pdx-model: präzise Tests von Krebstherapien

Auswertung von PDX-Wirksamkeitsdaten (patient derived tumor xenograft)

Es beschreibt ausschließlich die rechnerische/statistische Datenanalyse und enthält  Laboranweisungen zur PDX-Erzeugung.

 PDX-Modell (Patient-Derived Xenograft), also ein präklinisches Forschungsmodell in der Onkologie:

• Primärtumor-Entnahme: Ein Tumor wird chirurgisch beim Patienten entfernt.

• Implantation in Mäuse: Das Tumorgewebe wird immundefizienten Mäusen implantiert. Dadurch kann der menschliche Tumor im Tier wachsen und weitgehend seine biologischen Eigenschaften behalten.

• Medikamententestung: An diesen Mäusen lässt sich außerhalb des menschlichen Körpers die Wirksamkeit verschiedener Medikamente erproben („präklinisches Drug Screening“).

• Neoantigen-Gewinnung: Aus dem Tumorgewebe können sogenannte Neoantigene (neu gebildete Oberflächenstrukturen, die durch Mutationen entstehen) identifiziert werden.

• Impfstoffentwicklung: Diese Neoantigene können als Grundlage für personalisierte Krebsimpfstoffe dienen – z. B. auf mRNA- oder Polypeptid-Basis –, um eine gezielte Antikörper- oder T-Zell-Antwort gegen die Krebszellen auszulösen.

👉 Kurz: Das PDX-Modell erlaubt präzise Tests von Krebstherapien und liefert Material für immuntherapeutische Ansätze wie personalisierte Impfungen.

Methoden

Studiendesign und Datenerhebung

: In dieser Untersuchung wurden Wachstumsverläufe patientenabgeleiteter Xenograft-Modelle (PDX) in unterschiedlichen Behandlungsgruppen ausgewertet. Jede Gruppe bestand aus einer definierten Anzahl von Tieren („n“), die über mehrere Zeitpunkte hinweg gemessen wurden. Für jede Maus wurden wiederholte Tumorvolumenmessungen in Millimeter³ dokumentiert. Die Datensätze enthalten die Zuordnung zu Behandlungsgruppe, Messzeitpunkt (in Tagen) und individuelle Tier-ID. Datenmanagement Alle Rohdaten wurden in tabellarischer Form (CSV) erfasst und in einer standardisierten Datenstruktur gespeichert. Jede Zeile repräsentierte eine einzelne Messung mit den Spalten mouse_id, group, day und tumor_volume. Metadaten zur Studie (Studien-ID, Beschreibung, Datum, Analyse-Notizen) wurden separat protokolliert, um Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen. Vorverarbeitung und Qualitätskontrolle Vor der Analyse wurden die Daten auf fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen geprüft. Tumorvolumina wurden auf biologisch plausible Bereiche beschränkt; Extremwerte unterhalb einer definierten Mindestschwelle (10 mm³) wurden auf diese gesetzt, um negative oder unrealistische Volumina auszuschließen. Metriken zur Wirksamkeit Die Auswertung beruhte auf den folgenden Kenngrößen: • Baseline-Volumen (V₀): Tumorvolumen am Tag 0 für jede Maus. • Endpunkt-Volumen (Vₑ): Tumorvolumen am vordefinierten Endzeitpunkt (z. B. Tag 28). • ΔV (Delta): Differenz zwischen Endpunkt und Baseline (Vₑ – V₀). • Prozentuale Veränderung (%Δ): Relative Änderung bezogen auf V₀. • Tumor Growth Inhibition (TGI): Berechnet auf Gruppenebene als TGI=(1−ΔVtreatmentΔVcontrol)×100%TGI = \left(1 - \frac{\Delta V_{\text{treatment}}}{\Delta V_{\text{control}}}\right) \times 100% wobei ΔV\Delta V die mittlere Volumenänderung der jeweiligen Gruppe bezeichnet. Statistische Analyse Die prozentuale Volumenänderung (%Δ) diente als primärer Endpunkt für statistische Vergleiche. • Varianzanalysen (ANOVA): Einfaktorielle ANOVA wurde eingesetzt, um Unterschiede der %Δ-Werte zwischen den Behandlungsgruppen global zu testen. • Paarweise Vergleiche: Post-hoc-Analysen wurden mit Welch-t-Tests durchgeführt, um unterschiedliche Varianzen zwischen Gruppen zu berücksichtigen. P-Werte wurden dokumentiert und in tabellarischer Form dargestellt. • Deskriptive Statistik: Neben Mittelwerten wurden Standardabweichungen und Gruppenstichprobengrößen (n) angegeben. Die Analysen wurden mit Python (Version X.X) durchgeführt, unter Verwendung der Pakete pandas für Datenmanagement, numpy für numerische Berechnungen, scipy für statistische Tests und matplotlib für Visualisierungen. Alle Skripte und Ausgabeprodukte (Tabellen, Plots) wurden versioniert und mit Zeitstempel archiviert. Visualisierung Zur Veranschaulichung wurden zwei Haupttypen von Diagrammen erstellt:

