewonnene Probe umfasst 1138 Patienten. Es gab 547 Frauen (48,1%) und 591 Männer (51.9%) mit einem mittleren Alter von 54.5 ± 18,8 Jahre; mittleres Alter, 55 Jahre; Reichweite, 18-84 Jahre). In jedem Fall wurde thoracic CT ohne intravenöse Applikation von Kontrastmittel durchgeführt. Die folgenden Parameter der Pectoralis-Muskeln wurden geschätzt: Muskelfläche als Summe der bilateralen Bereiche der pectoralis großen und kleineren Muskeln, Muskeldichte, Muskelindex (PMI) (Pectoralis-Muskelbereich geteilt durch den Körperhöhenwinkel des Patienten) als Verhältnis pectoralis großen und kleinen Muskeln geteilt durch die Körperhöhe des Patienten ≥2</sup>, und Muskelmaß als PMI x Muskeldichte. Insgesamt wurden 220 Patienten (19,33%) in die Intensivstation zugelassen. Bei 171 Patienten (15,03%) wurde eine mechanische Lungenentlüftung durchgeführt. Schließlich starben 154 Patienten (13,53%) innerhalb der Beobachtungszeit von 30-Tag. Alle untersuchten Parameter des Pectoralis-Muskels waren bei den Patienten mit ungünstigen Kursen von Covid-19 niedriger. Alle pectoralis Muskelparameter wurden mit 30-Tage-Sterblichkeit in multivariate Analysen eingestellt für Alter und Geschlecht: pectoralis Muskelfläche, HR = 0.93 CI 95% (0.91-0.95) p < 0.001; pectoralis Muskeldichte, HR = 0.94 CI 95% (0.93-0.96) p < 0.001; pectoralis Muskelindex, HR = 0.79 CI 95% (0.75-0.85) p < 0.001, pectoralis Die analysierten Muskelparameter können jedoch nicht zur Vorhersage von Krankheitskursen verwendet werden.
[de]
M. Lutter,
I. Kniep,
B. Ondruschka and
A. Heinemann,
"Pulmonale Befunde in der postmortalen Computertomographie bei COVID-19-assoziierten Todesfällen",
Rechtsmedizin,
vol. 34,
pp. 17—23,
Dez.
2023.
Abstract:
Es gibt keine größeren Vergleichsstudien zu der Anwendbarkeit etablierter klinisch-diagnostischer Computertomographie (CT)-Kriterien für „Coronavirus Disease 2019“ (COVID-19)-Infektionen auf die postmortale Computertomographie (PMCT).
| DOI: | 10.1007/s00194-023-00667-4 |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00194-023-00667-4 |
Abstract:
Es gibt keine größeren Vergleichsstudien zu der Anwendbarkeit etablierter klinisch-diagnostischer Computertomographie (CT)-Kriterien für „Coronavirus Disease 2019“ (COVID-19)-Infektionen auf die postmortale Computertomographie (PMCT).
E. U,
B. SM,
S. SA,
F. F,
K. P,
P. L,
G. B,
S. S,
S. T,
K. H,
B. M and
K. C,
"Quantitative Evaluation of COVID-19 Pneumonia CT Using AI Analysis-Feasibility and Differentiation from Other Common Pneumonia Forms.",
Diagnostics (Basel, Switzerland),
Jun.
2023.
Abstract:
<b>PURPOSE: </b> Um die technische Durchführbarkeit eines KI-basierten Software-Prototyps zu implementieren, der für den Nachweis von COVID-19-Pneumonie in CT-Datensätzen der Lunge und die Differenzierung zwischen anderen Pneumonie-Etiologien optimiert ist. <b>METHODEN: </b> Diese einzentige retrospektive Fall-Kontroll-Studie ergab nacheinander 144 Patienten (58 weiblich, mittleres Alter 57,72 ± 18,25 y) mit CT-Datensätzen der Lunge. Untergruppen einschließlich bestätigter Bakterien (>i>n/i> = 24, 16,6%), virale (<i>n</i> = 52, 36,1%) oder Pilze (<i>n</i> = 25, 16,6%) Pneumonie und (<i>n>/i> = 43, 30.7%) Patienten ohne nachgewiesene Pneumonie (Compison group) wurden mit Hilfe der AI-basierten <i> <b>RESULTS: </b> Die Software erreichte eine optimale Empfindlichkeit von 80,8% mit einer Spezifität von 50% für den Nachweis von COVID-19; der menschliche Radiologe erreichte jedoch eine optimale Empfindlichkeit von 80,8% und eine Spezifität von 97,2%. Die mittlere Nachbearbeitungszeit betrug 7,61 ± 4,2 min. Die Verwendung eines Kontrastmittels hat die Ergebnisse der Software nicht beeinflusst (<i>p</i> = 0,81). Die mittlere bewertete COVID-19-Wahrscheinlichkeit liegt bei COVID-19-Patienten bei 0,80 ± 0,36 deutlich höher als bei Patienten mit pilzlicher Lungenentzündung (<i>p>/i>/i> < 0,001). Der mittlere Anteil an Opazität (PO) und Anteil an hoher Opazität (PHO ≥ -200 HU) lag bei COVID-19 Patienten deutlich höher als bei gesunden Patienten. Der Gesamtmittelwert HU bei COVID-19-Patienten betrug -679.57 ± 112.72, was deutlich höher ist als bei der gesunden Kontrollgruppe (<i>p</i> < 0,001). <b>CONCLUSION:</b> Die Detektion und Quantifizierung von Lungenentzündungen über die primär geschulten COVID-19-Datensätze ist möglich und zeigt vergleichbare Ergebnisse für COVID-19-Pneumonie zu einem erfahrenen Leser. Die Vorteile sind die schnelle, automatisierte Segmentierung und Quantifizierung der Lungenentzündung.
| DOI: | 10.3390/diagnostics13122129 |
Abstract:
<b>PURPOSE: </b> Um die technische Durchführbarkeit eines KI-basierten Software-Prototyps zu implementieren, der für den Nachweis von COVID-19-Pneumonie in CT-Datensätzen der Lunge und die Differenzierung zwischen anderen Pneumonie-Etiologien optimiert ist. <b>METHODEN: </b> Diese einzentige retrospektive Fall-Kontroll-Studie ergab nacheinander 144 Patienten (58 weiblich, mittleres Alter 57,72 ± 18,25 y) mit CT-Datensätzen der Lunge. Untergruppen einschließlich bestätigter Bakterien (>i>n/i> = 24, 16,6%), virale (<i>n</i> = 52, 36,1%) oder Pilze (<i>n</i> = 25, 16,6%) Pneumonie und (<i>n>/i> = 43, 30.7%) Patienten ohne nachgewiesene Pneumonie (Compison group) wurden mit Hilfe der AI-basierten <i> <b>RESULTS: </b> Die Software erreichte eine optimale Empfindlichkeit von 80,8% mit einer Spezifität von 50% für den Nachweis von COVID-19; der menschliche Radiologe erreichte jedoch eine optimale Empfindlichkeit von 80,8% und eine Spezifität von 97,2%. Die mittlere Nachbearbeitungszeit betrug 7,61 ± 4,2 min. Die Verwendung eines Kontrastmittels hat die Ergebnisse der Software nicht beeinflusst (<i>p</i> = 0,81). Die mittlere bewertete COVID-19-Wahrscheinlichkeit liegt bei COVID-19-Patienten bei 0,80 ± 0,36 deutlich höher als bei Patienten mit pilzlicher Lungenentzündung (<i>p>/i>/i> < 0,001). Der mittlere Anteil an Opazität (PO) und Anteil an hoher Opazität (PHO ≥ -200 HU) lag bei COVID-19 Patienten deutlich höher als bei gesunden Patienten. Der Gesamtmittelwert HU bei COVID-19-Patienten betrug -679.57 ± 112.72, was deutlich höher ist als bei der gesunden Kontrollgruppe (<i>p</i> < 0,001). <b>CONCLUSION:</b> Die Detektion und Quantifizierung von Lungenentzündungen über die primär geschulten COVID-19-Datensätze ist möglich und zeigt vergleichbare Ergebnisse für COVID-19-Pneumonie zu einem erfahrenen Leser. Die Vorteile sind die schnelle, automatisierte Segmentierung und Quantifizierung der Lungenentzündung.
L. CS,
M. S,
W. D,
L. CG,
S. SA,
B. M,
T. W,
B. C,
Z. F and
G. M,
"Radiomics and Clinicopathological Characteristics for Predicting Lymph Node Metastasis in Testicular Cancer.",
Cancers,
Nov.
2023.
Abstract:
Eine genaue Vorhersage der Lymphknotenmetastase (LNM) bei Patienten mit Hodenkrebs ist für die Therapieentscheidungsfindung und prognostische Auswertung sehr relevant. Unsere Studie zielte darauf ab, klinische Radiomikromodelle für individuelle präoperative Vorhersage von LNM bei Patienten mit Hodenkrebs zu entwickeln und zu validieren. Wir haben 91 Patienten mit klinikopathologisch bestätigten frühen Stadium der Hodenkrebs, mit Krankheit beschränkt auf die Tests. Wir umfassten fünf signifikante klinische Risikofaktoren (Alter, präoperative Serum Tumormarker AFP und B-HCG, Histotyp und BMI) zur Erstellung des klinischen Modells. Nach der Segmentierung von 273 retroperitonealen Lymphknoten haben wir dann die klinischen Risikofaktoren und Lymphknoten-Radiomics-Funktionen kombiniert, um kombinierte Vorhersagemodelle mit Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Support Vector Machine Classifier (SVC) und K-Nearest Neighbours (KNN). Die Modellleistung wurde durch den Bereich unter der Empfängerbetriebskennlinie (ROC) (AUC) bewertet. Schließlich wurde mit der Entscheidungskurvenanalyse (DCA) die klinische Nützlichkeit bewertet. Das Random Forest kombinierte klinische Lymphknoten-Radiomics-Modell mit dem höchsten AUC von 0.95 (±0.03 SD; 95% CI) wurde als Kandidatenmodell mit Entscheidungskurvenanalyse betrachtet, was seine Nützlichkeit für präoperative Vorhersage in der klinischen Einstellung zeigt. Unsere Studie hat zuverlässige und vorausschauende maschinelle Lerntechniken für die Vorhersage von Lymphknotenmetastasen im frühen Stadium des Hodenkrebses identifiziert. Die Identifizierung der effektivsten maschinellen Lernansätze für die prädiktive Analyse auf Basis von Radiomik, die klinische Risikofaktoren integrieren, kann die Anwendbarkeit von Radiomik in der Präzisions-Onkologie und Krebsbehandlung erweitern.
