4 Medizinische Fakultät

Impact of automated lesion segmentation in longitudinal MRI studies on the detection rate of progressive multiple sclerosis cases

2026-07-14T08:57:14Z

Impact of automated lesion segmentation in longitudinal MRI studies on the detection rate of progressive multiple sclerosis cases Finn, Sarah Multiple Sklerose ist eine chronische neurodegenerative Erkrankung, die fokale Läsionen im zentralen Nervensystem verursacht und zu schrittweiser Behinderung führen kann (Steinman 1996; Compston und Coles 2008). Die cerebrale MRT-Bildgebung spielt eine entscheidende Rolle bei der Diagnose und der Überwachung der Krankheitsaktivität, indem anhand dieser die Läsionslast bewertet wird und neue oder vergrößerte Läsionen identifiziert werden können (Polman et al. 2011; Filippi et al. 2018). In der klinischen Praxis wird das Auftreten progredienter Läsionen typischerweise durch den Vergleich von zeitlich aufeinanderfolgenden MRT-Bildern bewertet, was sowohl zeitaufwändig als auch fehleranfällig ist (Altay et al. 2013; Egger et al. 2017). Daher sind automatisierte Erkennungssysteme zur Steigerung der Effizienz und diagnostischen Genauigkeit wünschenswert. Diese Studie untersuchte den Einfluss der durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützten MS-Läsionserkennung auf die Bewertung einer möglichen Krankheitsprogredienz anhand von MRT-Scans durch Auswertende mit unterschiedlicher radiologischer Vorerfahrung. Die Studie wurde von drei Ratern durchgeführt: zwei Neuroradiologen (16 und 8 Jahre Erfahrung) und einer Medizinstudentin ohne radiologische Vorerfahrung. Jeder Beurteilende bewertete die Daten manuell und mit Unterstützung durch eine KI-Software (AIRAscore), um neue oder vergrößerte Läsionen zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigten, dass mit KI-Unterstützung die Sensitivität, der positive prädiktive Wert und der F1-Wert auf Läsionsebene sowohl für die erfahrenen als auch für den unerfahrenen Rater verbessert wurden. Es wurde jedoch keine statistisch signifikante Verbesserung für die Klassifikation des Erkrankungsfortschritts auf der Fall-Ebene beobachtet. Interessanterweise zeigte die Medizinstudentin ohne radiologische Vorerfahrung sowohl mit als auch ohne KI-Unterstützung eine konsequent höhere Sensitivität und einen höheren negativen prädiktiven Wert als die erfahrenen Rater. Ein wesentlicher Vorteil der KI-gestützten Auswertung war die Reduktion der Bewertungszeit. Der Einsatz des automatisierten Programms führte zu einer Zeitreduktion von 05:15 Minuten auf 03:14 Minuten pro Fall für die erfahrenen Rater und einer statistisch signifikanten Verringerung von 14:31 Minuten pro Fall auf 07:50 Minuten für den unerfahrenen Rater. Darüber hinaus verbesserte sich die Interrater-Reliabilität mit automatisierter Unterstützung, was darauf hindeutet, dass der Einsatz von KI die Läsionserkennung und -klassifikation verbessern kann, selbst wenn keine wesentliche Verbesserung in der diagnostischen Genauigkeit auf Fallebene beobachtet werden konnte. Blickt man in die Zukunft, so bietet die KI-unterstützte MRT-Läsionserkennung großes Potenzial zur Effizienzsteigerung, indem mit KI die Auswertungszeit verkürzt werden kann, ohne die Erkennungsrater progressiver Fälle zu beeinträchtigen – unabhängig von der radiologischen Erfahrung des Auswertenden. Dieser Effizienzgewinn ist besonders relevant angesichts der zunehmenden Arbeitsbelastung in radiologischen Abteilungen (Peters et al. 2024), in denen der Einsatz von KI dazu beitragen könnte, die Ressourcenverteilung zu optimieren und er Neuroradiologen zu ermöglichen, sich auf komplexere diagnostische und therapeutische Entscheidungen zu konzentrieren (Sieber et al. 2024; Waller et al. 2022). Trotz der vielversprechenden Vorteile stehen der breiten klinischen Einführung der KI-unterstützen MS-Läsionserkennung mehrere Herausforderungen gegenüber. Die mit der Implementierung von KI verbundenen Kosten, einschließlich Softwareerwerb, Infrastrukturanforderungen und Schulungen (Wolff et al. 2020), müssen sorgfältig gegen die Zeitersparnisse und potenziellen Verbesserungen der diagnostischen Beständigkeit sowie die Möglichkeit einer schnelleren therapeutischen Anpassung durch frühere Erkennung progressiver Krankheitsverläufe (Weiner 2009) abgewogen werden. Zukünftige Forschung sollte sich darauf konzentrieren, den Nutzen von KI-Instrumenten im realen klinischen Setting zu validieren, ihre nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe sicherzustellen und ihre langfristige Kosteneffizienz zu bewerten. Da sich die KI-Technologie weiterhin entwickelt, wird ihre Rolle in der Neuroradiologie voraussichtlich wachsen. Hieraus ergibt sich das Potenzial, die Patientenversorgung zu verbessern, indem der Einsatz von KI eine schnellere, standardisierte und zuverlässigere Krankheitsüberwachung ermöglicht (Bonacchi et al. 2022). Die Ergebnisse unserer Studie unterstützen die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI-basierten Instrumenten zur Beurteilung der Krankheitsaktivität bei Patienten mit MS und zeige dies sowohl für erfahrene Neuroradiologen als auch für junge Ärzte ohne vorherige neuroradiologische Erfahrung zu Beginn ihrer Facharztausbildung.

