610 Medizin, Gesundheit
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The aim of this work was to investigate the mean fill weight control of a continuous capsule-filling process, whether it is possible to derive controller settings from an appendant process model. To that end, a system composed out of fully automated capsule filler and an online gravimetric scale was used to control the filled weight. This setup allows to examine challenges associated with continuous manufacturing processes, such as variations in the amount of active pharmaceutical ingredient (API) in the mixture due to fluctuations of the feeders or due to altered excipient batch qualities. Two types of controllers were investigated: a feedback control and a combination of feedback and feedforward control. Although both of those are common in the industry, determining the optimal parameter settings remains an issue. In this study, we developed a method to derive the control parameters based on process models in order to obtain optimal control for each filled product. Determined via rapid automated process development (RAPD), this method is an effective and fast way of determining control parameters. The method allowed us to optimize the weight control for three pharmaceutical excipients. By conducting experiments, we verified the feasibility of the proposed method and studied the dynamics of the controlled system. Our work provides important basic data on how capsule filler can be implemented into continuous manufacturing systems.
Size and function of bioartificial tissue models are still limited due to the lack of blood vessels and dynamic perfusion for nutrient supply. In this study, we evaluated the use of cytocompatible methacryl-modified gelatin for the fabrication of a hydrogel-based tube by dip-coating and subsequent photo-initiated cross-linking. The wall thickness of the tubes and the diameter were tuned by the degree of gelatin methacryl-modification and the number of dipping cycles. The dipping temperature of the gelatin solution was adjusted to achieve low viscous fluids of approximately 0.1 Pa s and was different for gelatin derivatives with different modification degrees. A versatile perfusion bioreactor for the supply of surrounding tissue models was developed, which can be adaped to several geometries and sizes of blood-vessel mimicking tubes. The manufactured bendable gelatin tubes were permeable for water and dissolved substances, like Nile Blue and serum albumin. As a proof of concept, human fibroblasts in a three-dimensional collagen tissue model were sucessfully supplied with nutrients via the central gelatin tube under dynamic conditions for 2 days. Moreover, the tubes could be used as scaffolds to build-up a functional and viable endothelial layer. Hence, the presented tools can contribute to solving current challenges in tissue engineering.
Background/Aim: The aim of this study was the development of a new osteoconductivity index to determine the bone healing capacities of bone substitute materials (BSM) on the basis of 3D microcomputed tomographic (μ-CT) data. Materials and Methods: Sinus biopsies were used for the comparative analysis of the integration behavior of two xenogeneic BSM (cerabone® and Bio Oss®). 3D μ-CT and data sets from histomorphometrical measurements based on 2D histological slices were used to measure the bone-material-contact and the tissue distribution within the biopsies. The tissue reactions to both BSM were microscopically analyzed. Results: The 3D and 2D results of the osteoconductivity measurements showed comparable material-bone contacts for both BSM, but the 2D data were significantly lower. The same results were found when tissue distribution was measured in both groups. The histopathological analysis showed comparative tissue reactions in both BSM. Conclusion: Osteoconductivity index is a reliable measurement parameter for determining the healing capacities of BSM. The observed differences between both measurement methods could be assigned to the resolution capacity of μ-CT data that did not allow for a precise interface distinction between both BSM and bone tissue. Histomorphometrical data based on histological slides still allow for a more exact evaluation.
Artefaktkorrektur und verfeinerte Metriken für ein EEG-basiertes System zur Müdigkeitserkennung
(2019)
Fragestellung: Müdigkeit ist ein oft unterschätztes, aber dennoch großes Problem im Straßenverkehr. Von rund 2,5 Mio. Verkehrsunfällen 2015 in Deutschland, waren 2898 Unfälle, mit insgesamt 59 Toten (~1,7 % der Todesfälle), auf Übermüdung zurückzuführen. Schätzungen gehen von einer Dunkelziffer von bis zu 20 % aus. In einer ersten eigenen Studie wurde überprüft, ob ein mobiles EEG in einem Fahrsimulator Müdigkeitszustände zuverlässig erkennen kann. Die Erkennungsrate lag lediglich bei 61 %. Ziel dieser Arbeit ist, das verwendete Messsystem zu verbessern. Dazu wird die Genauigkeit durch eine Artefaktkorrektur und mit Hilfe von verfeinerten Qualitätsmetriken erhöht. Eine erkannte Übermüdung wird dem Fahrer dann in angemessener Weise angezeigt, so dass er entsprechend reagieren kann.
