Head and neck cancers (HNC) are extremely complex disease types and it is likely that chromosomal instability is involved in the genetic mechanisms of its genesis. However, there is little information regarding the background levels of chromosome instability in these patients. In this pilot study, we examined spontaneous chromosome instability in short-term lymphocyte cultures (72 hours) from 72 study subjects - 36 newly diagnosed HNC squamous cell carcinoma patients and 36 healthy ethnic controls. We estimated chromosome instability (CIN) using chromosomal aberration (CA) analysis and nuclear level anomalies using the Cytokinesis Block Micronucleus Cytome Assay (CBMN Cyt Assay). The proliferation rates in cultures of peripheral blood lymphocytes (PBL) were assessed by calculating the Cytokinesis Block Proliferation Index (CBPI). Our results showed a significantly higher mean level of spontaneous chromosome type aberrations (CSAs), chromatid type aberration (CTAs) dicentric chromosomes (DIC) and chromosome aneuploidy (CANE UP) in patients (CSAs, $0.0294{\pm}0.0038$; CTAs, $0.0925{\pm}0.0060$; DICs, $0.0213{\pm}0.0003$; and CANE UPs, $0.0308{\pm}0.0035$) compared to controls (CSAs, $0.0005{\pm}0.0003$; CTAs, $0.0058{\pm}0.0015$; DICs, $0.0005{\pm}0.0003$; and CANEUPs, $0.0052{\pm}0.0013$) where p<0.001l. Similarly, spontaneous nuclear anomalies showed significantly higher mean level of micronuclei (MNi), nucleoplasmic bridges (NPBs) and nuclear buds (NBUDs) among cases (MNi, $0.01867{\pm}0.00108$; NPBs, $0.0156{\pm}0.00234$; NBUDs, $0.00658{\pm}0.00068$) compared with controls (MNi, $0.00027{\pm}0.00009$; NPBs, $0.00002{\pm}0.00002$; NBUDs, $0.00011{\pm}0.00007$).The evaluation of CBPI supported genomic instability in the peripheral blood lymphocytes showing a significantly lower proliferation rate in HNC patients ($1.525{\pm}0.005552$) compared to healthy subjects ($1.686{\pm}0.009520$) (p<0.0001). In conclusion, our preliminary results showed that visible spontaneous genomic instability and low rate proliferation in the cultured peripheral lymphocytes of solid tumors could be biomarkers to predict malignancy in early stages.
Lee, Alex;Seyednejad, Nazgol;Lawati, Yaseen Al;Mattice, Amanda;Anstee, Caitlin;Legacy, Mark;Gilbert, Sebastien;Maziak, Donna E.;Sundaresan, Ramanadhan S.;Villeneuve, Patrick J.;Thompson, Calvin;Seely, Andrew J.E.
Journal of Chest Surgery
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제55권2호
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pp.118-125
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2022
Background: A time course analysis was undertaken to evaluate how perioperative process-of-care and outcome measures evolved after implementation of an enhanced recovery after thoracic surgery (ERATS) program. Methods: Outcome and process-of-care measures were compared between patients undergoing major elective thoracic surgery during a 9-month pre-ERATS implementation period to those at 1-3, 4-6, and 7-9 months post-ERATS implementation. Outcome measures included length of stay, the 30-day readmission rate, 30-day emergency department visits, and minor and major adverse events. Process measures included first time to activity, out-of-bed, ambulation, fluid diet, diet as tolerated, as well as removal of the first and last chest tube, epidural, patient-controlled analgesia, and Foley and intravenous catheters. Results: In total, 704 patients (352 pre-ERATS, 352 post-ERATS) were included. Mobilization-related process measures, including time to first activity (16.5 vs. 6.8 hours, p<0.001), out-of-bed (17.6 vs. 8.9 hours, p<0.001), and ambulation (32.4 vs. 25.4 hours, p=0.04) saw statistically significant improvements by 1-3 months post-ERATS implementation compared to pre-ERATS. Time to Foley removal improved by 4-6 months post-ERATS (19.5 vs. 18.2 hours, p=0.003). Outcome measures, including the 30-day readmission rate and emergency department visits, steadily decreased post-ERATS. By 7-9 months post-ERATS, both minor (18.2% vs. 7.9%, p=0.009) and major (13.6% vs. 4.4%, p=0.007) adverse events demonstrated statistically significant improvements. Length of stay trended towards improvement from 6.2 days pre-ERATS to 4.8 days by 7-9 months post-ERATS (p=0.06). Conclusion: The adoption of ERATS led to improvements in multiple process-of-care measures, which may collectively and gradually achieve optimization of clinical outcomes.