SYNGAP1 DNA methylation in alcohol dependence and its potential function as a biomarker for diagnostic, disease severity and therapy outcome

2026-07-14T01:06:48Z

SYNGAP1 DNA methylation in alcohol dependence and its potential function as a biomarker for diagnostic, disease severity and therapy outcome Kummer, Christine Alcohol dependence (AD) contributes significantly to the global burden of disease. Genetic and environmental factors play a role in its development. High relapse rates show that a deeper understanding of the pathomechanism and new therapeutic approaches are urgently needed. In 2017, Brückmann et al. identified in an epigenome-wide study in CD3+ T-cells differentially DNA methylated CpG sites in 59 genes from AD patients compared to controls (Brückmann et al., 2017). These included SYNGAP1: The DNA methylation level of SYNGAP1 (DNAmS) of AD patients was initially significantly lower than that of control individuals and, after a three-week inpatient withdrawal treatment, approached that of the control group. In the present study, the differential DNAmS was to be validated in an independent subject collective and in more easily accessible material (saliva and peripheral venous whole blood) in order to determine its function as a biomarker for diagnostic, disease severity and therapy success in AD. The study cohort consisted of 64 patients undergoing a three-week inpatient withdrawal treatment in the Department of Psychiatry at the University hospital in Tübingen and 84 control subjects, at four time points (0, 3 weeks, 6 months, and 12 months). The DNA was isolated from both saliva and blood, a bisulfite conversion was performed and the DNAmS was analyzed by pyrosequencing. Data on alcohol-related variables was collected with questionnaires – AUDIT questionnaire for alcohol consumption, OCDS for alcohol craving and GSI in SCL90-R for psychological distress. The questionnaires reflected reliably the difference in alcohol-related variables between patients and control individuals. Correlations with DNAmS and alcohol-related variables were mostly weak and not consistent over all variables. However, they opened interesting insights into the biological function of SYNGAP1 in times of craving and distress. The pattern of DNAmS observed in CD3+ T-cells could not be validated in saliva. In blood, DNAmS was significantly higher in patients than in controls at study start – in contrast to Brückmann et al.´s work, where it was lower. After withdrawal therapy it had approached the controls level. A potential confounding factor was found in the age variable since it correlated with DNAmS in blood at therapy start. After controlling for this by forming age subgroups, the difference between patients and controls before therapy could not be replicated. Significant differences in the DNAmS comparing the subgroups of relapsed vs. abstinent patients six or twelve months after therapy start were not detected in blood nor in saliva. We found coherent links between SYNGAP1s biological function and both age and DNAmS and discussed possible roles for Ads pathomechanism. Concerning an association of DNAmS with relapse or abstinence, a high dropout rate of patients at later study time points reduced the statistical power and no conclusions could be drawn. In summary, in this study, DNAmS in saliva did not show patterns of a suitable biomarker for diagnostic, disease severity or therapy progress of AD. In blood, a promising difference between the groups at study start was discovered, although relativized by a potential confounding effect of age. Insights in the biological function of SYNGAP1 and a potential pathomechanism for AD were found. A larger and more closely age-matched study collective would be needed to validate the differential DNAmS in blood of AD patients at study start and differentiate it from age effects. Given the link between the DNAm of SYNGAP1 and its cellular function, further investigation would be a promising step towards a novel biomarker for AD and ultimately a potential therapeutic target.; Die Alkoholabhängigkeit (AD) trägt erheblich zur weltweiten Krankheitslast bei. Genetische sowie