| DOI: | 10.3390/cancers15235630 |
Abstract:
Eine genaue Vorhersage der Lymphknotenmetastase (LNM) bei Patienten mit Hodenkrebs ist für die Therapieentscheidungsfindung und prognostische Auswertung sehr relevant. Unsere Studie zielte darauf ab, klinische Radiomikromodelle für individuelle präoperative Vorhersage von LNM bei Patienten mit Hodenkrebs zu entwickeln und zu validieren. Wir haben 91 Patienten mit klinikopathologisch bestätigten frühen Stadium der Hodenkrebs, mit Krankheit beschränkt auf die Tests. Wir umfassten fünf signifikante klinische Risikofaktoren (Alter, präoperative Serum Tumormarker AFP und B-HCG, Histotyp und BMI) zur Erstellung des klinischen Modells. Nach der Segmentierung von 273 retroperitonealen Lymphknoten haben wir dann die klinischen Risikofaktoren und Lymphknoten-Radiomics-Funktionen kombiniert, um kombinierte Vorhersagemodelle mit Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Support Vector Machine Classifier (SVC) und K-Nearest Neighbours (KNN). Die Modellleistung wurde durch den Bereich unter der Empfängerbetriebskennlinie (ROC) (AUC) bewertet. Schließlich wurde mit der Entscheidungskurvenanalyse (DCA) die klinische Nützlichkeit bewertet. Das Random Forest kombinierte klinische Lymphknoten-Radiomics-Modell mit dem höchsten AUC von 0.95 (±0.03 SD; 95% CI) wurde als Kandidatenmodell mit Entscheidungskurvenanalyse betrachtet, was seine Nützlichkeit für präoperative Vorhersage in der klinischen Einstellung zeigt. Unsere Studie hat zuverlässige und vorausschauende maschinelle Lerntechniken für die Vorhersage von Lymphknotenmetastasen im frühen Stadium des Hodenkrebses identifiziert. Die Identifizierung der effektivsten maschinellen Lernansätze für die prädiktive Analyse auf Basis von Radiomik, die klinische Risikofaktoren integrieren, kann die Anwendbarkeit von Radiomik in der Präzisions-Onkologie und Krebsbehandlung erweitern.
E. G,
M. C,
H. S,
L. B,
S. H,
B. S,
H. C,
S. H,
R,
B. R,
L. J,
B. F and
T. N,
"SARS-CoV-2 sero-immunity and quality of life in children and adolescents in relation to infections and vaccinations: the IMMUNEBRIDGE KIDS cross-sectional study, 2022.",
Infection,
Okt.
2023.
Abstract:
Die Studie bewertet die Auswirkungen auf die Sero-Immunität, den Gesundheitsstatus und die Lebensqualität von Kindern und Jugendlichen nach dem Aufstand der Omicron-Variante in Deutschland. Diese multizentrische Querschnittsstudie (IMMUNEBRIDGE Kids) wurde von Juli bis Oktober 2022 in der Deutschen Netzwerk-Universitätsmedizin (NUM) durchgeführt. Die SARS-CoV-2-Antikörper wurden gemessen und die Daten zu SARS-CoV-2 Infektionen, Impfungen, gesundheitlichen und sozioökonomischen Faktoren sowie der sorggiver-reported Bewertung über die Gesundheit und den psychologischen Status ihrer Kinder bewertet. 497 Kinder im Alter von 2 bis 17 Jahren wurden einbezogen. Drei Gruppen wurden analysiert: 183 Vorschulkinder im Alter von 2-4 Jahren, 176 Schulkinder im Alter von 5-11 Jahren und 138 Jugendliche im Alter von 12-18 Jahren. Positive Antikörper gegen das S- oder N-Antigen von SARS-CoV-2 wurden in 86,5% aller Teilnehmer (70,0% [128/183] der Vorschulkinder, 94,3% der Schulkinder [166/176] und 98,6% der Jugendlichen [136/138]) nachgewiesen. Unter allen Kindern wurden 40,4% (201/497) gegen COVID-19 geimpft (Vorschulkinder 4,4% [8/183], Schüler 44,3% [78/176] und Jugendliche 83,3% [115/138]). Die Seroprevalenz von SARS-CoV-2 war in der Vorschule am niedrigsten. Gesundheitsstatus und Lebensqualität der Eltern waren zum Zeitpunkt der Erhebung sehr positiv (Sommer 2022). Altersbedingte Unterschiede bei SARS-CoV-2 Sero-Immunität könnten vor allem durch Unterschiede bei Impfungen anhand der offiziellen deutschen Impfungsempfehlungen sowie Unterschiede bei SARS-CoV-2 Infektionsraten in den verschiedenen Altersgruppen erklärt werden. Gesundheitsstatus und Lebensqualität von fast allen Kindern waren sehr gut unabhängig von der Infektion und/oder Impfung von SARS-CoV-2. Deutsches Register für klinische Studien Identifier Würzburg: DRKS00025546 (Registrierung: 11.09.2021), Bochum: DRKS00022434 (Registrierung:07.08.2020), Dresden: DRKS 00022455 (Registrierung: 23.07.2020).
| DOI: | 10.1007/s15010-023-02052-5 |
Abstract:
Die Studie bewertet die Auswirkungen auf die Sero-Immunität, den Gesundheitsstatus und die Lebensqualität von Kindern und Jugendlichen nach dem Aufstand der Omicron-Variante in Deutschland. Diese multizentrische Querschnittsstudie (IMMUNEBRIDGE Kids) wurde von Juli bis Oktober 2022 in der Deutschen Netzwerk-Universitätsmedizin (NUM) durchgeführt. Die SARS-CoV-2-Antikörper wurden gemessen und die Daten zu SARS-CoV-2 Infektionen, Impfungen, gesundheitlichen und sozioökonomischen Faktoren sowie der sorggiver-reported Bewertung über die Gesundheit und den psychologischen Status ihrer Kinder bewertet. 497 Kinder im Alter von 2 bis 17 Jahren wurden einbezogen. Drei Gruppen wurden analysiert: 183 Vorschulkinder im Alter von 2-4 Jahren, 176 Schulkinder im Alter von 5-11 Jahren und 138 Jugendliche im Alter von 12-18 Jahren. Positive Antikörper gegen das S- oder N-Antigen von SARS-CoV-2 wurden in 86,5% aller Teilnehmer (70,0% [128/183] der Vorschulkinder, 94,3% der Schulkinder [166/176] und 98,6% der Jugendlichen [136/138]) nachgewiesen. Unter allen Kindern wurden 40,4% (201/497) gegen COVID-19 geimpft (Vorschulkinder 4,4% [8/183], Schüler 44,3% [78/176] und Jugendliche 83,3% [115/138]). Die Seroprevalenz von SARS-CoV-2 war in der Vorschule am niedrigsten. Gesundheitsstatus und Lebensqualität der Eltern waren zum Zeitpunkt der Erhebung sehr positiv (Sommer 2022). Altersbedingte Unterschiede bei SARS-CoV-2 Sero-Immunität könnten vor allem durch Unterschiede bei Impfungen anhand der offiziellen deutschen Impfungsempfehlungen sowie Unterschiede bei SARS-CoV-2 Infektionsraten in den verschiedenen Altersgruppen erklärt werden. Gesundheitsstatus und Lebensqualität von fast allen Kindern waren sehr gut unabhängig von der Infektion und/oder Impfung von SARS-CoV-2. Deutsches Register für klinische Studien Identifier Würzburg: DRKS00025546 (Registrierung: 11.09.2021), Bochum: DRKS00022434 (Registrierung:07.08.2020), Dresden: DRKS 00022455 (Registrierung: 23.07.2020).
W. D,
P. T,
L. CS,
L. CG,
B. M,
G. M and
R. T,
"Self-supervised pre-training with contrastive and masked autoencoder methods for dealing with small datasets in deep learning for medical imaging.",
Scientific reports,
Nov.
2023.
Abstract:
Deep Learning in der medizinischen Bildgebung hat das Potenzial, das Risiko von diagnostischen Fehlern zu minimieren, die radiologische Arbeitsbelastung zu reduzieren und die Diagnose zu beschleunigen. Die Ausbildung solcher Deep Learning-Modelle erfordert große und genaue Datensätze, mit Anmerkungen für alle Trainingsproben. Allerdings sind in der medizinischen Bildgebungsdomäne annotierte Datensätze für bestimmte Aufgaben aufgrund der hohen Komplexität von Anmerkungen, eingeschränktem Zugriff oder der Seltenheit von Krankheiten oft klein. Um diese Herausforderung anzugehen, können tiefe Lernmodelle auf großen Bilddatensätzen vortrainiert werden, ohne dass mit Methoden aus dem Bereich des selbsterweiterten Lernens Anmerkungen gemacht werden. Nach dem Vortraining reichen kleine annotierte Datensätze aus, um die Modelle für eine bestimmte Aufgabe zu verfeinern. Die populärsten selbstbeaufsichtigten Vorschulansätze in der medizinischen Bildgebung basieren auf kontrastierendem Lernen. Neue Studien in der natürlichen Bildverarbeitung zeigen jedoch ein starkes Potenzial für maskierte Autoencoder-Ansätze. Unsere Arbeit vergleicht hochmoderne kontrastive Lernmethoden mit dem kürzlich eingeführten maskierten Autoencoder-Ansatz "SparK" für konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) auf medizinischen Bildern. Daher trainieren wir auf einem großen, unbemerkten CT-Bilddatensatz und Feinabstimmung auf mehreren CT-Klassifikationsaufgaben. Aufgrund der Herausforderung, ausreichende annotierte Trainingsdaten in der medizinischen Bildgebung zu erhalten, ist es von besonderem Interesse, zu bewerten, wie die selbstübertroffenen Vortrainingsmethoden bei der Feinabstimmung auf kleinen Datensätzen durchgeführt werden. Durch Experimente mit einer allmählichen Verringerung der Trainingsdatensatzgröße für Feinabstimmung finden wir, dass die Reduktion je nach Art der gewählten Vorausbildung unterschiedliche Auswirkungen hat. Die SparK-Vortrainingsmethode ist robuster als die kontrastierenden Methoden. Basierend auf unseren Ergebnissen schlagen wir die SparK-Vorschulung für medizinische Bildgebungsaufgaben mit nur kleinen annotierten Datensätzen vor.
