Search

Patients with sickle cell disease (SCD) have ongoing hemolysis that promotes endothelial injury, complement activation, inflammation, vaso-occlusion, ischemia-reperfusion pathophysiology, and pain. Complement activation markers are increased in SCD in steady-state and further increased during vaso-occlusive crisis (VOC). However, the mechanisms driving complement activation in SCD have not been completely elucidated. Ischemia-reperfusion and heme released from hemoglobin during hemolysis, events that characterize SCD pathophysiology, can activate the lectin pathway (LP) and alternative pathway (AP), respectively. Here we evaluated the role of LP and AP in Townes sickle (SS) mice using inhibitory monoclonal antibodies (mAb) to mannose binding lectin (MBL)-associated serine protease (MASP)-2 or MASP-3, respectively. Townes SS mice were pretreated with MASP-2 mAb, MASP-3 mAb, isotype control mAb, or PBS before they were challenged with hypoxia-reoxygenation or hemoglobin. Pretreatment of SS mice with MASP-2 or MASP-3 mAb, markedly reduced Bb fragments, C4d and C5a in plasma and complement deposition in the liver, kidneys, and lungs collected 4 hours after challenge compared to control mAb-treated mice. Consistent with complement inhibition, hepatic inflammation markers NF-ĸB phospho-p65, VCAM-1, ICAM-1, and E-selectin were significantly reduced in SS mice pretreated with MASP-2 or MASP-3 mAb. Importantly, MASP-2 or MASP-3 mAb pretreatment significantly inhibited microvascular stasis (vaso-occlusion) induced by hypoxia-reoxygenation or hemoglobin. These studies suggest that the LP and the AP are both playing a role in promoting inflammation and vaso-occlusion in SCD. Inhibiting complement activation via the LP or the AP might inhibit inflammation and prevent VOC in SCD patients.

Purpose: Ultrasound is an imaging modality that is commonly used during cardiovascular surgeries globally. The purpose of this thesis is to investigate how machine learning techniques can be used to identify vessel properties and probe orientation in cardiac ultrasound images. The ultimate goal is developing a machine learning algorithm that can automatically recognize vessels in the region of interest with high mean average precision, identify vessel orientation, and run in near real-time. Method: This thesis present a thoroughly data exploration of ultrasound images acquired from a multicenter study. A pilot study of three different object detection models; Yolo, RetinaNet and EfficientDet, was done to find the best model fit for the dataset in the thesis. The three object detection models were trained, tuned and evaluated on the ultrasound data. The object detection model that performed the best after the pilot study was explored further. Yolo outperformed the other models and was therefore chosen as the object detection model for the final study. To overcome the dataset's class imbalance and size problem, data augmentation, resizing and upscaling of the ultrasound images were employed. The resulting data was used to train multiple yolo models with varying hyperparameter tunings. Model selection was then performed on these trained models, and the final model was evaluated on test data. Results: The final model achieved an overall mean average precision at 50\% at 71.77\%. The vessel orientation achieved a mean average precision at 64.6\% for the longitudinal orientation and 75.8\% for the transversal orientation. The model found it easier to locate the aorta compared to the anastomosis, which proved to be more challenging. The speed of the inference of all of these task was 5.6 milliseconds. Although the overall mean average precision was lower than the objective in this thesis, the model excelled in terms of speed. Conclusion: In conclusion, this thesis explored the application of machine learning techniques on ultrasound data for vessel recognition and orientation. Although the final model did not improve the state of the art, the research from this master thesis can serve as a starting point for future reasearch in the field. It represents pioneering work in utilizing a multicenter dataset for machine learning on ultrasound images, providing valuable groundwork and shedding light on the feasibility and potential of machine learning in intraoperative ultrasound. Masteroppgave i medisinsk teknologi MTEK399

