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Neues Verfahren zur Mustererkennung erleichtert die Erkennung der Zellen, die Krankheiten verursachen

Die Arbeitsgruppe von Frau Prof. Ria Baumgrass am DRFZ hat eine neue Strategie zur Mustererkennung bei der Analyse und Visualisierung hochdimensionaler zytometrischer Daten entwickelt, und in der Zeitschrift Frontiers in Immunology veröffentlicht. Dieser “Pattern recognition of immune cells” (PRI, Mustererkennung von Immunzellen) Ansatz wurde jetzt eingesetzt, um aus bereits veröffentlichten Datensätzen neue Informationen zu gewinnen. So konnten Immunzellen identifiziert werden, die im Verlauf einer Krebstherapie aktiviert wurden, wahrscheinlich also an dem Therapieerfolg beteiligt sind. Das neue Verfahren kann jetzt genutzt werden, um auch in rheumatischen Krankheiten die Immunzellen zu identifizieren, die die Krankheit möglicherweise verursachen oder aber auch abschwächen.

Link zur Publikation
Hoang Y, Gryzik S, Hoppe I, Rybak A, Schädlich M, Kadner I, Walther D, Vera J, Radbruch A, Groth D, Baumgart S, Baumgrass R. PRI: Re-Analysis of a Public Mass Cytometry Dataset Reveals Patterns of Effective Tumor Treatments. Front Immunol. 2022 May 3;13:849329. doi: 10.3389/fimmu.2022.849329. PMID: 35592315; PMCID: PMC9110672.
Update: Neue Publikation über die Anwendung Bin-basierter Mustererkennung vom September 2022
Mohr E, Hinnenthal T, Gryzik S, Hoang Y, Lischke T, Retzlaff J, Mekonnen A, Paul F, Valleriani A, Radbruch A, Vera J, Baumgrass R. Bin-based visualization of cytokine-co-expression patterns of IL-10-producing CD4 T cell subsets. Eur J Immunol. 2022 Sep 6. doi: 10.1002/eji.202249829. Epub ahead of print. PMID: 36067024.
Signaltransduktion apl. Prof. Dr. Ria Baumgrass Tel +49 (0)30 28460-732/699 baumgrass@drfz.de Zur Person
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