Visualization and validation of (Q)SAR models

Analyzing and modeling relationships between the structure of chemical compounds, their physico-chemical properties, and biological or toxic effects in chemical datasets is a challenging task for scientific researchers in the field of cheminformatics. Therefore, (Q)SAR model validation is essential to ensure future model predictivity on unseen compounds. Proper validation is also one of the requirements of regulatory authorities in order to approve its use in real-world scenarios as an alternative testing method. However, at the same time, the question of how to validate a (Q)SAR model is still under discussion. In this work, we empirically compare a k-fold cross-validation with external test set validation. The introduced workflow allows to apply the built and validated models to large amounts of unseen data, and to compare the performance of the different validation approaches. Our experimental results indicate that cross-validation produces (Q)SAR models with higher predictivity than external test set validation and reduces the variance of the results. Statistical validation is important to evaluate the performance of (Q)SAR models, but does not support the user in better understanding the properties of the model or the underlying correlations. We present the 3D molecular viewer CheS-Mapper (Chemical Space Mapper) that arranges compounds in 3D space, such that their spatial proximity reflects their similarity. The user can indirectly determine similarity, by selecting which features to employ in the process. The tool can use and calculate different kinds of features, like structural fragments as well as quantitative chemical descriptors. Comprehensive functionalities including clustering, alignment of compounds according to their 3D structure, and feature highlighting aid the chemist to better understand patterns and regularities and relate the observations to established scientific knowledge. Even though visualization tools for analyzing (Q)SAR information in small molecule datasets exist, integrated visualization methods that allows for the investigation of model validation results are still lacking. We propose visual validation, as an approach for the graphical inspection of (Q)SAR model validation results. New functionalities in CheS-Mapper 2.0 facilitate the analysis of (Q)SAR information and allow the visual validation of (Q)SAR models. The tool enables the comparison of model predictions to the actual activity in feature space. Our approach reveals if the endpoint is modeled too specific or too generic and highlights common properties of misclassified compounds. Moreover, the researcher can use CheS-Mapper to inspect how the (Q)SAR model predicts activity cliffs. The CheS-Mapper software is freely available at http://ches-mapper.org.

Elektrophysiologische Untersuchungen am experimentellen Autoimmun-Glaukom-Modell

Das Glaukom ist eine der führenden Erblindungsursachen weltweit. Trotzdem ist die Pathogenese, die zur Degeneration der retinalen Ganglienzellen führt, bisher nicht verstanden. In den letzten Jahren ergaben sich verschiedene Hinweise auf die Beteiligung einer immunologischen Komponente. Thema dieser Arbeit waren elektrophysiologische Untersuchungen, im Sinne von visuell evozierten Potentialen, am Tiermodell des Experimentellen Autoimmun Glaukoms und die Etablierung dieses Modells. Das Modell basiert auf einer Immunisierung von Lewisratten mit Pertussistoxin, inkompletten Freunds Adjuvant und potentiellen Antigenen, die zu einer Immunreaktion und einem Verlust von retinalen Ganglienzellen führen sollen. Zur Etablierung des Experimentellen Autoimmun Glaukom Modells wurde eine fünfwöchige Studie mit vier Gruppen durchgeführt. Als Antigene wurden Glia fibrilläres saures Protein (n= 10) und Myelin basisches Protein (n=10) verwendet, die beide in Studien zu Serum- und Kammerwasseranalysen bei Glaukompatienten eine Abweichung zur Kontrollgruppe gezeigt hatten. Außerdem wurde eine Gruppe mit selbst hergestelltem Sehnerv-Homogenat (n=12) immunisiert. Eine Gruppe erhielt keine Immunisierung und diente als Kontrolle (n=10). Zur Überprüfung der Effekte des Modells dienten verschiedene Untersuchungsmethoden, wie die Augeninnendruckmessung und die Untersuchung der Fundi. Des Weiteren wurden transiente und stationäre visuell evozierte Potentiale abgeleitet und die Latenzen, Amplituden und die Marker S (Steigung) und TR (Temporale Antworten) verglichen. Außerdem erfolgte nach Tötung der Tiere die Entnahme der Gehirne und Augen. Die Gehirne wurden nach Paraffineinbettung geschnitten, mit Luxol Fast Blue und Kresylviolett gefärbt und hinsichtlich etwaiger Entmarkungsherde oder anderer Pathologien unter dem Mikroskop bewertet. Der Verlauf des intraokulären Drucks zeigte sowohl zwischen den Gruppen als auch zwischen den verschiedenen Zeitpunkten keine signifikanten Unterschiede. Er bewegte sich im physiologischen Bereich mit durchschnittlich circa 12 mmHg. Die Funduskopien lieferten zu keinem Zeitpunkt krankhafte Veränderungen. Auch die visuell evozierten Potentiale lieferten zwischen den Gruppen keine signifikanten Unterschiede, sondern belegten normale visuelle Funktion bei allen Tieren. Die Auswertung der histologischen Untersuchung der Hirnschnitte zeigte keine Entmarkungsherde. Die erzielten Ergebnisse dieser Arbeit legen nahe, dass der retinale Ganglienzellverlust beim Experimentellen Autoimmun Glaukom Modell ohne eine Augeninnendruckerhöhung stattfindet. Die Fundusuntersuchung und die visuell evozierten Potentiale, wie in diesem Versuchsaufbau durchgeführt, scheinen nicht sensibel genug zu sein, diese Verluste nachzuweisen. In weiteren Arbeiten sollten andere Methoden zum Nachweis der retinalen Ganglienzellverluste erprobt werden. Neben elektrophysiologischen Methoden bieten sich für das weitere Vorgehen besonders immunhistologische Methoden an. Außerdem sollten die Mechanismen erforscht werden durch die es nach der Immunisierung zur Apoptose von retinalen Ganglienzellen kommt und welche Antikörper dazuführen können. Des Weiteren ist von Interesse, ob und wie eine zelluläre Komponente an der Pathogenese des Experimentellen Autoimmun Glaukoms beteiligt ist.