Medizinische Fakultät

Klinische und mikrobiologische Evaluation vertebrogener Osteomyelitiden (Spondylodiszitiden)

Fri, 22 May 2026 00:00:00 GMT

Klinische und mikrobiologische Evaluation vertebrogener Osteomyelitiden (Spondylodiszitiden) Kitkowski, Pia Maria Hintergrund: Die Spondylodiszitis ist eine komplexe Erkrankung. Ziel dieser retrospektiven Studie war es, durch die Erregeranalyse operierter Patientinnen und Patienten Erkenntnisse zur Optimierung der präoperativen und konservativen Therapie zu gewinnen.
Methoden & Ergebnisse: Die Analyse von 114 Krankenakten (2020–2022) ergab eine hohe Diversität mit 120 identifizierten Erregern. Dominierend waren aerobe, grampositive Bakterien (69,1 %), primär Staphylococcus aureus (26,6 %) und koagulase-negative Staphylokokken (23,3 %; davon 15 % Staphylococcus epidermidis). Es folgten Streptokokken (9,2 %) und Enterokokken (8,3 %). Seltener waren stäbchenförmige oder anaerobe grampositive Erreger (8,3 %) und gramnegative Bakterien (19,1 %). Während alle Staphylococcus aureus-Isolate oxacillinempfindlich waren, wiesen 42,8 % der koagulase-negativen Staphylokokken eine Oxacillinresistenz auf. Alle Isolate waren vancomycinsensibel. Bei 35,1 % der Patientinnen und Patienten war eine Revisionsoperation erforderlich. Hauptursachen waren Wundinfektionen, Implantatversagen der Pedikelschrauben und Cage-Dislokationen. Revisionspatientinnen und Revisionspatienten zeigten präoperativ einen signifikant höheren BMI (32,33 ± 10,32 kg/m²), höhere CRP-Werte (138,93 ± 106,93 mg/l) und Leukozytenkonzentrationen (11,70 ± 6,79 G/l). Abszesse, intraoperative Komplikationen und transfusionsbedürftiger Blutverlust waren bei Patientinnen und Patienten, bei denen es im Verlauf zu einer Revisionsoperation kam, signifikant häufiger.
Fazit: Die hohe Rate oxacillinresistenter Erreger erfordert eine Anpassung der empirischen Therapie. Vancomycin stellt hier eine sinnvolle Option dar. Da kurzfristig unveränderliche, patientenspezifische Faktoren das Revisionsrisiko signifikant beeinflussen, könnte ein präoperatives Screening auf diese Faktoren zur Identifikation von Hochrisikopatientinnen und Hochrisikopatienten beitragen und das Outcome durch präventive Strategien verbessern.

