Schlagwort: Papers

  • Alternativmedizin tötet Krebspatienten

    Alternativmedizin tötet Krebspatienten

    Als Angehöriger einer Krebspatientin ist eines unvermeidbar: Einem werden von vielen Seiten oft gut gemeinte „alternative“ Therapiemöglichkeiten vorgeschlagen.

    Kurkuma, Canabisöl, Hemohim, Reservatrol, Methadon, intra-arterielle Chemotherpaie, Bruno Gröning und so weiter. Da ist viel hanebüchenes Zeug dabei, man glaubt es erst, wenn man es selbst hört und liest.

    Die gut gemeinten Ratschläge lassen sich in drei Katergorien einordnen. Da sind erstens die Diät-Tips, zweitens die medikamentösen Alternativtherapien und drittens die – nennen wir sie mal – „spirituellen“ Vorschläge zur Heilung.

    Vielleicht schreibe ich zu einigen der vorgeschlagenen Alternativen irgendwann noch mal mehr. Ich antworte jedenfalls auf die Vorschläge die uns erreichen damit, dass wir uns entschieden haben, den Weg zu gehen, der erwiesernmaßen lebensverlängernd wirkt: Den der Medizin.

    Es ist gar nicht so leicht zu beantworten, um wie viel Jahre die Medizin eigentlich das Leben Krebskranker verlängert. Zum einen müssen unterschiedliche Krebsarten unterschieden werden, zum andern spielen neben dem medizinischen Fortschritt noch Faktoren wie eine bessere Krebsvorsorge und Früherkennung eine Rolle.

    Was man jedoch sicher sagen kann ist: Alternativemedizin tötet. Auch zusätzlich zur konventionellen Krebstherapie, also der ganzen oder teilweisen operativen Entfernung vom Tumoren, der Strahlentherapie und der Chemotherapie, wirkt Alternativmedizin nicht. Wer mehr Beispiele braucht sei an das Blog Science Based Medicine verwiesen.

    Hier habe ich nur eine Abbildung aus einem Paper vom Januar 2018 eingebunden. Die Abbildung zeigt den Anteil der überlebenden Krebspatienten und Patientinnen über einen Zeitraum von 7 Jahren nach ihrer Diagnose. Die Patienten hatten die häufigsten Krebsarten, also Lungenkrebs, Brustkrebs, Darmkrebs und Prostatakrebs.

    Die gestrichelte Linie zeigt die Patienten, die sich auf konventionelle Therapiemethoden verlassen haben. Die durchgezogene Linie zeigt Patienten, die sich statt der konventionellen Therapie auf alternativmedizinische Methoden verlasen habe.

    Nach sechs Jahren war die Hälfte der Alternativmedizinpatienten tot. Drei Viertel der Patienten mit konventioneller Therapie war noch am Leben.

    Wahrscheinlich renne ich mit diesem Artikel bei den meisten meiner Leserinnen und Leser offene Türen ein. Ich finde einen anderen Aspekt der „alternativen“ Therapien diskussionswürdig:

    Mir fällt es als promoviertem Molekularbiologen und Proteinbiochemiker relativ einfach, den uns vorgeschlagenen alternativen Therapien argumentativ zu begegnen. Ich habe das Gefühl, ich erspare Titien dadurch seit der Diagnose und während ihrer Therapie eine Menge Unsicherheit und Zweifel.

    Wie geht es wohl Patienten, die nicht in der Lage sind, medizinische gesichertes Wissen von alternativem Humbug zu unterscheiden? Die nicht wissen, ob sie ihrer Onkologin oder dem Freundeskreis oder der Webseite, die sie selbst auf Facebook „recherchiert“ haben trauen können?

    Sich bei der Wahl der Therapie sicher zu fühlen trägt auch zur Lebensqualität Krebskranker bei.

  • Die Resonanz auf Recently

    Die Resonanz auf Recently

    Wenn man Noah Gray Glauben schenken kann, dann ist Recently ein Treffer ins Schwarze. Der Redakteur von Nature schreibt auf Twitter über unsere App:

    These algorithms, if good, will be valuable as the quantity of published science continues to explode. The filter problem is massive.

    Gray hat das Problem erkannt! Die Zahl der jährlich neu publizierten akademischen Fachartikel steigt ständig. Dieses Jahr werden höchstwahrscheinlich zum ersten Mal über eine Million neue biomedizinische Artikel publiziert werden. Ohne technische Hilfsmittel ist es da eigentlich unmöglich, den Überblick zu behalten.
    Jährlich neu publizierte peer-reviewte biomedizinische Fachartikel der letzten 50 Jahre (nicht kumulativ!). 2013 wird erstmal die Millionengrenze überschritten. (Werte x 1000)
     