| DOI: | 10.1038/s41598-023-46433-0 |
Abstract:
Deep Learning in der medizinischen Bildgebung hat das Potenzial, das Risiko von diagnostischen Fehlern zu minimieren, die radiologische Arbeitsbelastung zu reduzieren und die Diagnose zu beschleunigen. Die Ausbildung solcher Deep Learning-Modelle erfordert große und genaue Datensätze, mit Anmerkungen für alle Trainingsproben. Allerdings sind in der medizinischen Bildgebungsdomäne annotierte Datensätze für bestimmte Aufgaben aufgrund der hohen Komplexität von Anmerkungen, eingeschränktem Zugriff oder der Seltenheit von Krankheiten oft klein. Um diese Herausforderung anzugehen, können tiefe Lernmodelle auf großen Bilddatensätzen vortrainiert werden, ohne dass mit Methoden aus dem Bereich des selbsterweiterten Lernens Anmerkungen gemacht werden. Nach dem Vortraining reichen kleine annotierte Datensätze aus, um die Modelle für eine bestimmte Aufgabe zu verfeinern. Die populärsten selbstbeaufsichtigten Vorschulansätze in der medizinischen Bildgebung basieren auf kontrastierendem Lernen. Neue Studien in der natürlichen Bildverarbeitung zeigen jedoch ein starkes Potenzial für maskierte Autoencoder-Ansätze. Unsere Arbeit vergleicht hochmoderne kontrastive Lernmethoden mit dem kürzlich eingeführten maskierten Autoencoder-Ansatz "SparK" für konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) auf medizinischen Bildern. Daher trainieren wir auf einem großen, unbemerkten CT-Bilddatensatz und Feinabstimmung auf mehreren CT-Klassifikationsaufgaben. Aufgrund der Herausforderung, ausreichende annotierte Trainingsdaten in der medizinischen Bildgebung zu erhalten, ist es von besonderem Interesse, zu bewerten, wie die selbstübertroffenen Vortrainingsmethoden bei der Feinabstimmung auf kleinen Datensätzen durchgeführt werden. Durch Experimente mit einer allmählichen Verringerung der Trainingsdatensatzgröße für Feinabstimmung finden wir, dass die Reduktion je nach Art der gewählten Vorausbildung unterschiedliche Auswirkungen hat. Die SparK-Vortrainingsmethode ist robuster als die kontrastierenden Methoden. Basierend auf unseren Ergebnissen schlagen wir die SparK-Vorschulung für medizinische Bildgebungsaufgaben mit nur kleinen annotierten Datensätzen vor.
[en]
C. Thibeault,
L. Bardtke,
K. Vanshylla,
V. Cristanziano,
K. A. Eberhardt,
P. Stubbemann,
D. Hillus,
P. Tober-Lau,
P. Mukherjee,
F. Münn,
L. J. Lippert,
E. T. Helbig,
T. Lingscheid,
F. Steinbeis,
M. Mittermaier,
M. Witzenrath,
T. Zoller,
P. Group,
F. Klein,
L. E. Sander and
F. Kurth,
"Short- and long-term T cell and antibody responses following
dexamethasone treatment in COVID-19",
JCI Insight,
vol. 8,
no. 8,
Apr.
2023.
Abstract:
BACKGROUNDAfter its introduction as standard-of-care for severe COVID-19, dexamethasone has been administered to a large number of patients globally. Detailed knowledge of its impact on the cellular and humoral immune response to SARS-CoV-2 remains scarce.METHODSWe included immunocompetent individuals with (a) mild COVID-19, (b) severe COVID-19 before introduction of dexamethasone treatment, and (c) severe COVID-19 infection treated with dexamethasone from prospective observational cohort studies at Charité-Universit"atsmedizin Berlin, Germany. We analyzed SARS-CoV-2 spike-reactive T cells, spike-specific IgG titers, and serum neutralizing activity against B.1.1.7 and B.1.617.2 in samples ranging from 2 weeks to 6 months after infection. We also analyzed BA.2 neutralization in sera after booster immunization.RESULTSPatients with severe COVID-19 and dexamethasone treatment had lower T cell and antibody responses to SARS-CoV-2 compared with patients without dexamethasone treatment in the early phase of disease, which converged in both groups before 6 months after infection and also after immunization. Patients with mild COVID-19 had comparatively lower T cell and antibody responses than patients with severe disease, including a lower response to booster immunization during convalescence.CONCLUSIONDexamethasone treatment was associated with a short-term reduction in T cell and antibody responses in severe COVID-19 when compared with the nontreated group, but this difference evened out 6 months after infection. We confirm higher cellular and humoral immune responses in patients after severe versus mild COVID-19 and the concept of improved hybrid immunity upon immunization.FUNDINGBerlin Institute of Health, German Federal Ministry of Education, and German Federal Institute for Drugs and Medical Devices.
| DOI: | 10.1172/jci.insight.166711 |
| Pubmed: | 36881474 |
Abstract:
BACKGROUNDAfter its introduction as standard-of-care for severe COVID-19, dexamethasone has been administered to a large number of patients globally. Detailed knowledge of its impact on the cellular and humoral immune response to SARS-CoV-2 remains scarce.METHODSWe included immunocompetent individuals with (a) mild COVID-19, (b) severe COVID-19 before introduction of dexamethasone treatment, and (c) severe COVID-19 infection treated with dexamethasone from prospective observational cohort studies at Charité-Universit"atsmedizin Berlin, Germany. We analyzed SARS-CoV-2 spike-reactive T cells, spike-specific IgG titers, and serum neutralizing activity against B.1.1.7 and B.1.617.2 in samples ranging from 2 weeks to 6 months after infection. We also analyzed BA.2 neutralization in sera after booster immunization.RESULTSPatients with severe COVID-19 and dexamethasone treatment had lower T cell and antibody responses to SARS-CoV-2 compared with patients without dexamethasone treatment in the early phase of disease, which converged in both groups before 6 months after infection and also after immunization. Patients with mild COVID-19 had comparatively lower T cell and antibody responses than patients with severe disease, including a lower response to booster immunization during convalescence.CONCLUSIONDexamethasone treatment was associated with a short-term reduction in T cell and antibody responses in severe COVID-19 when compared with the nontreated group, but this difference evened out 6 months after infection. We confirm higher cellular and humoral immune responses in patients after severe versus mild COVID-19 and the concept of improved hybrid immunity upon immunization.FUNDINGBerlin Institute of Health, German Federal Ministry of Education, and German Federal Institute for Drugs and Medical Devices.
L. J,
G. C,
S. D,
K. J and
E. J,
"Sparse convolutional neural network for high-resolution skull shape completion and shape super-resolution.",
Scientific reports,
Nov.
2023.
Abstract:
Traditionelle konvolutionale neuronale Netzwerk-Methoden (CNN) stützen sich auf dichte Tensors, die sie suboptimal für räumlich sparsame Daten macht. In diesem Papier schlagen wir ein CNN-Modell auf Basis von Sparse Tensors für eine effiziente Verarbeitung von hochauflösenden Formen vor, die als binäre Voxel-Belegungsgitter dargestellt sind. Im Gegensatz zu einem dichten CNN, der das gesamte Voxel-Gitter als Eingabe nimmt, verarbeitet ein spärlicher CNN nur auf den nicht leeren Voxeln, wodurch der Speicher- und Rechenkopf aufgrund der spärlichen Eingabedaten reduziert wird. Wir bewerten unsere Methode auf zwei klinisch relevanten Schädelrekonstruktionsaufgaben: (1) bei einem defekten Schädel, rekonstruieren den kompletten Schädel (d.h. Schädelformvervollständigung), und (2) bei einem groben Schädel, rekonstruieren einen hochauflösenden Schädel mit feinen geometrischen Details (Form Super-Resolution). Unsere Methode übertrifft ihre dichten CNN-basierten Gegenstücke in der Schädelrekonstruktionsaufgabe quantitativ und qualitativ, erfordert jedoch wesentlich weniger Gedächtnis für Training und Inferenz. Wir stellten fest, dass bei den 3D-Schädeldaten der Gesamtspeicherverbrauch des spärlichen CNN bei der Inferenz zu den Bildauflösungen etwa linear wächst. Während des Trainings bleibt die Speichernutzung deutlich unter den Erhöhungen der Bildauflösung-an [Formel: siehe Text] Erhöhung der Voxelzahl führt zu weniger als [Formel: siehe Text] Erhöhung der Speicheranforderungen. Unsere Studie zeigt die Wirksamkeit der Verwendung eines spärlichen CNN für Schädelrekonstruktionsaufgaben, und unsere Ergebnisse können auf andere räumlich spärliche Probleme angewendet werden. Wir beweisen dies durch zusätzliche experimentelle Ergebnisse auf anderen sparsamen medizinischen Datensätzen, wie die Aorta und das Herz. Projektseite unter https://github.com/Jianningli/SparseCNN .