Vergleich der Kinetik der In-vitro-Stimulation von B-Gedächtniszellen

Mon, 18 May 2026 00:00:00 GMT

Vergleich der Kinetik der In-vitro-Stimulation von B-Gedächtniszellen Köppert, Sebastian Bedingt durch die Komplexität der menschlichen Immunantwort ist diese in ihrer Gesamtheit in vitro nicht reproduzierbar, sodass im Zuge der B-Zell-Forschung im Laufe der Zeit verschiedene In-vitro-Stimulationsprotokolle vorgestellt worden sind. Durch die große Inhomogenität dieser Protokolle werden – je nach Literatur – unterschiedliche Zeitangaben für die notwendige Stimulationsdauer der ruhenden B-Zellen zu Antikörper-sezernierenden Plasmablasten aufgeführt.
Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wurden zwei dieser In-vitro-Stimulationsprotokolle über einen Stimulationszeitraum von 3 - 11 Tagen verglichen, um den optimalen Zeitpunkt für die Durchführung eines FluoroSpot-Assays zu bestimmen. Hierbei wurden nicht nur die Immunglobulinklassen bzw. -subklassen ausgewertet, sondern auch ein besonderes Augenmerk auf die Evaluation von antigenreaktiven Immunglobulinen gelegt.
Die durchgeführten Untersuchungen konnten aufzeigen, dass bei In-vitro-Stimulation mit R848 + rIL-2 eine Stimulationsdauer von 4 - 5 Tagen und bei Verwendung von Anti-CD40 + rIL-4 + rIL-21 von 5 - 6 Tagen zu bevorzugen sind, da nach dieser Zeitspanne – unabhängig von der untersuchten Immunglobulinklasse/-subklasse – die größte Anzahl an Antikörper-sezernierenden Zellen im Kulturmedium vorhanden ist.
Nach Evaluation des optimalen Untersuchungszeitpunktes wurden die Erkenntnisse in der klinischen Forschung angewendet und die Immunantwort auf COVID-19-Impfungen untersucht. Hierbei konnte die Notwendigkeit der In-vitro-Stimulation vor Durchführung eines FluoroSpot-Assays demonstriert werden. Bezüglich der Booster-Impfungen konnte kein signifikanter Anstieg der IgG⁺-sezernierenden Zellen detektiert werden.
Im Rahmen der Multiplen Sklerose gelang erstmalig die Etablierung eines FluoroSpot-Assays für MLC1, ein Antigen, für das erst kürzlich eine mögliche Verbindung mit der Erkrankung nachgewiesen werden konnte. Diese gewonnenen Erkenntnisse können somit als Grundlage für weitere Forschungsbestrebungen bezüglich der Rolle von MLC1 in der Pathogenese der Multiplen Sklerose dienen, die sich dem FluoroSpot-Assay zur Evaluation autoimmunreaktiver B-Zellen als Werkzeug bedienen.

Nuclear Localization of α-Synuclein and its Interaction with Histones

Fri, 15 May 2026 00:00:00 GMT

Nuclear Localization of α-Synuclein and its Interaction with Histones Rollar, Angela Pathological accumulation of alpha-synuclein (αSyn) is a hallmark of Parkinson's disease (PD). While αSyn primarily localizes at synaptic terminals under physiological conditions, emerging evidence suggests translocation to the nucleus may contribute to PD pathophysiology. Despite growing interest in nuclear αSyn, previous detection methods have lacked reliability, and critical questions regarding the mechanisms of nuclear translocation, intranuclear αSyn behavior, and potential reversibility of nuclear accumulation remain unanswered. This study aimed to establish robust methodologies for detecting nuclear αSyn, to elucidate conditions prompting nuclear αSyn translocation, and to assess intranuclear consequences and clearance dynamics following αSyn nuclear accumulation.
We utilized three complementary in-vivo models: constitutive αSyn overexpression via intraparenchymal injections of adeno-associated viral vectors in the rat substantia nigra; a doxycycline-inducible system allowing for controlled initiation and cessation of αSyn overexpression; and nigrostriatal pathology triggered by systemic paraquat injections. Comprehensive analyses included immunohistochemistry, multiple proximity ligation assays (PLAs), co-immunoprecipitation (Co-IP), and proteasome activity assays.
Across all models, increased neuronal αSyn expression promoted its nuclear translocation. Once it gained access into the nuclei, αSyn directly interacted with histones, as demonstrated by our novel PLA approach and confirmed by Co-IP. αSyn overexpression altered epigenetic modifications, indicating a potential mechanistic link to transcriptional dysregulation. Moreover, our data revealed that nuclear αSyn formed aggregates that also interact with histones. Finally, using the doxycycline-regulated model, we demonstrated for the first time that nuclear αSyn accumulation, aggregation, and αSyn-histone interactions were reversible upon cessation of αSyn overexpression. This reversibility was due, at least in part, to αSyn clearance facilitated by the nuclear ubiquitin-proteasome system.
In summary, using multiple in-vivo approaches and analytical techniques, we provide compelling new evidence for conditions and mechanisms associated with αSyn nuclear translocation and accumulation that may play a role in pathogenic processes in PD and other synucleinopathies. Our findings support the conclusion that nuclear αSyn and αSyn- 82 histone interactions should be considered important therapeutic targets. One strategy for therapeutic intervention could be to reverse the deleterious effects of nuclear αSyn accumulation by promoting specific mechanisms involved in nuclear αSyn clearance.

