Therapeutisches drug monitoring bei antidepressiver Pharmakotherapie

Therapeutisches Drug Monitoring (TDM) umfasst die Messung von Medikamentenspiegeln im Blut und stellt die Ergebnisse in Zusammenhang mit dem klinischen Erscheinungsbild der Patienten. Dabei wird angenommen, dass die Konzentrationen im Blut besser mit der Wirkung korrelieren als die Dosis. Dies gilt auch für Antidepressiva. Voraussetzung für eine Therapiesteuerung durch TDM ist die Verfügbarkeit valider Messmethoden im Labor und die korrekte Anwendung des Verfahrens in der Klinik. Ziel dieser Arbeit war es, den Einsatz von TDM für die Depressionsbehandlung zu analysieren und zu verbessern. Im ersten Schritt wurde für das neu zugelassene Antidepressivum Duloxetin eine hochleistungsflüssig-chromatographische (HPLC) Methode mit Säulenschaltung und spektrophotometrischer Detektion etabliert und an Patienten für TDM angewandt. Durch Analyse von 280 Patientenproben wurde herausgefunden, dass Duloxetin-Konzentrationen von 60 bis 120 ng/ml mit gutem klinischen Ansprechen und einem geringen Risiko für Nebenwirkungen einhergingen. Bezüglich seines Interaktionspotentials erwies sich Duloxetin im Vergleich zu anderen Antidepressiva als schwacher Inhibitor des Cytochrom P450 (CYP) Isoenzyms 2D6. Es gab keinen Hinweis auf eine klinische Relevanz. Im zweiten Schritt sollte eine Methode entwickelt werden, mit der möglichst viele unterschiedliche Antidepressiva einschließlich deren Metaboliten messbar sind. Dazu wurde eine flüssigchromatographische Methode (HPLC) mit Ultraviolettspektroskopie (UV) entwickelt, mit der die quantitative Analyse von zehn antidepressiven und zusätzlich zwei antipsychotischen Substanzen innerhalb von 25 Minuten mit ausreichender Präzision und Richtigkeit (beide über 85%) und Sensitivität erlaubte. Durch Säulenschaltung war eine automatisierte Analyse von Blutplasma oder –serum möglich. Störende Matrixbestandteile konnten auf einer Vorsäule ohne vorherige Probenaufbereitung abgetrennt werden. Das kosten- und zeiteffektive Verfahren war eine deutliche Verbesserung für die Bewältigung von Proben im Laboralltag und damit für das TDM von Antidepressiva. Durch Analyse des klinischen Einsatzes von TDM wurden eine Reihe von Anwendungsfehlern identifiziert. Es wurde deshalb versucht, die klinische Anwendung des TDM von Antidepressiva durch die Umstellung von einer weitgehend händischen Dokumentation auf eine elektronische Bearbeitungsweise zu verbessern. Im Rahmen der Arbeit wurde untersucht, welchen Effekt man mit dieser Intervention erzielen konnte. Dazu wurde eine Labor-EDV eingeführt, mit der der Prozess vom Probeneingang bis zur Mitteilung der Messergebnisse auf die Stationen elektronisch erfolgte und die Anwendung von TDM vor und nach der Umstellung untersucht. Die Umstellung fand bei den behandelnden Ärzten gute Akzeptanz. Die Labor-EDV erlaubte eine kumulative Befundabfrage und eine Darstellung des Behandlungsverlaufs jedes einzelnen Patienten inklusive vorhergehender Klinikaufenthalte. Auf die Qualität der Anwendung von TDM hatte die Implementierung des Systems jedoch nur einen geringen Einfluss. Viele Anforderungen waren vor und nach der Einführung der EDV unverändert fehlerhaft, z.B. wurden häufig Messungen vor Erreichen des Steady State angefordert. Die Geschwindigkeit der Bearbeitung der Proben war im Vergleich zur vorher händischen Ausführung unverändert, ebenso die Qualität der Analysen bezüglich Richtigkeit und Präzision. Ausgesprochene Empfehlungen hinsichtlich der Dosierungsstrategie der angeforderten Substanzen wurden häufig nicht beachtet. Verkürzt wurde allerdings die mittlere Latenz, mit der eine Dosisanpassung nach Mitteilung des Laborbefundes erfolgte. Insgesamt ist es mit dieser Arbeit gelungen, einen Beitrag zur Verbesserung des Therapeutischen Drug Monitoring von Antidepressiva zu liefern. In der klinischen Anwendung sind allerdings Interventionen notwendig, um Anwendungsfehler beim TDM von Antidepressiva zu minimieren.