| DOI: | 10.1038/s41598-023-47437-6 |
Abstract:
Traditionelle konvolutionale neuronale Netzwerk-Methoden (CNN) stützen sich auf dichte Tensors, die sie suboptimal für räumlich sparsame Daten macht. In diesem Papier schlagen wir ein CNN-Modell auf Basis von Sparse Tensors für eine effiziente Verarbeitung von hochauflösenden Formen vor, die als binäre Voxel-Belegungsgitter dargestellt sind. Im Gegensatz zu einem dichten CNN, der das gesamte Voxel-Gitter als Eingabe nimmt, verarbeitet ein spärlicher CNN nur auf den nicht leeren Voxeln, wodurch der Speicher- und Rechenkopf aufgrund der spärlichen Eingabedaten reduziert wird. Wir bewerten unsere Methode auf zwei klinisch relevanten Schädelrekonstruktionsaufgaben: (1) bei einem defekten Schädel, rekonstruieren den kompletten Schädel (d.h. Schädelformvervollständigung), und (2) bei einem groben Schädel, rekonstruieren einen hochauflösenden Schädel mit feinen geometrischen Details (Form Super-Resolution). Unsere Methode übertrifft ihre dichten CNN-basierten Gegenstücke in der Schädelrekonstruktionsaufgabe quantitativ und qualitativ, erfordert jedoch wesentlich weniger Gedächtnis für Training und Inferenz. Wir stellten fest, dass bei den 3D-Schädeldaten der Gesamtspeicherverbrauch des spärlichen CNN bei der Inferenz zu den Bildauflösungen etwa linear wächst. Während des Trainings bleibt die Speichernutzung deutlich unter den Erhöhungen der Bildauflösung-an [Formel: siehe Text] Erhöhung der Voxelzahl führt zu weniger als [Formel: siehe Text] Erhöhung der Speicheranforderungen. Unsere Studie zeigt die Wirksamkeit der Verwendung eines spärlichen CNN für Schädelrekonstruktionsaufgaben, und unsere Ergebnisse können auf andere räumlich spärliche Probleme angewendet werden. Wir beweisen dies durch zusätzliche experimentelle Ergebnisse auf anderen sparsamen medizinischen Datensätzen, wie die Aorta und das Herz. Projektseite unter https://github.com/Jianningli/SparseCNN .
R. Heyder,
N. C. Office,
N. S. Group,
N. Coordination,
R. Coordination,
A. Coordination and
G. S. Group,
"The German Network of University Medicine: technical and organizational approaches for research data platforms",
01
2023.
| DOI: | 10.1007/s00103-022-03649-1 |
[en]
I. Miederer,
J. M. M. Rogasch,
R. Fischer,
T. Fuchs,
C. Lapa,
P. Lohmann,
K. Shi,
J. Tran-Gia,
T. Wendler and
D. Hellwig,
"The Medical Informatics Initiative and the Network University Medicine - Perspectives for Nuclear Medicine",
Nuklearmedizin,
vol. 62,
no. 5,
pp. 276—283,
2023.
Georg Thieme Verlag KG,
http://dx.doi.org/10.1055/a-2067-7642.
Abstract:
Digitization in the healthcare sector and the support of clinical workflows with artificial intelligence (AI), including AI-supported image analysis, represent a great challenge and equally a promising perspective for preclinical and clinical nuclear medicine. In Germany, the Medical Informatics Initiative (MII) and the Network University Medicine (NUM) are of central importance for this transformation. This review article outlines these structures and highlights their future role in enabling privacy-preserving federated multi-center analyses with interoperable data structures harmonized between site-specific IT infrastructures. The newly founded working group "Digitization and AI" in the German Society of Nuclear Medicine (DGN) as well as the Fach- und Organspezifische Arbeitsgruppe (FOSA, specialty- and organ-specific working group) founded for the field of nuclear medicine (FOSA Nuklearmedizin) within the NUM aim to initiate and coordinate measures in the context of digital medicine and (image-)data-driven analyses for the DGN.
| DOI: | 10.1055/a-2067-7642 |
Abstract:
Digitization in the healthcare sector and the support of clinical workflows with artificial intelligence (AI), including AI-supported image analysis, represent a great challenge and equally a promising perspective for preclinical and clinical nuclear medicine. In Germany, the Medical Informatics Initiative (MII) and the Network University Medicine (NUM) are of central importance for this transformation. This review article outlines these structures and highlights their future role in enabling privacy-preserving federated multi-center analyses with interoperable data structures harmonized between site-specific IT infrastructures. The newly founded working group "Digitization and AI" in the German Society of Nuclear Medicine (DGN) as well as the Fach- und Organspezifische Arbeitsgruppe (FOSA, specialty- and organ-specific working group) founded for the field of nuclear medicine (FOSA Nuklearmedizin) within the NUM aim to initiate and coordinate measures in the context of digital medicine and (image-)data-driven analyses for the DGN.
G. K,
F. S,
K. D,
S. F,
G. T and
W. D,
"The Status of Data Management Practices Across German Medical Data Integration Centers: Mixed Methods Study.",
Journal of medical Internet research,
Nov.
2023.
Abstract:
Im Rahmen der Medical Informatics Initiative haben medizinische Datenintegrationszentren (DICs) komplexe Datenflüsse implementiert, um routinemäßige Gesundheitsdaten in Forschungsdaten-Repositorien für die sekundäre Nutzung zu übertragen. Die Methoden der Datenverwaltung sind während dieser Prozesse von Bedeutung, und besondere Aufmerksamkeit sollte auf Provenienzaspekte gegeben werden. Unzureichendes Wissen kann zu Gültigkeitsrisiken führen und das Vertrauen und die Qualität der verarbeiteten Daten reduzieren. Die Notwendigkeit, pflegefähige Datenmanagement-Praktiken zu implementieren, ist unbestritten, aber es gibt einen großen Mangel an Klarheit über den Status. Unsere Studie untersucht die aktuellen Methoden des Datenmanagements während des gesamten Datenlebenszyklus innerhalb des Konsortiums Medical Informatics in Research and Care in University Medicine (MIRACUM). Wir stellen einen Rahmen für den Reifestatus von Datenmanagement-Praktiken dar und geben Empfehlungen vor, um eine vertrauensvolle Verbreitung und Wiederverwendung von routinemäßigen Gesundheitsdaten zu ermöglichen. In dieser gemischten Methodenstudie führten wir zwischen Juli und September 2021 halbstrukturierte Interviews mit Interessenvertretern aus 10 DICs durch. Wir nutzten einen selbst gestalteten Fragebogen, den wir auf die MIRACUM DICs zugeschnitten haben, um qualitative und quantitative Daten zu sammeln. Unsere Studienmethode entspricht der Good Reporting einer Mixed Methods Study (GRAMMS) Checkliste. Unsere Studie liefert Einblicke in die Datenmanagementpraxis der MIRACUM DICs. Wir identifizieren mehrere Rückverfolgbarkeitsfragen, die teilweise mit fehlenden kontextbezogenen Informationen innerhalb nicht harmonisierter Arbeitsabläufe, unklarer Verantwortlichkeiten, fehlender oder unvollständiger Datenelemente und unvollständiger Informationen über die rechnergestützten Umgebungsinformationen erläutert werden können. Basierend auf den identifizierten Mängeln schlagen wir einen Rahmen für die Reife des Datenmanagements vor, um mehr Klarheit zu erreichen und verbesserte Strategien für das Datenmanagement zu definieren. Der Rahmen für die Datenverwaltung unterstützt die Erstellung und Verbreitung von genauen und nachweislich bereicherten Daten für die sekundäre Nutzung. Unsere Arbeit dient als Katalysator für die Ableitung einer übergeordneten Datenmanagementstrategie, die die Datenintegrität und Provenienzeigenschaften als Schlüsselfaktoren bewahrt. Wir stellen fest, dass diese Arbeit zur Erzeugung fairer und aufrechterhaltener Gesundheitsforschungsdaten von hoher Qualität führen wird.
| DOI: | 10.2196/48809 |
Abstract:
Im Rahmen der Medical Informatics Initiative haben medizinische Datenintegrationszentren (DICs) komplexe Datenflüsse implementiert, um routinemäßige Gesundheitsdaten in Forschungsdaten-Repositorien für die sekundäre Nutzung zu übertragen. Die Methoden der Datenverwaltung sind während dieser Prozesse von Bedeutung, und besondere Aufmerksamkeit sollte auf Provenienzaspekte gegeben werden. Unzureichendes Wissen kann zu Gültigkeitsrisiken führen und das Vertrauen und die Qualität der verarbeiteten Daten reduzieren. Die Notwendigkeit, pflegefähige Datenmanagement-Praktiken zu implementieren, ist unbestritten, aber es gibt einen großen Mangel an Klarheit über den Status. Unsere Studie untersucht die aktuellen Methoden des Datenmanagements während des gesamten Datenlebenszyklus innerhalb des Konsortiums Medical Informatics in Research and Care in University Medicine (MIRACUM). Wir stellen einen Rahmen für den Reifestatus von Datenmanagement-Praktiken dar und geben Empfehlungen vor, um eine vertrauensvolle Verbreitung und Wiederverwendung von routinemäßigen Gesundheitsdaten zu ermöglichen. In dieser gemischten Methodenstudie führten wir zwischen Juli und September 2021 halbstrukturierte Interviews mit Interessenvertretern aus 10 DICs durch. Wir nutzten einen selbst gestalteten Fragebogen, den wir auf die MIRACUM DICs zugeschnitten haben, um qualitative und quantitative Daten zu sammeln. Unsere Studienmethode entspricht der Good Reporting einer Mixed Methods Study (GRAMMS) Checkliste. Unsere Studie liefert Einblicke in die Datenmanagementpraxis der MIRACUM DICs. Wir identifizieren mehrere Rückverfolgbarkeitsfragen, die teilweise mit fehlenden kontextbezogenen Informationen innerhalb nicht harmonisierter Arbeitsabläufe, unklarer Verantwortlichkeiten, fehlender oder unvollständiger Datenelemente und unvollständiger Informationen über die rechnergestützten Umgebungsinformationen erläutert werden können. Basierend auf den identifizierten Mängeln schlagen wir einen Rahmen für die Reife des Datenmanagements vor, um mehr Klarheit zu erreichen und verbesserte Strategien für das Datenmanagement zu definieren. Der Rahmen für die Datenverwaltung unterstützt die Erstellung und Verbreitung von genauen und nachweislich bereicherten Daten für die sekundäre Nutzung. Unsere Arbeit dient als Katalysator für die Ableitung einer übergeordneten Datenmanagementstrategie, die die Datenintegrität und Provenienzeigenschaften als Schlüsselfaktoren bewahrt. Wir stellen fest, dass diese Arbeit zur Erzeugung fairer und aufrechterhaltener Gesundheitsforschungsdaten von hoher Qualität führen wird.