Patienten und Methoden: Die Independent Component Analysis (ICA) ist ein multivariates Verfahren, um mehrere Zufallsvariablen zu analysieren. Für die Entscheidung, ob ein Fahrer gerade müde oder wach ist, wird der erstellte Merkmalsvektor für jede Sequenz mit ICA klassifiziert. Dafür wird ein trainierter Machine-Learning-Algorithmus eingesetzt, der in der Lage ist, auch unbekannte Datensätze in Klassen einzuteilen. Um die benötigten Frequenzwerte zu erhalten, wurde für jeden EEG-Kanal eine Fourier Transformation durchgeführt. Der erstellte Merkmalsvektor wird im nächsten Schritt durch ein Künstliches Neuronales Netz klassifiziert. Für das Training werden vorab erstellte Merkmalsvektoren mit den Klassen „Wach“ und „Müde“ versehen. Diese Daten werden zufällig gemischt und im Verhältnis 2:1 in eine Trainings- und Testmenge geteilt. Das Experiment wurde mit acht Personen mit jeweils zweimal 45 min Testfahrt durchgeführt.
Ergebnisse: Der komplette Datensatz besteht aus 150.000 Signalwerten, welche zu ca. 7000 Sequenzen zusammengefasst werden. Durch die Anwendung der Qualitätsmetrik bleiben 4370 Sequenzen für das Training übrig. Bei invaliden Sequenzen aufgrund von EEG-Artefakten gibt es deutliche Unterschiede. Im „Wach“ Zustand werden dreimal so viele Sequenzen verworfen als im „Müde“ Zustand. Insgesamt werden bei wachen Probanden im Schnitt ca. 50 % der Sequenzen verworfen, bei Müden lediglich 25 %. Im Durchschnitt erreicht das System eine Erkennungsrate von 73 % für beide Zustände. Vergleicht man nun das Verhältnis von „Wach“ und „Müde“ und lässt „Leichte Müdigkeit“ außen vor, liegen die Ergebnisse bei über 90 %.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse zeigen, dass die Aufmerksamkeit während des Experiments abnimmt bzw. die Müdigkeit zunimmt. Dies verdeutlichen zum einen subjektive und objektive Beobachtungen von Müdigkeitsanzeichen. Zum anderen lassen sich messbare und klassifizierbare Unterschiede im EEG Signal nachweisen. Die als Merkmale eingesetzten Theta-Wellen zeigten eine niedrigere Amplitude gegen Ende des Experiments. Die Erweiterung der binären Klassifizierung führt zu einer weiteren Stabilisierung der Ergebnisse. Artefaktkorrektur und Qualitätsmetriken steigern die Güte der Daten weiter. Die entwickelte Anwendung zur Müdigkeitserkennung ermittelt messbare Zeichen von Müdigkeit und kann eine gute Entscheidung über die Fahrtauglichkeit treffen.
Today, virtualizing pharma R&D is increasingly related with data analytics and artificial intelligence (AI), technologies that have been developed by software companies outside the healthcare sector. The process of virtualizing pharma R&D is closely related to the technological advancements that result in the generation of large data sets ranging from genomics, proteomics, metabolomics, medical imaging, IoT wearables and large clinical trials, making it necessary for pharma companies to find new ways to store and ultimately analyze information. As a consequence, pharma companies are experimenting with AI in R&D ranging from in-silico drug design to clinical trail participants identification or dosage error reduction.
New approaches to respiratory assist: bioengineering an ambulatory, miniaturized bioartificial lung
(2019)
Although state-of-the-art treatments of respiratory failure clearly have made some progress in terms of survival in patients suffering from severe respiratory system disorders, such as acute respiratory distress syndrome (ARDS), they failed to significantly improve the quality of life in patients with acute or chronic lung failure, including severe acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease or ARDS as well. Limitations of standard treatment modalities, which largely rely on conventional mechanical ventilation, emphasize the urgent, unmet clinical need for developing novel(bio)artificial respiratory assist devices that provide extracorporeal gas exchange with a focus on direct extracorporeal CO2 removal from the blood. In this review, we discuss some of the novel concepts and critical prerequisites for such respiratory lung assist devices that can be used with an adequate safety profile, in the intensive care setting, as well as for long-term domiciliary therapy in patients with chronic ventilatory failure. Specifically, we describe some of the pivotal steps, such as device miniaturization, passivation of the blood-contacting surfaces by chemical surface modifications, or endothelial cell seeding, all of which are required for converting current lung assist devices into ambulatory lung assist device for long-term use in critically ill patients. Finally, we also discuss some of the risks and challenges for the long-term use of ambulatory miniaturized bioartificial lungs.