Advanced data deduplication techniques and their application

Data deduplication describes a class of approaches that reduce the storage capacity needed to store data or the amount of data that has to be transferred over a network. These approaches detect coarse-grained redundancies within a data set, e.g. a file system, and remove them.rnrnOne of the most important applications of data deduplication are backup storage systems where these approaches are able to reduce the storage requirements to a small fraction of the logical backup data size.rnThis thesis introduces multiple new extensions of so-called fingerprinting-based data deduplication. It starts with the presentation of a novel system design, which allows using a cluster of servers to perform exact data deduplication with small chunks in a scalable way.rnrnAfterwards, a combination of compression approaches for an important, but often over- looked, data structure in data deduplication systems, so called block and file recipes, is introduced. Using these compression approaches that exploit unique properties of data deduplication systems, the size of these recipes can be reduced by more than 92% in all investigated data sets. As file recipes can occupy a significant fraction of the overall storage capacity of data deduplication systems, the compression enables significant savings.rnrnA technique to increase the write throughput of data deduplication systems, based on the aforementioned block and file recipes, is introduced next. The novel Block Locality Caching (BLC) uses properties of block and file recipes to overcome the chunk lookup disk bottleneck of data deduplication systems. This chunk lookup disk bottleneck either limits the scalability or the throughput of data deduplication systems. The presented BLC overcomes the disk bottleneck more efficiently than existing approaches. Furthermore, it is shown that it is less prone to aging effects.rnrnFinally, it is investigated if large HPC storage systems inhibit redundancies that can be found by fingerprinting-based data deduplication. Over 3 PB of HPC storage data from different data sets have been analyzed. In most data sets, between 20 and 30% of the data can be classified as redundant. According to these results, future work in HPC storage systems should further investigate how data deduplication can be integrated into future HPC storage systems.rnrnThis thesis presents important novel work in different area of data deduplication re- search.

Software tools and efficient algorithms for the feature detection, feature tracking, event localization, and visualization of large sets of atmospheric data

Data sets describing the state of the earth's atmosphere are of great importance in the atmospheric sciences. Over the last decades, the quality and sheer amount of the available data increased significantly, resulting in a rising demand for new tools capable of handling and analysing these large, multidimensional sets of atmospheric data. The interdisciplinary work presented in this thesis covers the development and the application of practical software tools and efficient algorithms from the field of computer science, aiming at the goal of enabling atmospheric scientists to analyse and to gain new insights from these large data sets. For this purpose, our tools combine novel techniques with well-established methods from different areas such as scientific visualization and data segmentation. In this thesis, three practical tools are presented. Two of these tools are software systems (Insight and IWAL) for different types of processing and interactive visualization of data, the third tool is an efficient algorithm for data segmentation implemented as part of Insight.Insight is a toolkit for the interactive, three-dimensional visualization and processing of large sets of atmospheric data, originally developed as a testing environment for the novel segmentation algorithm. It provides a dynamic system for combining at runtime data from different sources, a variety of different data processing algorithms, and several visualization techniques. Its modular architecture and flexible scripting support led to additional applications of the software, from which two examples are presented: the usage of Insight as a WMS (web map service) server, and the automatic production of a sequence of images for the visualization of cyclone simulations. The core application of Insight is the provision of the novel segmentation algorithm for the efficient detection and tracking of 3D features in large sets of atmospheric data, as well as for the precise localization of the occurring genesis, lysis, merging and splitting events. Data segmentation usually leads to a significant reduction of the size of the considered data. This enables a practical visualization of the data, statistical analyses of the features and their events, and the manual or automatic detection of interesting situations for subsequent detailed investigation. The concepts of the novel algorithm, its technical realization, and several extensions for avoiding under- and over-segmentation are discussed. As example applications, this thesis covers the setup and the results of the segmentation of upper-tropospheric jet streams and cyclones as full 3D objects. Finally, IWAL is presented, which is a web application for providing an easy interactive access to meteorological data visualizations, primarily aimed at students. As a web application, the needs to retrieve all input data sets and to install and handle complex visualization tools on a local machine are avoided. The main challenge in the provision of customizable visualizations to large numbers of simultaneous users was to find an acceptable trade-off between the available visualization options and the performance of the application. Besides the implementational details, benchmarks and the results of a user survey are presented.