[eng]
J. Lücke,
M. Nawrocki,
J. Schnell,
N. Meins,
F. Heinrich,
T. Zhang,
F. Bertram,
M. Sabihi,
M. Böttcher,
T. Blankenburg,
M. Pfaff,
S. Notz,
J. Kempski,
M. Reeh,
S. Wolter,
O. Mann,
J. R. Izbicki,
M. Lütgehetmann,
A. Duprée,
A. D. Giannou,
B. Ondruschka and
S. Huber,
"TNFα aggravates detrimental effects of SARS-CoV-2 infection in the liver",
Frontiers in Immunology,
vol. 14,
pp. 1151937,
2023.
Abstract:
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). This virus does not only lead to pulmonary infection but can also infect other organs such as the gut, the kidney, or the liver. Recent studies confirmed that severe cases of COVID-19 are often associated with liver damage and liver failure, as well as the systemic upregulation of pro-inflammatory cytokines such as tumor necrosis factor-alpha (TNFα). However, the impact these immune mediators in the liver have on patient survival during SARS-CoV-2 infection is currently unknown. Here, by performing a post-mortem analysis of 45 patients that died from a SARS-CoV-2 infection, we find that an increased expression of TNFA in the liver is associated with elevated mortality. Using publicly available single-cell sequencing datasets, we determined that Kupffer cells and monocytes are the main sources of this TNFα production. Further analysis revealed that TNFα signaling led to the upregulation of pro-inflammatory genes that are associated with an unfavorable outcome. Moreover, high levels of TNFA in the liver were associated with lower levels of interferon alpha and interferon beta. Thus, TNFα signaling in the infected SARS-CoV-2 liver correlates with reduced interferon levels and overall survival time.
| DOI: | 10.3389/fimmu.2023.1151937 |
Abstract:
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). This virus does not only lead to pulmonary infection but can also infect other organs such as the gut, the kidney, or the liver. Recent studies confirmed that severe cases of COVID-19 are often associated with liver damage and liver failure, as well as the systemic upregulation of pro-inflammatory cytokines such as tumor necrosis factor-alpha (TNFα). However, the impact these immune mediators in the liver have on patient survival during SARS-CoV-2 infection is currently unknown. Here, by performing a post-mortem analysis of 45 patients that died from a SARS-CoV-2 infection, we find that an increased expression of TNFA in the liver is associated with elevated mortality. Using publicly available single-cell sequencing datasets, we determined that Kupffer cells and monocytes are the main sources of this TNFα production. Further analysis revealed that TNFα signaling led to the upregulation of pro-inflammatory genes that are associated with an unfavorable outcome. Moreover, high levels of TNFA in the liver were associated with lower levels of interferon alpha and interferon beta. Thus, TNFα signaling in the infected SARS-CoV-2 liver correlates with reduced interferon levels and overall survival time.
T. P,
L. L,
K. C,
B. D,
B. M and
K. HA,
"Unsupervised domain adaptation for the detection of cardiomegaly in cross-domain chest X-ray images.",
Frontiers in artificial intelligence,
2023.
Abstract:
In den letzten Jahren wurden mehrere tiefgreifende Lernansätze im Bereich der medizinischen Bildanalyse erfolgreich angewandt. Speziell wurden verschiedene tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen für die Detektion verschiedener Pathologien auf der Grundlage von Brust-Röntgenbildern vorgeschlagen und bewertet. Während die durchgeführten Bewertungen sehr vielversprechende Ergebnisse gezeigt haben, bestehen die meisten von ihnen in der Ausbildung und Bewertung der Leistung der vorgeschlagenen Ansätze auf einem einzigen Datensatz. Die Verallgemeinerung solcher Modelle ist jedoch in einer Kreuzdomaineinstellung recht begrenzt, da bei der Auswertung dieser Modelle auf Datensätzen, die aus verschiedenen medizinischen Zentren stammen oder unter verschiedenen Protokollen aufgezeichnet werden, ein signifikanter Leistungsabbau beobachtet werden kann. Der Leistungsabbau wird meist durch die Domänenverschiebung zwischen dem Trainingssatz und dem Bewertungssatz verursacht. Um dieses Problem zu lindern, werden in der aktuellen Arbeit unterschiedliche ununterbrochene Domänenanpassungsansätze vorgeschlagen und ausgewertet, um Kardiomegalie basierend auf Brust-Röntgenbildern in einer Kreuzdomäneneinstellung zu erkennen. Die vorgeschlagenen Ansätze erzeugen Domäneninvariante Merkmalsdarstellungen durch Anpassung der Parameter eines auf einer großen Menge markierter Proben optimierten Modells an eine Reihe von unmarkierten Bildern, die aus einem anderen Datensatz stammen. Die durchgeführte Auswertung weist auf die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze hin, da die angepassten Modelle optimierte Modelle ausprägen, die ohne jede Form der Domänenanpassung direkt auf die Auswertesätze angewendet werden.
| DOI: | 10.3389/frai.2023.1056422 |
Abstract:
In den letzten Jahren wurden mehrere tiefgreifende Lernansätze im Bereich der medizinischen Bildanalyse erfolgreich angewandt. Speziell wurden verschiedene tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen für die Detektion verschiedener Pathologien auf der Grundlage von Brust-Röntgenbildern vorgeschlagen und bewertet. Während die durchgeführten Bewertungen sehr vielversprechende Ergebnisse gezeigt haben, bestehen die meisten von ihnen in der Ausbildung und Bewertung der Leistung der vorgeschlagenen Ansätze auf einem einzigen Datensatz. Die Verallgemeinerung solcher Modelle ist jedoch in einer Kreuzdomaineinstellung recht begrenzt, da bei der Auswertung dieser Modelle auf Datensätzen, die aus verschiedenen medizinischen Zentren stammen oder unter verschiedenen Protokollen aufgezeichnet werden, ein signifikanter Leistungsabbau beobachtet werden kann. Der Leistungsabbau wird meist durch die Domänenverschiebung zwischen dem Trainingssatz und dem Bewertungssatz verursacht. Um dieses Problem zu lindern, werden in der aktuellen Arbeit unterschiedliche ununterbrochene Domänenanpassungsansätze vorgeschlagen und ausgewertet, um Kardiomegalie basierend auf Brust-Röntgenbildern in einer Kreuzdomäneneinstellung zu erkennen. Die vorgeschlagenen Ansätze erzeugen Domäneninvariante Merkmalsdarstellungen durch Anpassung der Parameter eines auf einer großen Menge markierter Proben optimierten Modells an eine Reihe von unmarkierten Bildern, die aus einem anderen Datensatz stammen. Die durchgeführte Auswertung weist auf die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Ansätze hin, da die angepassten Modelle optimierte Modelle ausprägen, die ohne jede Form der Domänenanpassung direkt auf die Auswertesätze angewendet werden.
[en]
M. S. Woo,
M. Shafiq,
A. Fitzek,
M. Dottermusch,
B. Mohammadi,
C. Mayer,
L. C. Bal,
L. Raich,
J. Matschke,
S. Krasemann,
S. Pfefferle,
T. T. Brehm,
M. Lütgehetmann,
J. Schädler,
J. Wiesch,
B. Ondruschka,
M. A. Friese and
M. Glatzel,
"Vagus nerve inflammation contributes to dysautonomia in COVID-19",
Acta Neuropathologica,
vol. 146,
no. 3,
pp. 387—394,
Sep.
2023.
Abstract:
Dysautonomia has substantially impacted acute COVID-19 severity as well as symptom burden after recovery from COVID-19 (long COVID), yet the underlying causes remain unknown. Here, we hypothesized that vagus nerves are affected in COVID-19 which might contribute to autonomic dysfunction. We performed a histopathological characterization of postmortem vagus nerves from COVID-19 patients and controls, and detected SARS-CoV-2 RNA together with inflammatory cell infiltration composed primarily of monocytes. Furthermore, we performed RNA sequencing which revealed a strong inflammatory response of neurons, endothelial cells, and Schwann cells which correlated with SARS-CoV-2 RNA load. Lastly, we screened a clinical cohort of 323 patients to detect a clinical phenotype of vagus nerve affection and found a decreased respiratory rate in non-survivors of critical COVID-19. Our data suggest that SARS-CoV-2 induces vagus nerve inflammation followed by autonomic dysfunction which contributes to critical disease courses and might contribute to dysautonomia observed in long COVID.
| DOI: | 10.1007/s00401-023-02612-x |
| Datei: | https://doi.org/10.1007/s00401-023-02612-x |
Abstract:
Dysautonomia has substantially impacted acute COVID-19 severity as well as symptom burden after recovery from COVID-19 (long COVID), yet the underlying causes remain unknown. Here, we hypothesized that vagus nerves are affected in COVID-19 which might contribute to autonomic dysfunction. We performed a histopathological characterization of postmortem vagus nerves from COVID-19 patients and controls, and detected SARS-CoV-2 RNA together with inflammatory cell infiltration composed primarily of monocytes. Furthermore, we performed RNA sequencing which revealed a strong inflammatory response of neurons, endothelial cells, and Schwann cells which correlated with SARS-CoV-2 RNA load. Lastly, we screened a clinical cohort of 323 patients to detect a clinical phenotype of vagus nerve affection and found a decreased respiratory rate in non-survivors of critical COVID-19. Our data suggest that SARS-CoV-2 induces vagus nerve inflammation followed by autonomic dysfunction which contributes to critical disease courses and might contribute to dysautonomia observed in long COVID.
T. M,
B. C and
B. J,
"Validation of clinical-radiological scores for prognosis of mortality in acute pulmonary embolism.",
Respiratory research,
Aug.
2023.