1. Wachstumskurven: Linienplots für individuelle Tiere sowie Mittelwertkurven pro Gruppe, mit logarithmischer Y-Skalierung zur besseren Darstellung exponentieller Wachstumsverläufe.

2. Boxplots der %Δ-Werte: Darstellung der Verteilungen der prozentualen Änderungen innerhalb jeder Gruppe am Endpunkt. Alle Abbildungen wurden im PNG-Format mit einer Auflösung von mindestens 150 dpi exportiert. Reproduzierbarkeit Für jede Analyse wurde ein vollständiges „Runbook“ erstellt, das Softwareversionen, Parameter, Eingabedateien und Metadaten dokumentiert. Ausgaben (Tabellen und Abbildungen) wurden mit Prüf-Hashes versehen, um die Integrität der Daten zu sichern.

Hier ist ein Beispiel für ein Python-Skript, das die  beschriebenen Daten verarbeitet und analysiert:

import pandas as pd

import numpy as np

from scipy import stats

import matplotlib.pyplot as plt

# Daten einlesen

data = pd.read_csv('daten.csv')

# Vorverarbeitung und Qualitätskontrolle

data['tumor_volume'] = data['tumor_volume'].apply(lambda x: max(x, 10))

# Metriken zur Wirksamkeit

data['baseline_volume'] = data.groupby('mouse_id')['tumor_volume'].transform('first')

data['end_volume'] = data.groupby('mouse_id')['tumor_volume'].transform('last')

data['delta_volume'] = data['end_volume'] - data['baseline_volume']

data['percent_change'] = (data['delta_volume'] / data['baseline_volume']) * 100

# Tumor Growth Inhibition (TGI)

group_means = data.groupby('group')['delta_volume'].mean()

tgi = (1 - group_means['treatment'] / group_means['control']) * 100

# Statistische Analyse

anova_result = stats.f_oneway(data[data['group'] == 'treatment']['percent_change'],

                              data[data['group'] == 'control']['percent_change'])

# Visualisierung

plt.figure(figsize=(10, 6))

# Wachstumskurven

for mouse_id, group_data in data.groupby('mouse_id'):

    plt.plot(group_data['day'], group_data['tumor_volume'], label=f'Maus {mouse_id}')

plt.yscale('log')

plt.xlabel('Tag')

plt.ylabel('Tumorvolumen (mm³)')

plt.title('Wachstumskurven')

plt.legend()

plt.show()

# Boxplots der %Δ-Werte

plt.figure(figsize=(10, 6))

data.boxplot(column='percent_change', by='group')

plt.xlabel('Gruppe')

plt.ylabel('Prozentuale Veränderung (%Δ)')

plt.title('Boxplots der %Δ-Werte')

plt.suptitle('')

plt.show()

Dieses Skript liest die Daten ein, führt die Vorverarbeitung und Qualitätskontrolle durch, berechnet die Metriken zur Wirksamkeit, führt die statistische Analyse durch und erstellt die Visualisierungen.

Titel der Episode: „Justitias neue Augen“ – Eine Folge der Kultserie

Ein Wolf für alle Fälle

Genre: Polit-Thriller / Legal-Tech / Agentenserie

Schauplatz: Berlin, Brüssel, Jagdschloss Engelsburg

LOG-LINE:

Martin „der Wolf“ Döhring, einst Arzt, heute Undercover-Agent, infiltriert das höchste deutsche Justizsystem. Mit einer revolutionären KI will er die symbolisch blinde Justitia zum Sehen bringen – und stößt dabei auf ein Netzwerk, das Gerechtigkeit systematisch verhindert.