Advancing radiological workflows through AI: Deep learning for automated tissue quantification, disease classification, generating synthetic contrast imaging and free-text report content extraction

Fri, 15 May 2026 00:00:00 GMT

Advancing radiological workflows through AI: Deep learning for automated tissue quantification, disease classification, generating synthetic contrast imaging and free-text report content extraction Nowak, Sebastian The following publications are included in this cumulative habilitation thesis
Advances in artificial intelligence (AI) algorithms have raised expectations for the transformation of knowledge-based workflows, also in radiology. In this thesis, the applicability of AI to automate, optimize or support various image- or report-based analysis was investigated. It was the aim to provide insights into the potential of AI for advancing radiological workflows and thereby improving patient care. The scope of the eight original works included in this cumulative thesis can be categorized into three main topics:
Processing of free-text radiological reports
1. Privacy-ensuring, open-weights large language models are competitive with closed GPT-4o in extracting chest X-ray findings from free-text reports. Nowak S, Wulff B, Layer YC, Theis M, Isaak A, Salam B, Block W, Kuetting D, Pieper CCC, Luetkens JA, Attenberger UI, Sprinkart AM. Radiology. 2024; in press.
2. Transformer-based structuring of free-text radiology report databases. Nowak S*, Biesner D*, Layer Y, Theis M, Schneider H, Block W, Wulff B, Attenberger UI*, Sifa R*, Sprinkart AM*. European Radiology. 2023;33(6):4228–4236.
3. Development of image-based decision support systems utilizing information extracted from radiological free-text report databases with text-based transformers. Nowak S*, Schneider H*, Layer YC, Theis M, Biesner D, Block W, Wulff B, Attenberger UI, Sifa R*, Sprinkart AM*. European Radiology. 2024;34(5):2895-2904.
Generating synthetic radiological images
4. Deep learning virtual contrast-enhanced T1 mapping for contrast-free myocardial extracellular volume assessment. Journal of the American Heart Association. Nowak S*, Bischoff LM*, Pennig L, Kaya K, Isaak A, Theis M, Block W, Pieper CC, Kuetting D, Zimmer S, Nickenig G, Attenberger UI, Sprinkart AM*, Luetkens JA*. Journal of the American Heart Association. 2024;13(19):e035599.
Supporting diagnostic and treatment decisions based on radiological imaging
5. Deep learning supports the differentiation of alcoholic and other-than-alcoholic cirrhosis based on MRI. Luetkens JA*, Nowak S*, Mesropyan N, Block W, Praktiknjo M, Chang J, Bauckhage C, Sifa R, Sprinkart AM*, Faron A*, Attenberger UI*. Scientific reports. 2022;12(1):8297.
6. Deep learning–based assessment of CT markers of sarcopenia and myosteatosis for outcome assessment in patients with advanced pancreatic cancer after high-intensity focused ultrasound treatment. Nowak S*, Kloth C*, Theis M, Marinova M, Attenberger UI, Sprinkart AM*, Luetkens JA*. European Radiology. 2024;34(1):279–286.
7. Direct deep learning-based survival prediction from pre-interventional CT prior to transcatheter aortic valve replacement. Theis M, Block W, Luetkens JA, Attenberger UI, Nowak S*, Sprinkart AM*. European Journal of Radiology. 2023;168:111150.
8. Computer tomography-based assessment of perivascular adipose tissue in patients with abdominal aortic aneurysms. Ginzburg D*, Nowak S*, Attenberger U, Luetkens J, Sprinkart AM*, Kuetting D*. Scientific Reports 2024;14(1):20512.

* contributed equally