umweltbedingte Faktoren spielen in ihrer Entstehung eine Rolle. Hohe Rückfallquoten zeigen, dass ein tieferes Verständnis des Pathomechanismus und neue therapeutische Ansätze dringend erforderlich sind. Im Jahr 2017 identifizierten Brückmann et al. in einer epigenomweiten Studie an CD3+-T-Zellen differenziell DNA-methylierte CpG-Stellen in 59 Genen von AD-Patienten im Vergleich zu Kontrollen (Brückmann et al., 2017). Dazu gehörte SYNGAP1: Das DNA-Methylierungslevel von SYNGAP1 (DNAmS) war bei AD-Patienten zunächst signifikant niedriger als bei Kontrollpersonen und näherte sich nach einer dreiwöchigen stationären Entzugsbehandlung dem der Kontrollgruppe an. In der vorliegenden Studie sollte das differentielle DNAmS in einem unabhängigen Probandenkollektiv und in leichter zugänglichem Material (Speichel und peripheres venöses Vollblut) validiert werden, um dessen Funktion als Biomarker für Diagnose, Krankheitsschwere und Therapieerfolg bei AD zu bewerten. Die Studienkohorte bestand aus 64 Patienten, die sich einer dreiwöchigen stationären Entzugsbehandlung in der Psychiatrischen Universitätsklinik Tübingen unterzogen, und 84 Kontrollpersonen, und zwar zu vier Zeitpunkten (0, drei Wochen, sechs Monate und zwölf Monate). Die DNA wurde aus Speichel und Blut isoliert, eine Bisulfit-Konvertierung wurde durchgeführt und die DNAmS wurde durch Pyrosequenzierung analysiert. Daten zu alkoholbezogenen Variablen wurden mit Fragebögen erhoben – AUDIT-Fragebogen für den Alkoholkonsum, OCDS für Alkoholcraving und GSI in SCL90-R für psychische Belastung. Die Fragebögen spiegelten zuverlässig den Unterschied zwischen Patienten und Kontrollpersonen in Bezug auf alkoholbezogene Variablen wider. Die Korrelationen mit DNAmS und alkoholbezogenen Variablen waren meist schwach und nicht über alle Variablen hinweg konsistent. Sie eröffneten jedoch interessante Einblicke in die biologische Funktion von SYNGAP1 bei Craving und psychischen Stress. Das in CD3+-T-Zellen beobachtete DNAmS-Muster konnte im Speichel nicht validiert werden. Im Blut war die DNAmS bei den Patienten zu Beginn der Studie deutlich höher als bei den Kontrollen – im Gegensatz zu der Arbeit von Brückmann et al. Nach der Therapie hatte es sich dem Level der Kontrollen angenähert. Ein potenzieller Störfaktor wurde in der Altersvariable gefunden, da sie zu Studienbeginn mit der DNAmS im Blut korrelierte. Nachdem dies durch die Bildung von Altersuntergruppen kontrolliert worden war, konnte der Unterschied zwischen Patienten und Kontrollen vor der Therapie nicht reproduziert werden. Signifikante Unterschiede in der DNAmS zwischen den Untergruppen der rückfälligen und abstinenten Patienten sechs oder zwölf Monate nach Therapiebeginn wurden weder im Blut noch im Speichel festgestellt. Wir fanden kohärente Zusammenhänge zwischen der biologischen Funktion von SYNGAP1 und sowohl dem Alter als auch der DNAmS und erörterten mögliche Rollen für den Pathomechanismus der AD. Bezüglich einer Assoziation von DNAmS mit Rückfällen oder Abstinenz wurde die statistische Aussagekraft durch eine hohe Dropout-Rate von Patienten zu späteren Studienzeitpunkten eingeschränkt, so dass keine Schlussfolgerungen gezogen werden konnten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der DNAmS in Speichel in dieser Studie kein Muster eines geeigneten Biomarkers für die Diagnose, den Schweregrad der Erkrankung oder den Therapieverlauf von AD zeigte. Im Blut wurde ein vielversprechender Unterschied zwischen den Gruppen zu Beginn der Studie entdeckt, der allerdings durch einen potenziell störenden Effekt des Alters relativiert wurde. Es wurden Einblicke in die biologische Funktion von SYNGAP1 und in einen möglichen Pathomechanismus für AD gefunden. Eine größere und genauer alters-gematchte Studienkohorte ist erforderlich, um die differentielle DNAmS im Blut von AD-Patienten zu Studienbeginn zu validieren und von Alterseffekten zu unterscheiden. Angesichts des Zusammenhangs zwischen der DNAm von SYNGAP1 und seiner zellulären Funktion ist eine weitere Untersuchung ein vielversprechender Schritt auf dem Weg zu einem neuartigen Biomarker für AD und zu einem potenziellen therapeutischen Ziel.