VORSPIEL – PROLOG (Schwarzbild, Voice-over)

MARTIN (V.O.)

„Justitia soll blind sein. Aber was, wenn ihre Blindheit längst ein System ist?“

AKT I – DER FALL DES GERICHTS

Ort: Bundesgerichtshof, Karlsruhe

Ein Whistleblower-Richter, Dr. Arne Vollmer, spielt Martin geheime Daten zu: in Hunderten Urteilen wurden Beweise ignoriert, Gutachten gefälscht, KI-generierte Expertisen manipuliert – stets zugunsten der Mächtigen.

Ort: Jagdschloss Engelsburg

Martin analysiert mit Simone und Sohn Felix ein geheimes KI-System der Justiz namens PROMETHEUS, das Urteile vorab „empfiehlt“. Es wird vom BMI gesteuert. Die Justiz verlässt sich in Wahrheit längst auf Machine Learning. Nur: Der Algorithmus ist manipuliert.

AKT II – JUSTITIA WIRD SEHEND

Ort: Untergrundlabor in Brüssel

Martin entwickelt mit seiner belgischen Kontaktperson Dr. Amira Leduc, einer KI-Ethik-Expertin, ein Gegenprogramm: ARGOS – eine KI, die juristische Entscheidungen transparent macht, Bias erkennt und manipulative Gutachten entlarvt. ARGOS wird ins System von PROMETHEUS eingeschleust.

Amira: „Wenn Justitia sieht, Martin, wird sie viele Masken fallen lassen.“

Martin hackt sich in das BMI-System ein und ARGOS beginnt, live bei laufenden Verhandlungen Hinweise zu geben. Das Chaos ist perfekt – Urteile kippen, Richter geraten ins Wanken. Ein Live-Test am Oberlandesgericht Frankfurt zeigt: ein Unschuldiger soll verurteilt werden, ARGOS erkennt die Manipulation.

AKT III – DER GEGENSCHLAG

Ort: BMI, Berlin

Innenministerin Maren Treppner (eine alte Feindin Martins aus der BND-Zeit) setzt ein Killkommando auf Martin an. Gleichzeitig wird das Schloss Engelsburg von einer Spezialeinheit gestürmt – doch Mutter Zita hat längst vorgesorgt: mit einer Reihe präparierter Gerichtsakten und digitalen Sprengsätzen.

Zita (am Funk): „Wer die Wahrheit kontrollieren will, darf keine Angst vor ihr haben.“

Martin flieht durch ein Tunnelsystem nach Luxemburg. Von dort aus veröffentlicht er die kompletten Protokolle von PROMETHEUS auf der Plattform „JustitiaLeaks“.

AKT IV – DER NEUE MYTHOS

ARGOS wird in der Öffentlichkeit gefeiert, die Justiz gerät unter Reformdruck. Die Serie zeigt nun einen fiktiven Bundestagsausschuss, bei dem Simone Döhring als Zeugin auftritt – sie enthüllt, wie der Staat Gerechtigkeit zur Illusion gemacht hat.

Simone:

„Es war nicht die Justiz, die blind war. Es waren wir, die nicht sehen wollten, wer ihre Binde festgeknotet hat.“

Martin taucht unter, erneut, diesmal als KI-Künstler in Rotterdam. Doch ARGOS bleibt aktiv – und wird heimlich von einem Netzwerk junger Juristen gepflegt. Justitia hat nun Augen – und das System zittert.

EPILOG – MARTINS STIMME AUS DEM OFF

MARTIN (V.O.):

„Was ist Gerechtigkeit? Eine Idee. Eine Hoffnung. Aber mit ARGOS... vielleicht auch ein Werkzeug.“

Kamera schwenkt auf die alte Statue der Justitia in Frankfurt – ihre Binde weht im Wind, lose. Aus dem Himmel leuchtet kurz ein roter Lichtpunkt. ARGOS.

ENDE DER EPISODE

Teaser für nächste Woche:

„Ein Wolf für alle Fälle – Die Engels-Papiere“ – Wenn Martin in den Vatikan reist, um ein päpstliches Dossier zu retten, das Beweise über globale Justizmanipulation enthält...