Dynamic distance analysis : new geometric data structures and algorithms for the real-time calculation of tolerance violating regions in the digital mockup process

In vielen Industriezweigen, zum Beispiel in der Automobilindustrie, werden Digitale Versuchsmodelle (Digital MockUps) eingesetzt, um die Konstruktion und die Funktion eines Produkts am virtuellen Prototypen zu überprüfen. Ein Anwendungsfall ist dabei die Überprüfung von Sicherheitsabständen einzelner Bauteile, die sogenannte Abstandsanalyse. Ingenieure ermitteln dabei für bestimmte Bauteile, ob diese in ihrer Ruhelage sowie während einer Bewegung einen vorgegeben Sicherheitsabstand zu den umgebenden Bauteilen einhalten. Unterschreiten Bauteile den Sicherheitsabstand, so muss deren Form oder Lage verändert werden. Dazu ist es wichtig, die Bereiche der Bauteile, welche den Sicherhabstand verletzen, genau zu kennen. rnrnIn dieser Arbeit präsentieren wir eine Lösung zur Echtzeitberechnung aller den Sicherheitsabstand unterschreitenden Bereiche zwischen zwei geometrischen Objekten. Die Objekte sind dabei jeweils als Menge von Primitiven (z.B. Dreiecken) gegeben. Für jeden Zeitpunkt, in dem eine Transformation auf eines der Objekte angewendet wird, berechnen wir die Menge aller den Sicherheitsabstand unterschreitenden Primitive und bezeichnen diese als die Menge aller toleranzverletzenden Primitive. Wir präsentieren in dieser Arbeit eine ganzheitliche Lösung, welche sich in die folgenden drei großen Themengebiete unterteilen lässt.rnrnIm ersten Teil dieser Arbeit untersuchen wir Algorithmen, die für zwei Dreiecke überprüfen, ob diese toleranzverletzend sind. Hierfür präsentieren wir verschiedene Ansätze für Dreiecks-Dreiecks Toleranztests und zeigen, dass spezielle Toleranztests deutlich performanter sind als bisher verwendete Abstandsberechnungen. Im Fokus unserer Arbeit steht dabei die Entwicklung eines neuartigen Toleranztests, welcher im Dualraum arbeitet. In all unseren Benchmarks zur Berechnung aller toleranzverletzenden Primitive beweist sich unser Ansatz im dualen Raum immer als der Performanteste.rnrnDer zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit Datenstrukturen und Algorithmen zur Echtzeitberechnung aller toleranzverletzenden Primitive zwischen zwei geometrischen Objekten. Wir entwickeln eine kombinierte Datenstruktur, die sich aus einer flachen hierarchischen Datenstruktur und mehreren Uniform Grids zusammensetzt. Um effiziente Laufzeiten zu gewährleisten ist es vor allem wichtig, den geforderten Sicherheitsabstand sinnvoll im Design der Datenstrukturen und der Anfragealgorithmen zu beachten. Wir präsentieren hierzu Lösungen, die die Menge der zu testenden Paare von Primitiven schnell bestimmen. Darüber hinaus entwickeln wir Strategien, wie Primitive als toleranzverletzend erkannt werden können, ohne einen aufwändigen Primitiv-Primitiv Toleranztest zu berechnen. In unseren Benchmarks zeigen wir, dass wir mit unseren Lösungen in der Lage sind, in Echtzeit alle toleranzverletzenden Primitive zwischen zwei komplexen geometrischen Objekten, bestehend aus jeweils vielen hunderttausend Primitiven, zu berechnen. rnrnIm dritten Teil präsentieren wir eine neuartige, speicheroptimierte Datenstruktur zur Verwaltung der Zellinhalte der zuvor verwendeten Uniform Grids. Wir bezeichnen diese Datenstruktur als Shrubs. Bisherige Ansätze zur Speicheroptimierung von Uniform Grids beziehen sich vor allem auf Hashing Methoden. Diese reduzieren aber nicht den Speicherverbrauch der Zellinhalte. In unserem Anwendungsfall haben benachbarte Zellen oft ähnliche Inhalte. Unser Ansatz ist in der Lage, den Speicherbedarf der Zellinhalte eines Uniform Grids, basierend auf den redundanten Zellinhalten, verlustlos auf ein fünftel der bisherigen Größe zu komprimieren und zur Laufzeit zu dekomprimieren.rnrnAbschießend zeigen wir, wie unsere Lösung zur Berechnung aller toleranzverletzenden Primitive Anwendung in der Praxis finden kann. Neben der reinen Abstandsanalyse zeigen wir Anwendungen für verschiedene Problemstellungen der Pfadplanung.