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Ziel: Der Goldstandard zum Nachweis hitzeinduzierter Nekrosen ist die Histologie. Nach thermoablativer Therapie wird jedoch üblicherweise kein Präparat zur histopathologischen Begutachtung gewonnen. Ziel dieser Studie war der Nachweis eines Zusammenhangs zwischen erreichten Temperaturen und der resultierenden Gewebeschädigung während Laserablationen nichtkleinzelliger Lungenkarzinome unter annähernd physiologischen Bedingungen in einem ex-vivo Lungenperfusionsmodell mittels einer Vitalfärbung und direkter Temperaturmessung. Material und Methoden: Für diese Studie wurden insgesamt 17 tumortragende menschliche Lungenpräparate untersucht. Die Organe wurden Patienten beiderlei Geschlechts (Durchschnittliches Alter 65 (51-78) Jahre) in kurativer Absicht entfernt. An 11/17 Präparaten wurden in einem ex-vivo Lungenperfusionsmodell Laserablationen durchgeführt. An einer Kontrollgruppe mit 6/17 Präparaten wurde die Gewebevitalität ohne vorherige Laserablation überprüft. Während der Laserablationen wurden invasive Echtzeittemperaturmessungen im Gewebe vorgenommen. Anschließend wurden repräsentative Gewebescheiben aller 17 Präparate entnommen und mit Triphenyltetrazoliumchlorid (TTC) auf Zellvitalität getestet. Die Maximaltemperatur des Gewebes in 10 mm und 20 mm Abstand zur Laserfaser wurde mit dem Durchmesser der anhand der Vitalfärbung dargestellten Ablationszone korreliert. Ergebnisse: Die durchschnittliche Maximaltemperatur betrug 75,9°C ± 14,4°C in 10 mm und 50,3°C ± 14,6°C in 20 mm Abstand vonb der Laserfaser. Die durchschnittliche Ablationstiefe betrug 17,8 mm± 7,3 mm. Zusammenfassung: Das Modell eignet sich zur Validierung thermoablativer Methoden. Das Ablationsergebnis ist abhängig von der erreichten Temperatur. Für den Zusammenhang zwischen erreichten Maximaltemperaturen und der Ausdehnung der Ablationszonen wurde keine Signifikanz erreicht.
The Madden–Julian oscillation (MJO) is a major
source of intraseasonal variability in the troposphere. Recently, studies have indicated that also the solar 27-day variability could cause variability in the troposphere. Furthermore, it has been indicated that both sources could be linked, and particularly that the occurrence of strong MJO events could be modulated by the solar 27-day cycle. In this paper, we analyze whether the temporal evolution of the MJO phases could also be linked to the solar 27-day cycle. We basically count the occurrences of particular MJO phases as a function of time lag after the solar 27-day extrema in about 38 years of MJO data. Furthermore, we develop a quantification approach to measure the strength of such a possible relationship and use this to compare the behavior
for different atmospheric conditions and different datasets, among others. The significance of the results is estimated based on different variants of the Monte Carlo approach, which are also compared. We find indications for a synchronization between the MJO phase evolution and the solar 27-day cycle, which are most notable under certain conditions: MJO events with a strength greater than 0.5, during the easterly phase of the quasi-biennial oscillation, and during boreal winter. The MJO appears to cycle through its eight phases within two solar 27-day cycles. The phase relation between the MJO and the solar variation appears to be such that the MJO predominantly transitions from phase 8 to 1 or from phase 4 and 5 during the solar 27-day minimum. These results strongly depend on the MJO index used such that the synchronization is most clearly seen when using univariate indices like the OLR-based MJO index (OMI) in the analysis but can hardly be seen with multivariate indices like the real-time multivariate MJO index (RMM). One possible explanation could be that the synchronization pattern is encoded particularly in the underlying outgoing longwave radiation (OLR) data. A weaker dependence of the results on the underlying solar proxy is also observed but not further investigated. Although we think that these initial indications are already worth noting, we do not claim to unambiguously prove this relationship in the present study, neither in a statistical nor in a causal sense. Instead, we challenge these initial findings
ourselves in detail by varying underlying datasets and methods and critically discuss resulting open questions to lay a solid foundation for further research.