    Recently versucht genau hier zu helfen. Die App erleichtert es Forschern aus den Lebenswissenschaften sowie Ärzten mit der persönlich relevanten Fachliteratur auf dem aktuellen Stand zu bleiben. Wir haben Recently vor drei Wochen als kostenlose beta-Version veröffentlicht  und ich habe die App ja hier auch vorgestellt. Zeit für einen kurzen Zwischenbericht – und für ein Dankeschön an vielen registrierten Nutzer und Tester, von denen uns gut 50 konstruktives Feedback zur App geschickt haben.
    Ich war positiv überrascht von der hohen Zahl der Registrierungen für Recently in den ersten Wochen. Das ist nicht zuletzt anderen Journalisten, Bloggern und Wissenschaftern zu verdanken, die den Link zur App auf Twitter und Facebook, in institutsinternen Mailinglisten und auf der eigenen Website verbreitet haben. Hier eine Auswahl der Resonanz auf den Launch von Recently:
    Matthias Fromm hat mich für das Open Science Radio eine gute halbe Stunde zu Recently Interviewt. Herausgekommen ist ein gut halbstündiges Gespräch mit vielen Hintergrundinformationen.
    Die Laborwelt titelte kurz nach dem Launch: „Fachartikel: App trennt die Spreu“ und schreibt: „Die neue Web-App „Recently“ hilft Forschern, den Durchblick im Publikationsdickicht zu bewahren
    Bent Petersen, ein Assistenzprofessor für Bioinformatik in Kopenhagen schreibt in seinem Blog: „It is very easy to get started with Recentlyapp.com. You need to provide your name and a valid email address. In a second step, they ask you to provide three publications relevant to your research field, so they can start recommending articles to you.“
    Marc Scheloske berichtet in der Wissenswerkstatt ebenfalls über Recently und nennt die App ein „raffiniertes Tool um interessante Fachliteratur zu entdecken
    Soweit eine Zwischenmeldung nach den ersten Wochen, ich hoffe natürlich, dass es ähnlich erfolgreich weiter geht und wir möglichst viele neue Nutzer bekommen – selbstverständlich sind wir auch weiterhin an Feedback interessiert.
    Recently ist übrigens auch Sponsor eines Beachvolleyballteams (siehe Foto oben). Dieses Jahr sind wir bislang ungeschlagen.

  • Big Data in der Biologie – Wie die Integration großer Datensätze zu neuem Wissen führt

    Big Data in der Biologie – Wie die Integration großer Datensätze zu neuem Wissen führt

    Wissenschaftliche Daten zu publizieren ist das Ziel eines jeden akademischen Forschungsprojektes. Leider kommt das nur relativ selten vor. Es dauert eben seine Zeit, bis die Experimente geplant und durchgeführt, die Daten analysiert, das Manuskript geschrieben, eingereicht und akzeptiert ist. Insofern ist das, was mir in den letzten drei Wochen widerfahren ist durchaus Grund zum Feiern: Ich habe drei Papers publiziert.

    Zum Glück sind alle drei Veröffentlichungen thematisch verwandt, so dass ich sie hier in einem Blogpost vorstellen kann. Ganz allgemein geht es darum, biologisch relevante Schlussfolgerungen aus den großen Datensätzen zu ziehen. Big Data in der Biologie.
    In den letzten Jahren haben sich die High-Throughput Analysemethoden in der Molekularbiologie ständig verbessert, so dass inzwischen mit relativ wenig Aufwand, große Datensätze durch die Analyse komplexer Proben gewonnen werden können. Omics ist der Modebegriff, der dabei auf alles angewendet wird, was nicht direkt an einer Hand abzuzählen ist. Also: Genomics für mRNA Analysen, Proteomics für die Analyse komplexer Proteinproben, und Metabolomics für, leicht zu erraten, die großflächige Untersuchung der zellulären Metabolite. Diese Omics Begriffe werden wirklich inflationär benutzt. Auf Wikipedia existiert sogar eine Liste mit ein paar Dutzend dieser mehr oder weniger populären Omics Begriffe.
    Leider reicht es häufig nicht mehr aus zu sagen was in einer biologischen Probe drin ist und einfach eine Liste der identifizierten zellulären Bestandteile zu publizieren. Inzwischen sind quantitative, vergleichende Analysen gefragt, um beispielsweise ein und denselben Bakterienstamm mit und ohne bestimmte Mutationen  zu untersuchen. Diesen Ansatz haben wir in dem Borras et al. Paper gewählt. Wie verändert sich das Proteom von Mycoplasma pneumoniae wenn wichtige Gene ausgeknockt werden? Es kommt auf das Gen an, und auf die Analysemethode.
    Für das Wodke et al. Paper haben wir ein Modell des gesamten Zellmetabolismus von M. pneumoniae mit quantitativen, experimentellen Daten abgeglichen und dabei eine erstaunliche Entdeckung gemacht: Das Bakterium nutzt die ihm zur Verfügung stehende Energie nur sehr ineffizient für Wachstum. Ein Großteil der Energie entfällt auf einfache Instandhaltungsreaktionen, wie beispielsweise die Regulierung des intrazellulären pHs.
    Außerdem zeigen wir in dem Paper, dass wir durch das Verknüpfen der Parametersätze an unterschiedlichen Zeitpunkten entlang der Wachstumskurve von M. pneumoniae aus einem statischen Modell ein quasidynamisches Modell generieren können. Dieser Ansatz vereinfacht die Modellierung komplexer biologischer Vorgänge ungemein, da dynamische Modelle zwar genauer sein können, jedoch mit zunehmender Komplexität schnell unlösbar werden. Unser Modell ist so gut, dass wir damit vorhersagen können, was passiert wenn einzelne Gene oder Kombinationen aus zwei Genen ausgeknockt werden.