Multiparametrische Magnetresonanztomographie der Nieren in einer prospektiven Probanden- und Patientenstudie: Retest-Reliabilität funktioneller Gewebeparameter und Evaluation einer Deep Learning-basierten Organsegmentierung

2026-07-14T01:02:50Z

Multiparametrische Magnetresonanztomographie der Nieren in einer prospektiven Probanden- und Patientenstudie: Retest-Reliabilität funktioneller Gewebeparameter und Evaluation einer Deep Learning-basierten Organsegmentierung Loster, Isabelle Felicitas Der demographischen Wandel führt zu einer erhöhten Prävalenz chronischer Nierenerkrankungen. Ursachen hierfür sind unter anderem die Zunahme chronischer Krankheiten, die die Nieren schädigen, ebenso wie nephrotoxische Medikamente, Diagnostika und Therapien. In der klinischen Praxis werden zur Beurteilung der Nierenfunktion bisher hauptsächlich der Laborparameter Kreatinin und die GFR herangezogen. Diese Methoden sind gut verfügbar und kostengünstig. Allerdings kann der Serumkreatininspiegel durch Muskelaktivität verfälscht werden. Zusätzlich können anhand dieser Parameter Nierenschäden erst in fortgeschrittenen Stadien erkannt werden. Weitere nichtinvasive diagnostische Methoden umfassen die CT-Aufnahme, die mit Strahlenbelastung einhergeht, sowie die Ultraschalluntersuchung, deren Qualität von der Erfahrung des Untersuchers und der Konstitution des Patienten abhängt. Die funktionelle multiparametrische Magnetresonanztomographie ist eine weitere Möglichkeit die Nieren nichtinvasiv und strahlungsfrei zu untersuchen. Dabei wird die gesamte Niere abgebildet und quantitative Gewebeparameter können erhoben werden: Nierenvolumen, Diffusion (ADC-Sequenz), die Oxygenierung (BOLD-Sequenz) sowie die Durchblutung (ASL-Sequenz). Es existieren bisher noch keine standardisierten Protokolle zur Akquisition und Auswertung dieser Gewebeparameter und die Reproduzierbarkeit ist noch nicht vollständig geklärt. Diese wären nötig, um das Nieren-fMRT zukünftig in den klinischen Alltag zu integrieren. Ziele dieser Arbeit waren: I) Sequenzen und Auswertungsmethoden hinsichtlich ihrer Reproduzierbarkeit und Genauigkeit zu testen. Dazu wurde anhand einer prospektiven Patienten- und Probandenstudie die Reproduzierbarkeit von den manuellen Segmentierungs-, bzw. Auswertungsmethoden (ROI-Methode und Gewebesegmentierung) und die Reproduzierbarkeit der untersuchten Sequenzen genauer analysiert. II) Darüber hinaus wird eine Deep Learning-basierte automatische Segmentierung getestet und ihre Segmentierungsgenauigkeit durch einen Vergleich mit der manuellen Gewebesegmentierung untersucht. Für diese Studie wurden Patienten rekrutiert, die mit einer Radionuklidtherapie behandelt werden. Dabei wird ein radioaktiver Ligand injiziert, welcher an die Tumorzellen bindet und somit diese lokal bestrahlt. Durch die Ausscheidung des Liganden über die Niere und die damit verbundene Strahlenbelastung können Nierenschäden resultieren. Eine engmaschige Überwachung der Nierenfunktion ist bei dieser Behandlung daher von großer Bedeutung. Hierfür ist eine sensitive Nierendiagnostik erforderlich, um frühzeitig Nierenschädigungen zu erkennen und diese zu therapieren, beziehungsweise die Radionuklidtherapie auszusetzen. Es wurden von 10 gesunden Probanden jeweils zwei Nieren-MRTs sowie von 24 Patienten unter Radionuklidtherapie ein bis vier Nieren-MRTs mit verschiedenen Sequenzen (ASL, BOLD, Diffusion, Dixon, T1-gewichtete, T2-Mapping, T1-Mapping