Abstract:
Akute Lungenembolie (APE) ist eine gefährliche Erkrankung mit hoher Sterblichkeit. Die Kombination von klinischen, radiologischen und serologischen Parametern kann die Risikoschichtung von APE verbessern. Die meisten der vorgeschlagenen kombinierten Punkte wurden in unabhängigen Kohorten nicht validiert. Unser Ziel war es, die vorgeschlagenen klinisch-radiologischen Ergebnisse zur Prognose von 7- und 30-tägiger Sterblichkeit in APE zu validieren. Unsere Probe umfasste 531 Patienten mit APE, mittleres Alter 64,8 ± 15,6 Jahre, 221 (41.6%) Frauen und 310 (58,4%) Männer. Die folgenden Parameter wurden gesammelt: Alter und Geschlecht der Patienten, Mortalität innerhalb der Beobachtungszeit von 30 Tagen, vereinfachter Lungenprägegrad (sPESI), pH-Poponinspiegel (pg/ml), minimaler systolischer und diastolischer Blutdruck (mmHg), Herzfrequenz, O<sub>2>/sub> Sättigung, Synkopsequenzen und Notwendigkeit für Vasokpressoren. Bei CT-Pulmonalangiographie (CTPA) wurden kurzes Achsverhältnis rechts Ventrikel/linkes Ventrikel (RV/LV) und Rückfluss von Kontrastmittel in die minderwertige Venenkava erhalten. Die folgenden klinisch-radiologischen Punkte wurden berechnet: BOVA-Score, Lungenembolismus-Mortalitäts-Score (PEMS), European Society of Cardiology (ESC)-Score, Kumamaru-Score und Calgary akuter Lungenembolismus (CAPE). Insgesamt starben 31 Patienten (5,8%) innerhalb von sieben und 64 Patienten (12%) innerhalb von 30 Tagen. Alle Punkte zeigten hohe negative Prognosewerte von 89,0 bis 99,0%. PEMS und CAPE haben die höchste Spezifität für die 7-Tage-Sterblichkeit gezeigt (93,4% und 85,0%), PEMS und BOVA für 30-Tage-Sterblichkeit (94,2% und 90,4%). Die höchste Empfindlichkeit wurde für das ESC 2019 (96,8% und 95,3%) beobachtet. Kumamaru und CAPE erzielten eine geringe Empfindlichkeit. Alle Punkte hatten niedrige positive und hohe negative Vorhersagewerte. Zur Prognose der 7- und 30-tägigen Sterblichkeit in APE hat PEMS die höchste Spezifität. ESC 2019 zeigt die höchste Empfindlichkeit. Alle Punkte hatten niedrige positive und hohe negative Vorhersagewerte.
| DOI: | 10.1186/s12931-023-02489-0 |
Abstract:
Akute Lungenembolie (APE) ist eine gefährliche Erkrankung mit hoher Sterblichkeit. Die Kombination von klinischen, radiologischen und serologischen Parametern kann die Risikoschichtung von APE verbessern. Die meisten der vorgeschlagenen kombinierten Punkte wurden in unabhängigen Kohorten nicht validiert. Unser Ziel war es, die vorgeschlagenen klinisch-radiologischen Ergebnisse zur Prognose von 7- und 30-tägiger Sterblichkeit in APE zu validieren. Unsere Probe umfasste 531 Patienten mit APE, mittleres Alter 64,8 ± 15,6 Jahre, 221 (41.6%) Frauen und 310 (58,4%) Männer. Die folgenden Parameter wurden gesammelt: Alter und Geschlecht der Patienten, Mortalität innerhalb der Beobachtungszeit von 30 Tagen, vereinfachter Lungenprägegrad (sPESI), pH-Poponinspiegel (pg/ml), minimaler systolischer und diastolischer Blutdruck (mmHg), Herzfrequenz, O<sub>2>/sub> Sättigung, Synkopsequenzen und Notwendigkeit für Vasokpressoren. Bei CT-Pulmonalangiographie (CTPA) wurden kurzes Achsverhältnis rechts Ventrikel/linkes Ventrikel (RV/LV) und Rückfluss von Kontrastmittel in die minderwertige Venenkava erhalten. Die folgenden klinisch-radiologischen Punkte wurden berechnet: BOVA-Score, Lungenembolismus-Mortalitäts-Score (PEMS), European Society of Cardiology (ESC)-Score, Kumamaru-Score und Calgary akuter Lungenembolismus (CAPE). Insgesamt starben 31 Patienten (5,8%) innerhalb von sieben und 64 Patienten (12%) innerhalb von 30 Tagen. Alle Punkte zeigten hohe negative Prognosewerte von 89,0 bis 99,0%. PEMS und CAPE haben die höchste Spezifität für die 7-Tage-Sterblichkeit gezeigt (93,4% und 85,0%), PEMS und BOVA für 30-Tage-Sterblichkeit (94,2% und 90,4%). Die höchste Empfindlichkeit wurde für das ESC 2019 (96,8% und 95,3%) beobachtet. Kumamaru und CAPE erzielten eine geringe Empfindlichkeit. Alle Punkte hatten niedrige positive und hohe negative Vorhersagewerte. Zur Prognose der 7- und 30-tägigen Sterblichkeit in APE hat PEMS die höchste Spezifität. ESC 2019 zeigt die höchste Empfindlichkeit. Alle Punkte hatten niedrige positive und hohe negative Vorhersagewerte.
S. M. Hopff,
"Vergleich von Akut- und Langzeit-Symptomen bei mit den SARS-CoV-2-Varianten Delta und Omikron infizierten Patient:innen - Ergebnisse des Nationalen Pandemie Kohorten Netzes (NAPKON)",
Vortrag KIT Kongress 2023, Leipzig,
2023.
T. M,
K. H,
H. M,
O. J,
C. E,
C. M,
D. M,
K. İ,
O. Ç,
Y. Ö,
H. E,
I. E,
Ö. H,
E. H,
C. O,
S. H,
G. KA and
P. M,
"Visceral to subcutaneous fat ratio predicts short-term mortality in patients with Covid 19. A multicenter study.",
The British journal of radiology,
Mä.
2023.
Abstract:
Um die Assoziierung von Körperzusammensetzungsparametern mit Ergebnissen in Covid-19 zu bewerten, wurden 173 Patienten, die für die Covid-19-Infektion in 6 europäischen Zentren stationiert waren, in diese retrospektive Studie aufgenommen. Die Messungen wurden auf L3-Ebene durchgeführt und umfassten Skelettmuskelindex (SMI), Muskeldichte (MD) und Adipose Gewebemessungen [visceral adipose Gewebe (VAT), subkutanes Fettgewebe (SAT), intramuskuläres Fettgewebe (IMAT), visceral-to-subcutane-adipose-tissue-area-ratio (VSR)]. Die Zuordnung zur Sterblichkeit, die Notwendigkeit der Intubation (MV) und die Notwendigkeit der Zulassung zur ICU innerhalb von 30 Tagen wurden bewertet. Höhere SAT-Dichte wurde mit einem höheren Risiko von MV (OR = 1.071, 95%CI=(1.034;1.110), <i>p</i> < 0,001) verbunden. Höhere MwSt.-Dichte wurde mit der Zulassung zu ICU (OR = 1.068, 95%CI=(1.029;1.109), <i>p</i> < 0.001) verbunden. Höhere MD war ein Schutzfaktor für MV und ICU-Zulassung (OR = 0.914, 95%CI=(0.870;0.960), <i>p</i> < 0.001; OR = 0.882, 95%CI=(0.832;0.934), <i>p>/i> = 0.028). Höhere VSR war mit der Sterblichkeit verbunden (OR = 2.147, 95%CI=(1.022;4.512), <i>p</i> = 0,044). Der männliche Sex zeigte den stärksten Einfluss auf das Risiko von ICU-Zulassungen und MV. SMI wurde weder mit einem Parameter verknüpft. Bei Patienten, die für die Covid-19-Infektion stationiert sind, scheint die höhere VSR ein starker prognostizierter Faktor der kurzfristigen Sterblichkeit zu sein. Schwache Assoziationen mit klinischem Kurs wurden für MD- und Fettgewebemessungen gefunden. Männlicher Sex war der stärkste prognostische Faktor des negativen klinischen Kurses. VSR ist ein prognostizierter Biomarker für 30-tägige Mortalität bei Patienten, die für die Kovid-19-Krankheit ins Krankenhaus gebracht werden.
| DOI: | 10.1259/bjr.20220869 |
Abstract:
Um die Assoziierung von Körperzusammensetzungsparametern mit Ergebnissen in Covid-19 zu bewerten, wurden 173 Patienten, die für die Covid-19-Infektion in 6 europäischen Zentren stationiert waren, in diese retrospektive Studie aufgenommen. Die Messungen wurden auf L3-Ebene durchgeführt und umfassten Skelettmuskelindex (SMI), Muskeldichte (MD) und Adipose Gewebemessungen [visceral adipose Gewebe (VAT), subkutanes Fettgewebe (SAT), intramuskuläres Fettgewebe (IMAT), visceral-to-subcutane-adipose-tissue-area-ratio (VSR)]. Die Zuordnung zur Sterblichkeit, die Notwendigkeit der Intubation (MV) und die Notwendigkeit der Zulassung zur ICU innerhalb von 30 Tagen wurden bewertet. Höhere SAT-Dichte wurde mit einem höheren Risiko von MV (OR = 1.071, 95%CI=(1.034;1.110), <i>p</i> < 0,001) verbunden. Höhere MwSt.-Dichte wurde mit der Zulassung zu ICU (OR = 1.068, 95%CI=(1.029;1.109), <i>p</i> < 0.001) verbunden. Höhere MD war ein Schutzfaktor für MV und ICU-Zulassung (OR = 0.914, 95%CI=(0.870;0.960), <i>p</i> < 0.001; OR = 0.882, 95%CI=(0.832;0.934), <i>p>/i> = 0.028). Höhere VSR war mit der Sterblichkeit verbunden (OR = 2.147, 95%CI=(1.022;4.512), <i>p</i> = 0,044). Der männliche Sex zeigte den stärksten Einfluss auf das Risiko von ICU-Zulassungen und MV. SMI wurde weder mit einem Parameter verknüpft. Bei Patienten, die für die Covid-19-Infektion stationiert sind, scheint die höhere VSR ein starker prognostizierter Faktor der kurzfristigen Sterblichkeit zu sein. Schwache Assoziationen mit klinischem Kurs wurden für MD- und Fettgewebemessungen gefunden. Männlicher Sex war der stärkste prognostische Faktor des negativen klinischen Kurses. VSR ist ein prognostizierter Biomarker für 30-tägige Mortalität bei Patienten, die für die Kovid-19-Krankheit ins Krankenhaus gebracht werden.