    Für das dritte Paper haben wir erst die Metabolite in M. pneumoniae gemessen, und wo technisch möglich quantifiziert, und dann diese Ergebnisse mit Proteomics- und Genomics-Ergebnissen verbunden. Dank dieses neuen, integrativen Ansatzes können wir erklären, wie M. pneumoniae mit den zu Verfügung stehenden Aminosäuren und Nukleobasen haushaltet. Wir haben sozusagen Angebot und Nachfrage von grundsätzlichen zellulären Bausteinen untersucht.
    M. pneumoniae ist ein sehr einfaches Bakterium mit nicht einmal 700 Genen – ein Grund, warum wir es als Modellorganismus verwenden. Das Bakterium hat dementsprechend auch einen sehr einfachen Stoffwechsel. Es nimmt Glucose als Energiequelle auf, metabolisiert diese zu Pyruvat in der Glyolyse und sekretiert schließlich Milch- und Essigsäure. Mit Hilfe von Enzymassays können wir die Geschwindigkeit messen, mit der M. pneumoniae die Glucose metabolisiert.
    Durch die quantitative Bestimmung der intrazellulären Glycolyseintermediate und der bei deren Umsetzung beteiligten Enzyme des zellulären Energiestoffwechsels, können wir nach Integration mit der Geschwindigkeit, in der die Glucose metabolisiert wird, die intrazelluläre Aktivität der Glycolyseenzyme abschätzen. Biochemiker machen das in vitro mit aufgereinigten Komponenten, wir haben versucht, einen Eindruck von der Enzymaktivität direkt in der Zelle zu bekommen.
    Soweit ein kurzer Abriss der Inhalte der drei Publikationen. Natürlich habe ich das nicht alles alleine erforscht, und ich schreibe ja auch schon die ganze Zeit von „wir„. In den Papers steht detailliert wer wie und was beigetragen hat, namentlich möchte ich hier dennoch Judith Wodke erwähnen, die ich die letzten Jahre als Doktorandin betreut habe und die jetzt wieder in Berlin ist. Mit Ricardo Gutierrez und Josep Marcos habe ich seit Jahren zur quantitativen Messung intrazellulärer Metabolite kooperiert. Beide sind sonst mit der Untersuchung von Dopingproben beschäftigt. Großer Dank gilt natürlich auch allen anderen Autoren, insbesondere Manuel Liebeke, Edda Klipp und Luis Serrano.
    Heute Nachmittag feiern wir die Papers. Traditionell mit Cava, Pan con Tomate, Queso und Jamon auf der Terrasse meines – jetzt ehemaligen – Institutes. Außerdem ist heute noch Sant Jordi und heute Abend spielt Bayern gegen Barça. Ich habe das Gefühl, es wird ein langer Tag – und eine lange Nacht.

    ResearchBlogging.orgWodke, J., Puchałka, J., Lluch-Senar, M., Marcos, J., Yus, E., Godinho, M., Gutiérrez-Gallego, R., dos Santos, V., Serrano, L., Klipp, E., & Maier, T. (2013). Dissecting the energy metabolism in Mycoplasma pneumoniae through genome-scale metabolic modeling Molecular Systems Biology, 9 DOI: 10.1038/msb.2013.6
    ResearchBlogging.orgBorràs, E., Espadas, G., Mancuso, F., Maier, T., Chiva, C., & Sabidó, E. (2013). Integrative quantitation enables a comprehensive proteome comparison of two Mycoplasma pneumoniae genetic perturbations Molecular BioSystems DOI: 10.1039/C3MB25581F
    ResearchBlogging.orgMaier, T., Marcos, J., Wodke, J., Paetzold, B., Liebeke, M., Gutiérrez-Gallego, R., & Serrano, L. (2013). Large-scale metabolome analysis and quantitative integration with genomics and proteomics data in Mycoplasma pneumoniae Molecular BioSystems DOI: 10.1039/C3MB70113A

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    Alles was Sie schon immer über das Innenleben eines Bakteriums wissen wollten

    Ein Modellorganismus für die Systembiologie

     

  • Literaturverwaltung mit Endnote, Mendeley und Co.

    Ich habe letzte Woche für ein paar Doktoranden am Institut an dem ich beschäftigt bin ein Seminar gehalten. Es sollte eigentlich ein Literaturseminar werden, in dem eine aktuelle Veröffentlichung besprochen wird. Das eigentliche Thema wurde aber zur Nebensache, der Inhalt der Veranstaltung war die Frage wie man am besten mit wissenschaftlicher Literatur umgeht. Also: Wie liest man schnell und effektiv Papers und wie verwaltet man Literaturreferenzen.
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