VFA und MOLLI) aufgenommen. Diese wurden mittels ROI-basierter und mittels gewebesegmentierender Methode manuell ausgewertet. Die Probandenmessungen ergaben dabei 1160 Masken und die Patientenmessungen 3422 Masken. Es wurde die Retest-Reliabilität der einzelnen fMRT-Sequenzen in Nierenkortex und Nierenmark bestimmt und die ROI-basierte Auswertungsmethode mit der manuellen Gewebesegmentierung verglichen. Im Allgemeinen konnte eine gute Reproduzierbarkeit der verschiedenen fMRT-Parameter nachgewiesen werden. Generell zeigten die strukturellen fMRT-Parameter (T1-Mapping MOLLI, ADC-Sequenz) eine bessere Reproduzierbarkeit im Vergleich zu den funktionellen (ASL- und BOLD-Sequenz). Die Werte des Nierenkortex waren dabei besser als die des Nierenmarks. Vergleicht man die beiden manuellen Auswertungsmethoden, so war die Gewebesegmentierung mit einer höheren Retest-Reliabilität der ROI-basierten Segmentierung überlegen. Bei der Evaluation der Deep Learning-basierten automatischen Segmentierung der Nieren wurde diese mit der manuellen Gewebesegmentierung verglichen. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. Auf Basis von trainierten Algorithmen können Muster erkannt, Merkmale automatisch extrahiert und somit komplexe Aufgaben, wie das Segmentieren von Nieren, gelöst werden. In dieser Studie wurde zuerst ein Lernalgorithmus auf Basis von Deep Learning mit 85% der manuell gewebesegmentierten Masken trainiert. Mit den restlichen 15% wurde die automatische Segmentierung des Modells getestet. Es zeigte sich eine gute Übereinstimmung zwischen der automatischen und der manuellen Segmentierung mit einem Dice-Koeffizienten von 98,00%, einem Jaccard-Koeffizienten von 80,70% sowie Korrelationskoeffizienten von über 0,9. Des Weiteren konnte mittels Wilcoxon-Test keine signifikante Abweichung zwischen den zwei Segmentierungsmethoden nachgewiesen werden. Vergleicht man die Sequenzen, so war die Übereinstimmung zwischen manueller und automatischer Segmentierung bei der T1-gewichteten FLASH 2D-Sequenz und der Dixon-Sequenz höher als bei der BOLD- und der T1-Mapping-Sequenz. Die Studie hat gezeigt, dass die manuelle Gewebesegmentierung der ROI-Methode bezüglich der Reproduzierbarkeit überlegen ist. Hinsichtlich der Sequenzen sind vor allem die strukturellen Sequenzen gut reproduzierbar. Die verwendeten strukturellen Sequenzen könnten dementsprechend als mögliche Standard-Sequenzen in Frage kommen. Die funktionellen Sequenzen (ASL- und BOLD-Sequenz) mit geringerer Reproduzierbarkeit sollten in zusätzlichen Studien genauer untersucht werden und Störfaktoren, die die Nierendurchblutung beeinflussen weiter miniert werden. Sodass auch diese beiden Sequenzen zuverlässigere Parameter generieren. Die Ergebnisse zeigen auch, dass die KI-gestützte Segmentierung sehr genau ist. Eine Anwendung der KI zur Segmentierung von Nieren ist somit grundsätzlich denkbar. Allerdings sind trotz der bereits hohen Übereinstimmung der manuellen und automatischen Gewebesegmentierung größere Studien nötig, um den Algorithmus weiter zu trainieren und zu testen. Standardisierte, reproduzierbare Sequenzen in Kombination mit einer KI-gestützten Auswertungsmethode könnten die Nierendiagnostik im klinischen Alltag weiterentwickeln und somit nichtinvasives, strahlenfreies Erheben von Gewebeparameter der Nieren ermöglichen, welche Aufschluss über die Nierenfunktion geben können.