Blanco, Carlota;Linares, Antonio;Dopico, Jose;Pico, Alex;Sobrino, Tomas;Leira, Yago;Blanco, Juan
Journal of Periodontal and Implant Science
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제51권5호
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pp.342-351
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2021
Purpose: The aim of this study was to compare the inflammatory and lipid profile of patients with and without peri-implantitis. Methods: A cross-sectional biochemical study was carried out in which blood samples were collected from 16 patients with peri-implantitis and from 31 subjects with healthy implants. Clinical peri-implant parameters were obtained from all subjects. Levels of tumor necrosis factor-alpha and interleukin-10 (IL-10) were measured in serum. Lipid fractions, glucose and creatinine levels, and complete blood count were also assessed. Results: After controlling for a history of periodontitis, statistically significant differences between peri-implantitis patients and controls were found for total cholesterol (estimated adjusted mean difference, 76.4 mg/dL; 95% confidence interval [CI], 39.6, 113.2 mg/dL; P<0.001), low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (estimated adjusted mean difference, 57.7 mg/dL; 95% CI, 23.8, 91.6 mg/dL; P<0.001), white blood cells (WBC) (estimated adjusted mean difference, 2.8×103/µL; 95% CI, 1.6, 4.0×103/µL; P<0.001) and IL-10 (estimated adjusted mean difference, -10.4 pg/mL; 95% CI, -15.8, -5.0 pg/mL; P<0.001). The peri-implant probing pocket depth (PPD) was modestly positively correlated with total cholesterol (r=0.512; P<0.001), LDL cholesterol (r=0.463; P=0.001), and WBC (r=0.519; P<0.001). A moderate negative correlation was observed between IL-10 and PPD (r=0.609; P<0.001). Conclusions: Otherwise healthy individuals with peri-implantitis showed increased low-grade systemic inflammation and dyslipidemia.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
경기도 태화산 서울대학술림에 위치한 대기관측타워에서 BVOCs 중 이소프렌, 모노테르펜을 2013년 5월, 6월, 8월에 PTR-MS를 이용하여 측정하고 이들의 분포 특성을 분석하였다. $O_3$과 온도, 습도 그리고 광합성유효복사와 잎면적지수를 측정하였다. 측정기간 동안 BVOCs 농도는 온도가 가장 높은 8월보다는 6월에 더 높았다. 태화산에서 측정된 침엽수와 활엽수의 광합성량(NPP, net primary production) 모두 6월에 가장 높았다. 이는 식생의 활동이 6월에 더 활발함을 의미하는데 이는 동북아시아 몬순의 영향으로 생각된다. 이소프렌은 늦은 오후에 최고 농도를, 모노테르펜은 저녁부터 농도가 높아져 밤 늦게 최고 농도를 보였다. 이들 모두 높이에 따라 평균 농도에 차이가 있었는데, 이소프렌과 모노테르펜 모두 캐노피 아래에서 높은 농도를 보였다. 반면, 온도는 캐노피 아래가 위보다 낮았고 $O_3$ 또한 캐노피 위에서 높아 산림 내와 산림 밖의 대기 간에 차이가 있었다. 특히, 이소프렌은 오후시간에 $O_3$과 같은 시간에 최고농도 보여 $O_3$ 생성에, 반대로 $O_3$은 농도가 급격히 감소하는 저녁시간에 캐노피 아래에서 농도가 크게 증가하는 모노테르펜은 $O_3$의 소멸에 영향을 미치는 것으로 나타났다. MEGAN을 이용하여 태화산에서 산정된 이소프렌과 모노테르펜의 배출계수는 각각 $641.9g\;km^{-2}h^{-1}$, $116.8g\;km^{-2}h^{-1}$로 CAPSS에서 산정된 잣나무 배출계수와 비교하면 이소프렌은 높고 반대로 모노테르펜은 낮았다. 이를 바탕으로 연간 배출량은 이소프렌은 1.1(톤/년), 모노테르펜은 0.9(톤/년)으로 산정되었다.