R. Mieling,
M. Neidhardt,
S. Latus,
C. Stapper,
S. Gerlach,
I. Kniep,
A. Heinemann,
B. Ondruschka and
A. Schlaefer,
"Collaborative Robotic Biopsy with Trajectory Guidance and Needle Tip Force Feedback"
in 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA),
Mai
2023,
pp. 6893—6900.
Abstract:
The diagnostic value of biopsies is highly dependent on the placement of needles. Robotic trajectory guidance has been shown to improve needle positioning, but feedback for real-time navigation is limited. Haptic display of needle tip forces can provide rich feedback for needle navigation by enabling localization of tissue structures along the insertion path. We present a collaborative robotic biopsy system that combines trajectory guidance with kinesthetic feedback to assist the physician in needle placement. The robot aligns the needle while the insertion is performed in collaboration with a medical expert who controls the needle position on site. We present a needle design that senses forces at the needle tip based on optical coherence tomography and machine learning for real-time data processing. Our robotic setup allows operators to sense deep tissue interfaces independent of frictional forces to improve needle placement relative to a desired target structure. We first evaluate needle tip force sensing in ex-vivo tissue in a phantom study. We characterize the tip forces during insertions with constant velocity and demonstrate the ability to detect tissue interfaces in a collaborative user study. Participants are able to detect 91 percent of ex-vivo tissue interfaces based on needle tip force feedback alone. Finally, we demonstrate that even smaller, deep target structures can be accurately sampled by performing post-mortem in situ biopsies of the pancreas.
| DOI: | 10.1109/ICRA48891.2023.10161377 |
Abstract:
The diagnostic value of biopsies is highly dependent on the placement of needles. Robotic trajectory guidance has been shown to improve needle positioning, but feedback for real-time navigation is limited. Haptic display of needle tip forces can provide rich feedback for needle navigation by enabling localization of tissue structures along the insertion path. We present a collaborative robotic biopsy system that combines trajectory guidance with kinesthetic feedback to assist the physician in needle placement. The robot aligns the needle while the insertion is performed in collaboration with a medical expert who controls the needle position on site. We present a needle design that senses forces at the needle tip based on optical coherence tomography and machine learning for real-time data processing. Our robotic setup allows operators to sense deep tissue interfaces independent of frictional forces to improve needle placement relative to a desired target structure. We first evaluate needle tip force sensing in ex-vivo tissue in a phantom study. We characterize the tip forces during insertions with constant velocity and demonstrate the ability to detect tissue interfaces in a collaborative user study. Participants are able to detect 91 percent of ex-vivo tissue interfaces based on needle tip force feedback alone. Finally, we demonstrate that even smaller, deep target structures can be accurately sampled by performing post-mortem in situ biopsies of the pancreas.
T. J. Hartung,
C. Neumann,
T. Bahmer,
I. Chaplinskaya-Sobol,
M. Endres,
J. Geritz,
K. G. Haeusler,
P. Heuschmann,
H. Hildesheim,
A. Hinz,
S. Hopff,
A. Horn,
M. Krawczak,
L. Krist,
J. Kudelka,
W. Lieb,
C. Maetzler,
A. Mehnert-Theuerkauf,
F. Montellano,
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ortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin,
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Vortrag Deutscher Kongress für Physikalische und Rehabilitative Medizin,
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07
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| DOI: | 10.1016/j.eclinm.2022.101549 |
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| DOI: | 10.1007/s10654-022-00896-z |
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H. Rau,
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D. Stahl,
"Qualitätsgesichertes Management von Einwilligungserklärungen – Ein Appell zur Nutzung elektronischer Einwilligungserhebungen für zeitkritische klinische Forschung. 16. DVMD-Fachtagung, 12.05.2022",
05
2022.
H. Rau,
A. Blumentritt and
D. Stahl,
"Unabhängige Treuhandstelle der Universitätsmedizin Greifswald K.d.ö.R. Qualitätsgesichertes Management von Einwilligungserklärungen – Ein Appell zur Nutzung elektronischer Einwilligungserhebungen für zeitkritische klinische Forschung",
16. DVMD-Fachtagung,
05
2022.
E. Heim,
H. Valentin,
H. Rau,
A. Blumentritt,
D. Stahl,
M. Stecher,
M. Kraus and
B. Lorenz-Depiereux,
"Widerrufs- und Ausschlussmanagement unter Berücksichtigung komplexer Konstellationen in der COVID-19-Forschung am Beispiel NUM",
16. DVMD-Fachtagung,
05
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S. Hopff,
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M. Kraus,
B. Lorenz-Depiereux,
G. Anton,
K. Appel,
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M. Brechtel,
C. Brünn,
C. Fiessler,
R. Geisler,
S. Hansch,
F. Hanses,
S. Hanß,
R. Heyder,
A. Hoffmann,
A. Horn,
C. Jakob,
S. Jiru-Hillmann,
T. Keil,
Y. Khodamoradi,
M. Kohls,
D. Krefting,
S. Kunze,
F. Kurth,
W. Lieb,
L. J. Lippert,
R. Lorbeer,
L. Lysyakova,
C. Maetzler,
O. Miljukov,
M. Nauck,
L. Pilgram,
V. Püntmann,
J. Reese,
L. Reinke,
S. Rudolph,
J. Sass,
C. Schäfer,
J. Schaller,
M. Schattschneider,
C. Scheer,
M. Scherer,
J. Schmidt,
S. Schmidt,
M. Schons,
K. Seibel,
D. Stahl,
M. Stecher,
F. Steinbeis,
S. Störk,
M. Tauchert,
C. Thibeault,
N. Töpfner,
K. Ungethüm,
H. Valentin,
S. Wiedmann,
T. Zoller,
R. Berner,
M. Krawczak,
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S. Schreiber,
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Abstract:
Respiratory failure is the major cause of death in coronavirus disease 2019 (COVID-19). Autopsy-based reports describe diffuse alveolar damage (DAD), organizing pneumonia, and fibrotic change, but data on early pathologic changes and during progression of the disease are rare.We prospectively enrolled three patients with COVID-19 and performed full clinical evaluation, including high-resolution computed tomography. We took transbronchial biopsy (TBB) specimens at different time points and autopsy tissue samples for histopathologic and ultrastructural evaluation after the patients’ death.Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was confirmed by reverse transcription polymerase chain reaction and/or fluorescence in situ hybridization in all TBBs. Lung histology showed reactive pneumocytes and capillary congestion in one patient who died shortly after hospital admission with detectable virus in one of two lung autopsy samples. SARS-CoV-2 was detected in two of two autopsy samples from another patient with a fulminant course and very short latency between biopsy and autopsy, showing widespread organizing DAD. In a third patient with a prolonged course, autopsy samples showed extensive fibrosis without detectable virus.We report the course of COVID-19 in paired biopsy specimens and autopsies, illustrating vascular, organizing, and fibrotic patterns of COVID-19–induced lung injury. Our results suggest an early spread of SARS-CoV-2 from the upper airways to the lung periphery with diminishing viral load during disease.
| DOI: | 10.1093/ajcp/aqab087 |
| Datei: | https://doi.org/10.1093/ajcp/aqab087 |
Abstract:
Respiratory failure is the major cause of death in coronavirus disease 2019 (COVID-19). Autopsy-based reports describe diffuse alveolar damage (DAD), organizing pneumonia, and fibrotic change, but data on early pathologic changes and during progression of the disease are rare.We prospectively enrolled three patients with COVID-19 and performed full clinical evaluation, including high-resolution computed tomography. We took transbronchial biopsy (TBB) specimens at different time points and autopsy tissue samples for histopathologic and ultrastructural evaluation after the patients’ death.Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) was confirmed by reverse transcription polymerase chain reaction and/or fluorescence in situ hybridization in all TBBs. Lung histology showed reactive pneumocytes and capillary congestion in one patient who died shortly after hospital admission with detectable virus in one of two lung autopsy samples. SARS-CoV-2 was detected in two of two autopsy samples from another patient with a fulminant course and very short latency between biopsy and autopsy, showing widespread organizing DAD. In a third patient with a prolonged course, autopsy samples showed extensive fibrosis without detectable virus.We report the course of COVID-19 in paired biopsy specimens and autopsies, illustrating vascular, organizing, and fibrotic patterns of COVID-19–induced lung injury. Our results suggest an early spread of SARS-CoV-2 from the upper airways to the lung periphery with diminishing viral load during disease.
[eng]
S. Krasemann,
C. Dittmayer,
S. Stillfried,
J. Meinhardt,
F. Heinrich,
K. Hartmann,
S. Pfefferle,
E. Thies,
R. Manitius,
T. A. D. Aschman,
J. Radke,
A. Osterloh,
S. Schmid,
E. M. Buhl,
J. Ihlow,
F. Dubois,
V. Arnhold,
S. Elezkurtaj,
D. Horst,
A. Hocke,
S. Timm,
S. Bachmann,
V. Corman,
H. Goebel,
J. Matschke,
S. Stanelle-Bertram,
G. Gabriel,
D. Seilhean,
B. Ondruschka,
M. Ochs,
W. Stenzel,
F. L. Heppner,
P. Boor,
H. Radbruch,
M. Laue and
M. Glatzel,
"Assessing and improving the validity of COVID-19 autopsy studies - A multicentre approach to establish essential standards for immunohistochemical and ultrastructural analyses",
EBioMedicine,
vol. 83,
pp. 104193,
Sep.
2022.