Die Wirkung von bakteriellen extrazellulären Vesikeln aus dem Stuhl Neu- und Frühgeborener auf den Phänotyp von T-Zellen und Monozyten

2026-07-14T01:06:50Z

Die Wirkung von bakteriellen extrazellulären Vesikeln aus dem Stuhl Neu- und Frühgeborener auf den Phänotyp von T-Zellen und Monozyten Uhlig, Luzia Maria Das intestinale Mikrobiom spielt eine wesentliche Rolle bei Gesunderhaltung und Krankheitsentstehung. Es ist bekannt, dass verschiedene perinatale Einflüsse wie der Geburtsmodus oder eine frühe Antibiotikatherapie zu Veränderungen des Darm-Mikrobioms führen, welche wiederum mit der Entstehung von chronischen Erkrankungen wie Asthma oder Adipositas assoziiert sind (Hufnagl et al., 2020). Die Mikroorganismen des Mikrobioms produzieren extrazelluläre Vesikel (BEVs), die immunmodulatorisch wirken können (Díaz-Garrido et al., 2021). Bisher ist nicht untersucht, wie sich BEVs Neugeborener und Frühgeborener aus dem Stuhl in vitro auf Immunzellen auswirken und ob es Unterschiede zur Wirkung von BEVs Erwachsener gibt. In der hier vorliegenden Arbeit wurden Stuhlproben reifer, per Kaiserschnitt entbundener Neugeborene mit einem Gestationsalter >37 Schwangerschaftswochen (SSW) jeweils an den Lebenstagen eins bis vier, sieben bis zehn und in der fünften Lebenswoche oder Stuhlproben Frühgeborener mit einem Gestationsalter von <32 SSW und einem Lebensalter von zehn bis 20 Lebenstagen mit und ohne Antibiotikaexposition in der ersten Lebenswoche gewonnen. Es erfolgte dann eine Extraktion von BEVs aus dem Stuhl mit Hilfe des Polymers ExoQuick-TCÔ. Die gewonnenen BEVs wurden mittels Nanopartikel-Tracking-Analyse quantifiziert und vermessen. Es erfolgte der Nachweis bakterieller Proteine mittels ELISA. Außerdem wurde eine RTqPCR auf wichtigste im menschlichen Mikrobiom vorkommenden Bakterien- Phyla durchgeführt. Als Kontrolle dienten BEVs aus dem Stuhl gesunder Erwachsener. Um die Wirkung der BEVs aus dem Stuhl auf Immunzellen zu untersuchen wurden die isolierten BEVs für 24 h zu frisch isolierten mononukleären Zellen (PBMC) gesunder erwachsener Spender gegeben. Der Phänotyp von Monozyten und T-Zellen ohne und mit BEV-Stimulation wurde daraufhin durchflusszytometrisch analysiert. Bei Monozyten zeigten sich sowohl pro- als auch antiinflammatorische Effekte durch die Stimulation mit BEVs. Die meisten der beobachteten Effekte wurden gleichermaßen durch BEVs Erwachsener und Neugeborener hervorgerufen. Als für BEVs Neugeborener spezifischer Effekt zeigte sich eine Suppression der Expression von TLR4 im Vergleich zur unstimulierten Kontrolle und zu mit BEVs aus dem Stuhl Erwachsener stimulierten PBMC. Außerdem zeigte sich im Vergleich zur Stimulation mit Erwachsenen-BEVs eine fehlende Induktion des coinhibitorischen Moleküls PD-L2 durch BEVs Neugeborener. Auf Seiten der TZellen zeigte sich eine Suppression von pro-inflammatorischen TH1-Zellen und eine Induktion von regulatorischen T-Zellen durch BEVs aller Gruppen. Neugeborenen-spezifische Effekte waren hier nicht zu beobachten. Auch wurden nur sehr geringe Unterschiede in der Wirkung von BEVs aus dem Stuhl Frühgeborener verglichen mit der Wirkung von BEVs von reifen Neugeborenen auf den Immunzell-Phänotyp beobachtet. Eine frühe Antibiotikaexposition hatte in unseren Versuchen keinen Effekt auf die immunologische Wirkung der BEVs. Zusammenfassend konnte mit der vorliegenden Arbeit gezeigt werden, dass BEVs aus dem Stuhl immunologisch wirksam sein können. Eine Suppression der Expression von TLR4 durch BEVs aus dem Stuhl Neugeborener könnte ein Mechanismus sein, wie BEVs vor überschießenden Immunreaktionen im Rahmen der Mikrobiometablierung schützen. Weitere Untersuchungen sind notwendig, um die Bedeutung von BEVs auf die Immunadaptation des Neugeborenen detaillierter zu untersuchen.