($\alpha$$_{x}$, $\alpha$X)와 ($\alpha$$_{Y}$ , $\alpha$Y)를 T$_2$ 공간 X와 Y의 Alexandroff base Compactification이라 할 때 $\alpha$fㆍ$\alpha$$_{x}$=$\alpha$$_{Y}$ f를 만족하는 open이고 연속인 함수 $\alpha$f:$\alpha$X$\longrightarrow$$\alpha$Y가 존재하는 연속함수 f:X$\longrightarrow$Y는 유일한 $\alpha$-extension $\alpha$f를 가지며 Category ABC를 T$_2$ 공간과 위와 같은 연속함수 f들의 Category라고 할 때 open이고 연속인 함수와 Compact space들의 Category는 Category ABC의 epireflective subcategory임을 밝혔다.
연구배경 : 상기도 저항증후군 (UARS)으로 진단 받은 환자 및 이들의 수면다원검사 소견을 정상인 및 수면 무호흡증(OSA) 환자의 그것과 비교 연구함으로서 UARS의 이해에 도움을 얻고자하였다. 방법 : 임상적인 면담, 신체검사 및 식도내 음압 (Pes)의 측정을 포함하는 수면다원검사를 통하여 UARS로 진단받은 20 명의 환자와 OSA로 진단 받은 30명의 환자를 대상으로 하였고, Williams 등 (10)의 자료를 정상비교치로 이용하였다. 결과 : UARS는 OSA 보다 젊고 비만도가 낮은 환자특성을 보이고 수면다원검사시 OSA의 진단기준이 되는 RDI와 $SaO_2$가 정상에 가까운 특정을 보임을 알 수 있다. 기타 수면지표들은 정상범위에 속하거나 이상소견이 있더라도 OSA 환자의 그것보다는 경미하여 UARS가 OSA보다는 가벼운 상태의 장애임을 시사한다. 그러나 UARS 환자들의 ESS의 점수는 병적인 수준으로 낮 동안의 졸림기로 일상생활에 많은 장애를 받고 있음을 시사한다. 결론 : 본 연구결과는 UARS 환자의 특성 및 이들의 특정 적인 수면다원검사 소견을 보여줬다고 생각하며 지금까지 발표되고있는 UARS에 대한연구결과들을 지지한다. 즉 UARS는 임상적, 실험실적으로 OSA와는 다른특징이 있는 수면관련 호흡장애의 아형이다. 따라서 임상적으로 수면관련 호흡장애가 의심되는 환자의 나이가 젊고 BMI가 정상이고, 일반수면다원검사에서 RDI와 $SaO_2$ 등이 수면관련 호흡장애 진단기준에 미흡하더라도 수면중 코를 고는 등의 상기도 저항(upper airway resistance)을 시사하는 증상이 있고, 뇌파상 이유없이 자주 반복되는 전기 생리적인 각성이 있다면 UARS를 의심하여야한다. UARS 환자들이 호소하는 낮 동안의 졸림기는 OSA 환자들의 그것과 비슷하여 일상생활에 많은 고통을 주고 반복적인 흉곽내 압력의 지나친 상승은 심혈관계에 해로운 영향을 미치는 바 UARS에 대한관심이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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