25년령의 암컷 캘리포니아 바다사자(Zalophus californianus)가 고령으로 인하여 분리 사육되고 있었다. 침울, 식욕부진, 쇠약, 체중감소 등의 임상증상을 보인 후 폐사하였고, 부검을 실시하였다. 육안적으로 양측 신장은 창백하고 직경 0.5-3 cm의 종양 결절이 다발성으로 관찰되었다. 간과 비장, 소장에서도 한계가 명료하고 크기가 다양하며 단단한 전이성 종양 결절이 다발성으로 존재하고 있었다. 본 예는 육안 및 병리조직학적 소견을 근거로 신장과 비장, 소장의 전이를 동반한 신장세포암종으로 진단할 수 있었다. 국내 캘리포니아 바다사자에서의 신장암의 보고는 드물며 향후 임상적으로 바다사자의 진료와 진단에 도움이 되고자 본 논문을 발표하는 바이다.
본 연구는 녹차폴리페놀이 시스플라틴의 항암작용과 신장 독성에 미치는 영향을 유방암 세포(EMT6)와 암세포 이식마우스를 이용하여 in vitro와 in vivo 실험으로 관찰하였다. 배양한 EMT6 세포에서 녹차폴리페놀은 시스플라틴에 의한 세포 독성을 증가시켰다. 마우스에 EMT6 세포를 주사하여 유발된 종양의 크기가 시스플라틴군(CP)보다 시스플라틴+녹차폴리페놀군(CP+GTP)에서 유의하게 작았고, 종양조직 p53와 caspase-3 활성화가 시스플라틴군(CP)보다 시스플라틴+녹차폴리페놀군(CP+GTP)에서 유의하게 높았으며, 신장 GGT와 AP 활성은 시스플라틴군(CP)보다 시스플라틴+녹차폴리페놀군(CP+GTP)에서 유의하게 높았고, 신장 조직학적 소견에서 신세뇨관 확장과 괴사가 시스플라틴군(CP)보다 시스플라틴+녹차폴리페놀군(CP+GTP)에서 유의하게 낮았다. 이상의 결과 녹차폴리페놀은 EMT6 유방암 세포를 이용한 in vitro 및 in vivo 실험에서 시스플라틴의 항암작용을 증강시키면서 신장에 대한 독성 부작용은 감소시키는 효과가 있는 것으로 추측된다. 녹차폴리페놀의 시스플라틴 항암작용 증강과 신장 독성 억제 및 감소 효과는 시스플라틴에 의한 암 치료 시 화학요법제의 보조제로서 이용가치가 있는 것으로 생각되며, 항암화학요법제에 대한 보조제로의 개발을 위해서는 대규모 동물실험을 통한 효과 입증 및 부작용에 대한 실험과 임상연구가 뒷받침되어야 할 것으로 사료된다.
두경부암은 전세계에서 발병률이 여섯 번째로 높은 암으로 그동안 수술적 치료를 선호하였으나 광범위한 절제에 따른 기능적 장애로 인해 항암치료에 대한 관심이 높아지고 있다. 두경부암에서 cisplatin이 가장 많이 사용되는 항암제이나 cisplatin 내성이 문제가 되고 있다. 따라서 부작용은 줄이고, 약제내성 기전에 대해 이해하여 암세포의 사멸은 증대시키는 새로운 항암제의 개발이 필요하다. Survivin은 inhibitor of apoptosis proteins (IAPs) family 중 하나로 두경부암에서 과발현되어 있다. YM155는 survivin을 억제하는 분자로 본 연구를 통해 YM155의 처리 후 두경부 암세포의 세포자멸사가 유도되며, 뇌암 세포와 신장암 세포에서도 세포자멸사가 유도됨을 확인할 수 있었다. 반면에 정상세포인 mesangial cells에는 YM155가 세포자멸사에 영향을 주지 않았다. YM155는 caspase의 활성화를 통해 세포자멸사를 촉진하며, anti-apoptotic protein인 c-FLIP, Mcl-1, survivin의 발현을 저해하는 것으로 확인되었다. YM155는 두경부 뿐만 아니라 다른 장기의 악성종양 치료법의 개발에 활용 될 수 있을 것으로 생각된다.