Abstract:
BACKGROUND: Autopsy studies have provided valuable insights into the pathophysiology of COVID-19. Controversies remain about whether the clinical presentation is due to direct organ damage by SARS-CoV-2 or secondary effects, such as overshooting immune response. SARS-CoV-2 detection in tissues by RT-qPCR and immunohistochemistry (IHC) or electron microscopy (EM) can help answer these questions, but a comprehensive evaluation of these applications is missing. METHODS: We assessed publications using IHC and EM for SARS-CoV-2 detection in autopsy tissues. We systematically evaluated commercially available antibodies against the SARS-CoV-2 proteins in cultured cell lines and COVID-19 autopsy tissues. In a multicentre study, we evaluated specificity, reproducibility, and inter-observer variability of SARS-CoV-2 IHC. We correlated RT-qPCR viral tissue loads with semiquantitative IHC scoring. We used qualitative and quantitative EM analyses to refine criteria for ultrastructural identification of SARS-CoV-2. FINDINGS: Publications show high variability in detection and interpretation of SARS-CoV-2 abundance in autopsy tissues by IHC or EM. We show that IHC using antibodies against SARS-CoV-2 nucleocapsid yields the highest sensitivity and specificity. We found a positive correlation between presence of viral proteins by IHC and RT-qPCR-determined SARS-CoV-2 viral RNA load (N= 35; r=-0.83, p-value \textless0.0001). For EM, we refined criteria for virus identification and provide recommendations for optimized sampling and analysis. 135 of 144 publications misinterpret cellular structures as virus using EM or show only insufficient data. We provide publicly accessible digitized EM sections as a reference and for training purposes. INTERPRETATION: Since detection of SARS-CoV-2 in human autopsy tissues by IHC and EM is difficult and frequently incorrect, we propose criteria for a re-evaluation of available data and guidance for further investigations of direct organ effects by SARS-CoV-2. FUNDING: German Federal Ministry of Health, German Federal Ministry of Education and Research, Berlin University Alliance, German Research Foundation, German Center for Infectious Research.
| DOI: | 10.1016/j.ebiom.2022.104193 |
Abstract:
BACKGROUND: Autopsy studies have provided valuable insights into the pathophysiology of COVID-19. Controversies remain about whether the clinical presentation is due to direct organ damage by SARS-CoV-2 or secondary effects, such as overshooting immune response. SARS-CoV-2 detection in tissues by RT-qPCR and immunohistochemistry (IHC) or electron microscopy (EM) can help answer these questions, but a comprehensive evaluation of these applications is missing. METHODS: We assessed publications using IHC and EM for SARS-CoV-2 detection in autopsy tissues. We systematically evaluated commercially available antibodies against the SARS-CoV-2 proteins in cultured cell lines and COVID-19 autopsy tissues. In a multicentre study, we evaluated specificity, reproducibility, and inter-observer variability of SARS-CoV-2 IHC. We correlated RT-qPCR viral tissue loads with semiquantitative IHC scoring. We used qualitative and quantitative EM analyses to refine criteria for ultrastructural identification of SARS-CoV-2. FINDINGS: Publications show high variability in detection and interpretation of SARS-CoV-2 abundance in autopsy tissues by IHC or EM. We show that IHC using antibodies against SARS-CoV-2 nucleocapsid yields the highest sensitivity and specificity. We found a positive correlation between presence of viral proteins by IHC and RT-qPCR-determined SARS-CoV-2 viral RNA load (N= 35; r=-0.83, p-value \textless0.0001). For EM, we refined criteria for virus identification and provide recommendations for optimized sampling and analysis. 135 of 144 publications misinterpret cellular structures as virus using EM or show only insufficient data. We provide publicly accessible digitized EM sections as a reference and for training purposes. INTERPRETATION: Since detection of SARS-CoV-2 in human autopsy tissues by IHC and EM is difficult and frequently incorrect, we propose criteria for a re-evaluation of available data and guidance for further investigations of direct organ effects by SARS-CoV-2. FUNDING: German Federal Ministry of Health, German Federal Ministry of Education and Research, Berlin University Alliance, German Research Foundation, German Center for Infectious Research.
F. P,
F. F,
R. M,
W. M,
P. P,
K. J,
C. H,
L. S,
M. D,
S. R and
P. T,
"Assessment of COVID-19 lung involvement on computed tomography by deep-learning-, threshold-, and human reader-based approaches-an international, multi-center comparative study.",
Quantitative imaging in medicine and surgery,
Nov.
2022.
Abstract:
Das Ausmaß der Lungenbeteiligung an der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19)-Pneumonie, quantifiziert auf berechnete Tomographie (CT), ist ein etablierter Biomarker für Prognosen und führt klinische Entscheidungsfindungen. Der klinische Standard ist semi-quantitatives Scoring von Lungeneinbindung durch einen erfahrenen Leser. Wir wollen die Leistung automatisierter Tief- und Schwellenverfahren mit dem manuellen semiquantitativen Lungenscoring vergleichen. Darüber hinaus wollen wir eine optimale Schwelle zur Quantifizierung der beteiligten Lunge in der COVID-Pneumonie-Brust-CT unter Verwendung eines multizentrischen Datensatzes untersuchen. Insgesamt wurden 250 Patienten aufgenommen, 50 aufeinanderfolgende Patienten mit RT-PCR bestätigten COVID-19 aus unserer lokalen institutionellen Datenbank und weitere 200 Patienten aus vier internationalen Datensätzen (n=50 pro). Das Engagement der Lung wurde semi-quantitative von drei erfahrenen Radiologen nach der etablierten Brust CT Punktzahl (CCS) von 0-25 bewertet. Die Interrater-Verlässlichkeit wurde durch den Intra-Klasse-Korrelationskoeffizienten (ICC) gemeldet. Die Deep-learning-basierte Segmentierung von Grundglas und Konsolidierung wurde von CT Pulmo Auto Results Prototyp Plugin auf IntelliSpace Discovery (Philips Healthcare, Niederlande) erhalten. Die Threshold-basierte Segmentierung der betroffenen Lunge wurde mit Hilfe eines Open-Source-Tools für die Ganzlungssegmentierung unter Anwesenheit schwerer Pathologien (R231CovidWeb, Hofmanninger <i>et al.</i>, 2020) und fortlaufender quantitativer Bewertung der Lungendämpfung durchgeführt. Die beste Schwelle wurde durch Training und Testen einer linearen Regression von tiefgreifenden und schwellenbasierten Ergebnissen in einer fünffachen Cross-Validationsstrategie untersucht. Median CCS unter 250 bewerteten Patienten betrug 10 [6-15]. Inter-Rater Zuverlässigkeit des CCS war ausgezeichnet [ICC 0.97 (0.97-0.98)]. Die beste Dämpfungsschwelle für die Identifizierung der betroffenen Lunge betrug -522 HU. > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > Das manuelle semiquantitative CCS unterschätzt das Ausmaß der COVID-Pneumonie in höheren Score-Bereichen, was seine klinische Nützlichkeit bei schweren Erkrankungen begrenzt. Die klinische Umsetzung vollautomatischer Methoden, wie tiefgreifende oder schwellenbasierte Ansätze (beste Schwelle in unserem Multicenter-Datensatz: -522 HU), könnte Zeit des geschulten Personals sparen, Interreader-Variabilität abschaffen und eine wirklich quantitative, lineare Bewertung der COVID-Lungenbeteiligung ermöglichen.
| DOI: | 10.21037/qims-22-175 |
Abstract:
Das Ausmaß der Lungenbeteiligung an der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19)-Pneumonie, quantifiziert auf berechnete Tomographie (CT), ist ein etablierter Biomarker für Prognosen und führt klinische Entscheidungsfindungen. Der klinische Standard ist semi-quantitatives Scoring von Lungeneinbindung durch einen erfahrenen Leser. Wir wollen die Leistung automatisierter Tief- und Schwellenverfahren mit dem manuellen semiquantitativen Lungenscoring vergleichen. Darüber hinaus wollen wir eine optimale Schwelle zur Quantifizierung der beteiligten Lunge in der COVID-Pneumonie-Brust-CT unter Verwendung eines multizentrischen Datensatzes untersuchen. Insgesamt wurden 250 Patienten aufgenommen, 50 aufeinanderfolgende Patienten mit RT-PCR bestätigten COVID-19 aus unserer lokalen institutionellen Datenbank und weitere 200 Patienten aus vier internationalen Datensätzen (n=50 pro). Das Engagement der Lung wurde semi-quantitative von drei erfahrenen Radiologen nach der etablierten Brust CT Punktzahl (CCS) von 0-25 bewertet. Die Interrater-Verlässlichkeit wurde durch den Intra-Klasse-Korrelationskoeffizienten (ICC) gemeldet. Die Deep-learning-basierte Segmentierung von Grundglas und Konsolidierung wurde von CT Pulmo Auto Results Prototyp Plugin auf IntelliSpace Discovery (Philips Healthcare, Niederlande) erhalten. Die Threshold-basierte Segmentierung der betroffenen Lunge wurde mit Hilfe eines Open-Source-Tools für die Ganzlungssegmentierung unter Anwesenheit schwerer Pathologien (R231CovidWeb, Hofmanninger <i>et al.</i>, 2020) und fortlaufender quantitativer Bewertung der Lungendämpfung durchgeführt. Die beste Schwelle wurde durch Training und Testen einer linearen Regression von tiefgreifenden und schwellenbasierten Ergebnissen in einer fünffachen Cross-Validationsstrategie untersucht. Median CCS unter 250 bewerteten Patienten betrug 10 [6-15]. Inter-Rater Zuverlässigkeit des CCS war ausgezeichnet [ICC 0.97 (0.97-0.98)]. Die beste Dämpfungsschwelle für die Identifizierung der betroffenen Lunge betrug -522 HU. > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > Das manuelle semiquantitative CCS unterschätzt das Ausmaß der COVID-Pneumonie in höheren Score-Bereichen, was seine klinische Nützlichkeit bei schweren Erkrankungen begrenzt. Die klinische Umsetzung vollautomatischer Methoden, wie tiefgreifende oder schwellenbasierte Ansätze (beste Schwelle in unserem Multicenter-Datensatz: -522 HU), könnte Zeit des geschulten Personals sparen, Interreader-Variabilität abschaffen und eine wirklich quantitative, lineare Bewertung der COVID-Lungenbeteiligung ermöglichen.