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Originaltitel:
Predicting the Efficiency of Interferon Therapy for Multiple Sclerosis using Genotype-based Machine Learning Models 
Übersetzter Titel:
Die Entwicklung eines auf Genotypen-basierenden Modells des maschinellen Lernens als Methode zur Vorhersage der Wirksamkeit von Interferon Therapie bei Multipler Sklerose 
Jahr:
2018 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Medizin 
Betreuer:
Müller-Myhsok, Bertram (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Müller-Myhsok, Bertram (Prof. Dr.); Förstl, Johann (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
MED Medizin 
TU-Systematik:
MED 570d 
Kurzfassung:
Despite extensive research, the pathogenesis of various autoimmune diseases still remains partly unresolved. For example, the cause of multiple sclerosis (MS), one of the most common neurodegenerative autoimmune diseases, is still unknown and treatment approaches are limited. In most cases, interferon-β is an effective medication for MS Hartung et al. (2013); Sitzer and Steinmetz (2011). However, within time a large percentage of the patients treated with interferon-β produce binding antibodies...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Trotz intensiver Forschung ist die Pathogenese verschiedener neurologischer Krankheiten bislang noch teils ungeklärt. So ist beispielsweise die Ätiologie der Multiplen Sklerose, einer der häufigsten neurodegenerativen Autoimmunkrankheiten, noch nicht vollständig bekannt und Therapieansätze sind nur eingeschränkt verfügbar. In den meisten Fällen stellt Interferon-β eine effektive Therapieoption dar Hartung et al. (2013); Sitzer and Steinmetz (2011). Dennoch entwickeln eine bedeutsame Anzahl der...    »
 
Mündliche Prüfung:
23.03.2018 
Dateigröße:
12016865 bytes 
Seiten:
148 
Letzte Änderung:
11.06.2018