목적 본 연구는 신장종양 환자에서 시행한 고주파절제술 이후 신장 기능에 영향을 미치는 다양한 요소들에 대한 평가를 통해서 이들의 상관관계와 임상적 가치를 평가하기 위한 것이다. 대상과 방법 2010년 1월부터 2018년 12월까지 본원에서 ultrasonography, CT 유도하에 고주파절제술을 시행 받은 91명을 대상으로 선정하였다. 신기능을 평가하는 방법으로 시술 직전과 시술 이후 혈청 크레아티닌, 사구체 여과율을 측정하였다. 시술 전과 비교하여 혈청 크레아티닌 수치가 0.3 mg/dL 이상 증가하는 것을 유의미한 것으로 정하고, 이에 근거하여 두 그룹으로 분류하였다. 신장 기능 손상에 영향을 미치는 요소를 평가하기 위해서 다변수 로지스틱 회귀분석을 이용해서 그룹 간에 비교를 시행하였다. 결과 단일 신장, 3단계 이상의 만성 콩팥병, 요관 손상은 신장 기능 손상에서 통계적으로 유의한 의미가 있었다. 성별, 연령, 다른 암, 종양 크기, 위치, 성장 형태, 집합계와의 근접성 등은 통계적으로 유의하지 않았다. 신장 기능 수치의 시간에 따른 변화는 단일 신장, 3단계 이상의 만성 콩팥병, 요관 손상 유무에 따라서 통계적으로 유의하게 달랐다. 결론 고주파절제술 시행 전의 의학적 상태 중 단일 신장, 3단계 이상의 만성 콩팥병, 시술 이후 발생한 합병증 중 요관 손상은 시술 이후 발생하는 신장 기능 손상의 위험요소로 생각할 수 있다.
본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.
기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.
Although brain metastasis of renal cell carcinoma is a major cause of death in Von Hippel-Lindau disease(VHL), it is not easy to distinguish local recurrence of hemangioblastoma from distant metastasis. In addition, hemangioblastoma has several characteristics suitable for recipient of "tumor-to-tumor metastasis". Authors report a case of Von Hippel-Lindau disease that had metastases of renal cell carcinomas.
Pumonary metastases from renal cell carcinoma are common, but metastases in the large brohchi are uncommon and recurrence of renal cell carcinoma 10 years after primary resection is rare case. When endobronchial metastasis do present they usually simulate, clinically and radiologically, bronchial carcinoma. We report a 67-year-old man with endobronchial metastasis of renal cell carcinoma 10 years after radical nephrectomy with a brief review of the literature.
Renal cell carcinoma (RCC) is common primary tumor of kidney. In the past, it had been considered a difficult tumor to manage since the detection was usually delayed until paraneoplastic syndrome and/or distant metastasis appeared due to its slow progression. However, the recent popularization of ultrasound and computed tomography has made RCC one of the easily curable cancers. Eighty percent are found early, mostly with tumor size less than 5 cm. Five-year survival rate after successful nephrectomy is exceeded 80-90 percent. Curative nephrectomy can be tried in stage 1 and 2, and some cases of stage 3. In these cases, return to flight can be considered after 6 to 12 months' observation. It should be monitored any occurrence of cancer recurrence, need for systemic treatment, metastasis, and paraneoplastic syndrome, etc. If any signs of recurrence are found or new treatment needs to be initiated, the flight should be suspended. If there is no recurrence for more than 5 to 10 years, the patient doesn't have to be followed anymore.
Since renal cell carcinoma(RCC) has various examination and treatment methods according to clinical stage and histopathological characteristics, it is required to determine accurate and efficient treatment methods in the clinical field. However, the process of collecting and processing RCC medical data is difficult and complex, so there is currently no AI-based clinical decision support system for RCC treatments worldwide. In this study, we propose a clinical decision support system that helps clinicians decide on a precision treatment to each patient. RCC standard big database is built by collecting structured and unstructured data from the standard common data model and electronic medical information system. Based on this, various machine learning classification algorithms are applied to support a better clinical decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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