• 대한핵의학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.294-302
• /
• 2000

목적: 종양세포에서 F-18-FDG 섭취 기전을 규명하기 위하여 F-18-FDG 섭취와 포도당운반체-1 (Glut-1), hexokinase의 발현과의 상관관계를 조사하였다. 대상 및 방법: 사람의 대장암(SNU-C2A, SNU-C4, SNU-C5), 간암(SNU-387, SNU-423, SNU-449), 폐암(NCI-H522, NCI-H358, NCI-H1299), 자궁경부암(HeLa, HeLa 229, HeLa S3), 그리고 뇌암(A172, Hs 683)에서 기원한 암 세포주 $5{\times}10^5$ 세포를 24 well plate에 24시간 배양하였다. 여기에 37 kBq의 F-18-FDG를 첨가한 후 각 세포의 섭취 정도를 감마 카운터를 사용하여 측정하였다. Hexokinase의 활성은 분광광도계를 사용하여 측정하였다. 디토콘드리아에서의 hexokinase 활성은 고속원심분리기를 이용하여 미토콘드리아 분획을 분리하여 조사하였다. Glut-1의 발현은 면역조직염색법으로 측정하였다. 결과: 종양세포의 종류에 따라 F-18-FDG 섭취, 전체 그리고 미토콘드리아 hexokinase 활성, 그리고 Glut-1의 발현 정도에 차이가 있었다. 종양세포주에서 F-18-FDG 섭취와 세포전체, 세포내 미토콘드리아 hexokinase 활성과의 상관관계(각각 r=0.27, r=0.26)는 낮게 나타났으며, Glut-1의 발현은 F-18-FDG의 섭취와 상관관계(p=0.81, p=0.0015)가 높았다. 대장암 세포주에서 F-18-FDG 섭취와 hexokinase 활성의 상관관계가 없다는 보고를 토대로 대장암 세포주 결과를 제외했을 경우에 F-18-FDG의 섭취와 세포전체 그리고 세포내 미토콘드리아에서의 hexokinase 활성과는 높은 상관관계(각각 r=0.81, p=0.0027, 그리고 r=0.81, p=0.0049)를 보였다. 결론: Glut-1이나 hexokinase 활성이 사람 종양 세포주에서 F-18-FDG의 섭취를 결정하는 주 요인이며, 종양세포의 종류에 따라 이들의 기여도는 서로 다름을 알 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제30권1_2호
• /
• pp.97-105
• /
• 2018

목 적 : Proton Therapy는 Bragg-peak를 이용해 종양에는 최대의 선량, 정상조직에는 최소의 선량을 줄 수 있는 특징을 가지고 있기 때문에 환자의 위치변화나 치료부위의 위치 변화를 정량화 할 수 있는 의료영상 분석 시스템은 양성자 치료에 있어서 무엇보다도 중요하다. 본 연구 목적은 Matlab 기반의 In-house Registration code를 제작하여 기존 DIPS program을 통한 Set-up과 In-house code를 통한 영상정합을 비교하여 Algorithm의 유용성을 평가하고 DIPS와 DRR간의 오차 값을 확인하여 기존 치료의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 양성자 치료를 받은 13명의 뇌종양, 두경부암 환자를 대상으로 하였으며 영상비교에 필요한 DIPS Program System(Version 2.4.3, IBA, Belgium)와 환자의 치료계획을 위해 Eclipse Proton Planning System(Version 13.7, Varian, USA)을 사용하였다. Registration 방법에 대한 Validation을 위해 Test image를 인위적으로 회전 및 이동하여 기존 Image와 영상정합 하였고, 기존 Set up 방식의 DIPS program의 환자 일별 초기 Set up image를 plan DRR과 영상정합 하여 각각 오차 값을 얻어 Algorithm의 유용성을 평가하였다. 그리고 기존 Set up 방식의 정확성을 평가하기 위해 환자 일별 최종 Set up image와 DRR image를 영상정합하여 오차 값을 확인하였다. 결 과 : Test image를 left와 right 방향으로 각각 0.5, 1, 10 cm를 이동시켰을 때 평균 0.018 cm의 오차 값을 보였으며 시계와 반시계방향으로 각각 1, $10^{\circ}$씩 회전시켰을 경우에는 평균 $0.0011^{\circ}$의 오차를 나타냈다. 4명의 환자 일별 초기 image를 영상정합 하였을 때는 x, y, z 방향 순으로 평균 0.056, 0.044, 0.053 cm의 오차 값을 나타냈으며 Rotation, Pitch 순으로 0.190, $0.206^{\circ}$의 차이를 나타냈다. 13명의 환자 일별 최종 image를 영상 정합 하였을 때는 x, y, z 방향 순으로 평균 차이는 0.062, 0.085, 0.074 cm이였고 Vector 값으로는 평균 0.120 cm의 차이를 보였다. Rotation, Pitch 순으로는 평균 0.171, $0.174^{\circ}$의 차이 값을 나타냈다. 결 론 : 본 연구를 통해 제작된 Matlab 기반의 In-house Registration code는 단순한 Image 뿐만 아니라 해부학적 구조에서도 Intensity 기반의 정확한 영상정합을 나타냈다. 또한 기존 치료방식의 DIPS program을 통한 Set-up 오차는 매우 미미한 차이를 보임으로써 이는 양성자치료의 정확성을 확인할 수 있었다. 앞으로 임상적용을 위해 추가적인 프로그램 개발과 향후 Intensity 기반의 Matlab In-house code 연구가 필요하다고 사료된다.