Inonotus obliquus er en medisinsk sopp som vokser i barken på bjørketrær. I obliquus har siden 1600- og 1700-tallet hatt en veletablert bruk i Europa og innen tradisjonell orientalsk medisin for behandling av mange ulike lidelser som hjerte- og karsykdommer, gastrointestinale sykdommer, diabetes, tuberkulose, samt kjent for antiinflammatoriske, antimikrobielle, antioksiderende og krefthemmende egenskaper. Tidligere studier har vist at høy- og lavmolekylære forbindelser isolert fra I. obliquus innehar immunomodulerende og antimikrobielle effekter. Med utgangspunkt i tradisjonelle ekstraksjonsmetoder ble ulike vannekstrakter av I. obliquus opparbeidet, og antimikrobielle effekter av disse ble undersøkt. Videre ble polysakkaridrike fraksjoner isolert og undersøkt med hensyn på immunmodulerende effekt. I. obliquus ble ekstrahert i vann ved ulik temperatur, tid og konsentrasjon. Vannekstraktet med høyest karbohydratinnhold og % utbytte ble deretter presipitert med etanol og behandlet med syre for å separere polysakkarider fra fargepigmentet melanin. Polysakkaridrikt ekstrakt ble opprenset videre på en ionebytterkolonne. Struktur og sammensetning av polysakkarider ble bestemt ved å bruke metanolyse kombinert med GC og metylering kombinert med GC-MS. De isolerte polysakkaridfraksjonene ble undersøkt for biologisk aktivitet ved å se på frigjøring av NO fra dendrittiske celler og komplementfikserende aktivitet. Vannekstraktene ble undersøkt for antibakteriell og antifungal aktivitet ved agar-diffusjonsmetoden. Pulverisert råmateriale av I. obliquus ekstrahert ved 100°C i 1 time med utgangskonsentrasjon på 25g/L, ga vannekstraktet med høyest andel total mengde karbohydrater og høyest % utbytte. Vannekstraktet WExPul (25g/L, 1t,100°C), ble videre opprenset ved å kombinere to allerede kjente metoder for å separere fargepigmentet melanin og polysakkarider. Metode A, hvor polysakkaridene ble felt ut med etanol etterfulgt av utfelling av melanin ved tilsetning av syre, ga best % utbytte i polysakkaridrikt sluttprodukt (EtSb-Pro). EtSb-Pro ble videre isolert ved ionebytterkromatografi, som ga én nøytral (NP) og to sure (Sp-Fr1 og SP-Fr2) polysakkaridfraksjoner. Struktur og bindingsstudier viste at fraksjonene inneholdt en del (1,3)/(1,6)-Glc som kan assosieres med β-glukan som ofte er tilstede i medisinsk sopp. Det ble også vist at én av de isolerte sure fraksjonene (SP-Fr1) hadde en høyere andel uronsyrer, da spesielt 1,4-GalA binding som kan assosieres med VI homogalakturonan regioner i pektiner fra plantemateriale. Biologiske tester av de isolerte fraksjonene viste at ved stimulering av dendrittiske celler til frigjøring av NO, var det bare moderfraksjonen EtSb-Pro som hadde statistisk signifikant aktivitet. Den sure fraksjonen (SP-Fr1) viste en 3 ganger mer potent aktivitet i komplementfikseringstesten i forhold til positiv kontroll ved sammenligning av ICH50-verdier (høyeste konsentrasjon som gir 50% hemolyse). Mens moderfraksjon (EtSb-Pro) og tilhørende melaninfraksjon (Et-Sb-Bunn) hadde 1.5 ganger mer potent aktivitet, til forskjell viste den nøytrale fraksjonen (NP) lavere aktivitet. Resultater av antibakteriell og antifungal aktivitet av vannekstraktene, viste ingen aktivitet ved agar-diffusjonsmetoden. Isolerte polysakkarider fra vannekstrakt av I. obliquus viste innhold av β-glukaner og lovende immunmodulerende aktivitet. Det ble ikke observert antibakteriell og antifungal aktivitet av vannekstraktene.