Engage (Germany)

ZusammenfassungUm die Nutzung von Nährstoffen durch maligne Tumoren des Menschen zu untersuchen, wurden bei 13 Patienten an Kolonkarzinomen intraoperativ die Austauschraten von Energiesubstraten und Aminosäuren quantifiziert. Die Blutabnahmen erfolgten arteriell und aus der größten tumordrainierenden Vene; letztere diente zusätzlich der Durchblutungsmessung (direkte venöse Ausflusstechnik). Am Tag vor dem Eingriff begann eine parenterale Ernährung, durch die sich schon nach 3 Stunden metabolisch stabile Bedingungen eingestellt hatten. Die Tumordurchblutung variierte von ca. 20 – 250 ml/100 g × min; ihre Abhängigkeit von der Tumorgröße stellte sich als Hyperbel dar. Die Substratbilanzen der Karzinome zeigten, dass vor allem Glukose verbraucht wurde, während eine Utilisation der freien Fettsäuren und – abgesehen von Serin – der Aminosäuren ausblieb. Glukose hatte mit 40,8 ± 22,6 µmol/100 g × min eine etwas höhere mittlere Aufnahmequote als postabsorptiv und wurde von 3 Karzinomen netto abgegeben. Die Tumoren behielten ferner Azetazetat ein. Freigesetzt wurden Laktat und (aus der Lipomikronen-Hydrolyse) die freien Fettsäuren. Unter den Aminosäuren hatten nur 3 signifikant von Null verschiedene Austauschquoten: Serin wurde aufgenommen, Taurin und Alanin wurden abgegeben. Von kleinen Tumoren (< 25 g) wurden Serin und Glutamin jeweils signifikant stärker retiniert als von großen (> 25 g). Ein Vergleich zwischen verschiedenen Glukose-Aufnahmequoten sprach für eine Beteiligung des Transporters GLUT1. In Kolonkarzinomen wird Glukose wie in anderen Malignomen bevorzugt glykolytisch abgebaut; Fettsäuren und Ketonkörper sind hier offenbar keine wesentlichen Nährsubstrate. Die regelhafte Aufnahme von Serin durch Malignome von Tieren und des Menschen entspricht den zahlreichen Funktionen dieser Aminosäure im Stoffwechsel aller Zellen, besonders aber von Tumorzellen.

Fuzzy Cognitive Maps (FCMs) are well-suited techniques to model the behavior of complex systems. But, since they depend on the quality of human knowledge they are prone to subjective false estimations. Moreover, even domain experts can fully describe only less complex systems which, in turn, limits the effectiveness of FCMs in real world applications. Thus, a technique is needed that, on the one hand, eases the use and, on the other hand, optimizes the formal structure of an FCM. Against that background, this article elucidates the use of different bio-inspired algorithms to optimize the application of the FCMs: Evolutionary Strategies (ES), Particle Swarm Optimization (PSO), and Big Bang-Big Crunch (BB-BC). The proposed approaches are applied to a novel valuation technique using FCMs. Besides principal feasibility, we demonstrate its potential to facilitate the use of vague and incomplete expert knowledge in the valuation of complex investment opportunities such as, but not limited to, young High-Technology Ventures.