Sexualität

@book{williams1975sex2,
    author = "Williams, G. C",
    title = "Sex and Evolution",
    year = "1975",
    publisher = "Princeton, Princeton University Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Williams, G. C., 1975, Sex and Evolution: Princeton, Princeton University Press.}"
}

@book{maynardsmith1978the1,
    author = "Maynard Smith, J",
    title = "The Evolution of Sex",
    year = "1978",
    publisher = "Cambridge, Mass., Cambridge University Press",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Maynard Smith, J., 1978, The Evolution of Sex: Cambridge, Mass., Cambridge University Press.}"
}

@article{cotton2000evolution,
    author = "Cotton, James",
    title = "Evolution ohne Geschlecht",
    year = "2000",
    journal = "Genome Biology",
    url = "https://doi.org/10.1186/gb-2000-1-3-reports0068",
    doi = "10.1186/gb-2000-1-3-reports0068",
    number = "3",
    volume = "1"
}

@incollection{gouyon2015sex,
    author = "Gouyon, Pierre-Henri und de Vienne, Damien und Giraud, Tatiana",
    title = "Sex und Evolution",
    year = "2015",
    booktitle = "Handbuch evolutionären Denkens in den Wissenschaften",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-017-9014-7\_23",
    doi = "10.1007/978-94-017-9014-7\_23",
    pages = "499-507"
}

@incollection{crossref2016evolution,
    title = "Evolution und Sex",
    year = "2016",
    booktitle = "Primaten-Verhaltensökologie",
    url = "https://doi.org/10.4324/9781315657127-11",
    doi = "10.4324/9781315657127-11",
    pages = "171-210"
}

@incollection{estupinyà2016sex,
    author = "Estupinyà, Pere",
    title = "Sex in Evolution",
    year = "2016",
    booktitle = "S=EX²",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-3-319-31726-7\_8",
    doi = "10.1007/978-3-319-31726-7\_8",
    pages = "155-163"
}

@incollection{engelstädter2019sex,
    author = "Engelstädter, Jan und Úbeda, Francisco",
    title = "Sex, Evolution of",
    year = "2019",
    booktitle = "Encyclopedia of Theoretical Ecology",
    url = "https://doi.org/10.1525/9780520951785-112",
    doi = "10.1525/9780520951785-112",
    pages = "637-641"
}

HINTERGRUND: Geschlechtsbedingte Unterschiede beeinflussen die Tumorbiologie, Immunantworten und Behandlungsergebnisse beim Nierenzellkarzinom (RCC), doch die meisten computergestützten Modelle berücksichtigen nicht gemeinsam Sexualhormone, Immunzusammensetzung und die genetische Evolution des Tumors. Agentenbasierte Modelle (ABMs) simulieren Tumor-Immun-Interaktionen effektiv, werden jedoch selten um geschlechtsspezifische Modulation oder maschinell lernbasierte Optimierung erweitert. Diese Studie verbesserte ein agentenbasiertes Lernmodell (ALM), um RCC-Progression und Behandlungsantwort durch Integration hormoneller Effekte, Immuninteraktionen und tumorgenetischer Anpassung mit datengestützter Feinabstimmung zu simulieren. METHODEN: Ein RCC-spezifisches ALM wurde entwickelt, das Immun-Agenten (CD8+, NK, Treg, dendritische Zellen), hormonempfindliche Mechanismen, tumorgenetische Module und Wirkungen von Immun-Checkpoint-Inhibitoren (ICIs) und Tyrosinkinase-Inhibitoren (TKIs) umfasst. Die Tumorentwicklung wurde mit einem genetischen Algorithmus modelliert, der Promotor- und Genmutationen simuliert, wobei die Fitness durch Immunentweichung und Proliferationsvorteile definiert wurde. Modellparameter wurden mit klinischen Ergebnissen aus dem ARON-Datensatz über das Optuna-Framework optimiert, und die Leistung wurde mit dem Übereinstimmungsindex (CI) und dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) bewertet. ERGEBNISSE: Simulationen reproduzierten geschlechtsspezifische Behandlungsantworten. Weibliche Modelle zeigten verzögerte initiale Antworten, aber stärkere späte Immunaktivierung und schnelle Tumorregression, während männliche Modelle stabilere frühe Antworten, aber eine größere Tumorresilienz durch genetische Anpassungen aufwiesen. Adaptives Lernen zeigte die Fähigkeit, den Vorhersagefehler mit beiden Fitnessfunktionen zu reduzieren. SCHLUSSFOLGERUNGEN: Dieses ALM bietet einen explorativen Rahmen, um vorläufige Einblicke zu liefern, wie Sexualhormone, Immun-Dynamiken und Tumor-Genetik gemeinsam zur Gestaltung von RCC-Behandlungsergebnissen beitragen können. Obwohl die begrenzte Stichprobengröße die Validierung einschränkt, deuten die Ergebnisse auf das Potenzial der Kombination von ABMs mit biologisch datengestützter Optimierung zur Unterstützung der Patientenvorhersage hin und fordern weitere Untersuchungen in größeren Kohorten.

@article{doi103389fimmu20261779638,
    author = "Merelli, Emanuela und Taha, Tarek und Caputo, Marco und Obude, Destiny und Papa, Edoardo und Rizzo, Alessandro und Buti, Sebastiano und Massari, Francesco und Molina-Cerrillo, Javier und Monteiro, Fernando Sabino Marques und Maiorano, Brigida Anna und Santoni, Matteo",
    title = "An agent-based learning model integrating sex differences in renal cell carcinoma.",
    year = "2026",
    journal = "Frontiers in immunology",
    abstract = "BACKGROUND: Sex-based differences influence tumor biology, immune responses, and treatment outcomes in renal cell carcinoma (RCC), yet most computational models do not jointly incorporate sex hormones, immune composition, and tumor genetic evolution. Agent-based models (ABMs) effectively simulate tumor-immune interactions but are rarely extended to include sex-specific modulation or machine learning-based optimization. This study enhanced an agent-based learning model (ALM) to simulate RCC progression and treatment response by integrating hormonal effects, immune interactions, and tumor genetic adaptation with data-driven tuning. METHODS: An RCC-specific ALM was developed incorporating immune agents (CD8+, NK, Treg, dendritic cells), hormone-sensitive mechanisms, tumor genetic modules, and effects of immune checkpoint inhibitors (ICIs) and tyrosine kinase inhibitors (TKIs). Tumor evolution was modeled using a genetic algorithm simulating promoter and gene mutations, with fitness defined by immune evasion and proliferation advantages. Model parameters were optimized using clinical outcomes from the ARON dataset via the Optuna framework, and performance was assessed using concordance index (CI) and mean squared error (MSE). RESULTS: Simulations reproduced sex-specific treatment responses. Female models showed delayed initial responses but stronger late immune activation and rapid tumor regression, whereas male models exhibited more stable early responses but greater tumor resilience driven by genetic adaptations. Adaptive learning showed capability of reducing prediction error with both fitness functions. CONCLUSIONS: This ALM offers an exploratory framework to provide preliminary insights into how sex hormones, immune dynamics, and tumor genetics may jointly contribute to shaping RCC treatment outcomes. Although the limited sample size constrains validation, the results suggest the potential of combining ABMs with biological data-driven optimization to support patient prediction and call for further investigation in larger cohorts.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13126258/",
    doi = "10.3389/fimmu.2026.1779638",
    pmcid = "PMC13126258",
    pmid = "42064045"
}