Background: As all HLA class II genes, the DQ genes show their polymorphic variation mainly in the second exon, which encodes the first extracellular domain of the molecule. PCR-SSOP (Polymerase chain reaction-Sequence specific oligonucleotide probe) techniques were frequently used for HLA-DQA1 and DQB1 typing but certain alleles, $DQA1^*0101/0104/0105$, $^*302/0303$, $*0501/0505$ and $DQB1^*0201/^*0202$ which differ from each other in segment other than exon 2, could not be unequivocally assigned. Methods: To overcome this problem, we applied additional PCR-SSP (PCR-Sequence specific primer) method to analyze DQA1 exons 1, 3 and 4 and DQB1 exon 3. And we investigated the distributions and haplotypes of HLA-DRB1, DQA1 and DQB1 alleles in 406 unrelated Korean healthy individuals. Results: Using this method the indistinguishable alleles of DQA1 and DQB1 in PCR-SSOP were typed definitively. We also found several important associations between DQA1 and DQB1 alleles in the Korean population; $DQA1^*0101-DQB1^*0501$, $DQA1^*0104-DQB1^*0502$ or $-^*0503$, $DQA1^*0105-DQB1^*0501$, $DQA1^*0302-DQB1^*0303$, $DQA1^*0303-DQB1^*0401$ or $-^*0402$, $DQA1^*0501-DQB1^*0201$, $DQA1^*0505-DQB1^*0301$, and $DQA1^*0201-DQB1^*0202$. The haplotypes of DRB1-DQA1-DQB1 associated with $DQA1^*01$, $^*03$, $^*05$, and $DQB1^*02$ subtypes were investigated. Several haplotypes associated with these alleles were observed in the Korean population. Conclusion: Our results can be helpful to find potential unrelated donors for bone marrow registries and study the HLA-associated disease and anthropology at high-resolution allelic level.
To quantitatively evaluate how setup errors in conjunction with dose gradients contribute to the error in IMRT dose quality assurance (DQA) measurements. The control group consisted of 5 DQA plans of which all individual field dose differences were less than ${\pm}5%$. On the contrary, the examination group was composed of 16 DQA plans where any individual field dose difference was larger than ${\pm}10%$ even though their total dose differences were less than ${\pm}5%$. The difference in 3D dose gradients between the two groups was estimated in a cube of $6{\times}6{\times}6\;mm^3$ centered at the verification point. Under the assumption that setup errors existed during the DQA measurements of the examination group, a three dimensional offset point inside the cube was sought out, where the individual field dose difference was minimized. The average dose gradients of the control group along the x, y, and z axes were 0.21, 0.20, and 0.15 $cGy{\cdot}mm^{-1}$, respectively, while those of the examination group were 0.64, 0.48, and 0.28 $cGy{\cdot}mm^{-1}$, respectively. All 16 plans of the examination group had their own 3D offset points in the cube. The individual field dose differences recalculated at the offset points were mostly diminished and thus the average values of total and individual field dose differences were reduced from 3.1% to 2.2% and 15.4% to 2.2%, respectively. The offset distribution turned out to be random in the 3D coordinate. This study provided the quantitative data that support the large individual field dose difference mainly stems from possible geometric errors (e.g., random setup errors) under the influence of steep dose gradients of IMRT field.
Background: Helicobacter pylori is an important gastrointestinal pathogen related to the development of not only atrophic gastritis and peptic ulcer, but also gastric cancer. Human leukocyte antigens (HLA) may play particular roles in host immune responses to bacterial antigens. This study aimed to investigate the association between HLA-DQA1 and DQB1 genotypes and haplotypes vs H. pylori infection in an Indonesian population. Methods: We selected 294 healthy participants in Mataram, Lombok Island, Indonesia. H. pylori infection was determined by urea breath test (UBT). We analyzed HLA-DQA1 and DQB1 genotypes by PCR-RFLP and constructed haplotypes of HLA-DQA1 and DQB1 genes. Multiple comparisons were conducted according to the Bonferroni method. Results: The H. pylori infection rate was 11.2% in this Indonesian population. The DQB1*0401 genotype was noted to be associated with a high risk of H. pylori infection, compared with the DQB1*0301 genotype. None of the HLA-DQA1 or DQB1 haplotypes were related to the risk of H. pylori infection. Conclusions: The study suggests that HLADQB1 genes play important roles in H. pylori infection, but there was no statistically significant association between HLA-DQA1 or DQB1 haplotypes and H.pylori infection in our Lombok Indonesian population.
The objective of this study was to evaluate the accuracy and impact of leaf open time (LOT) and pitch using various machine learning models on EBT film-based delivery quality assurance (DQA) performed on 211 patients of helical tomotherapy (HT). We randomly selected passed (n=191) and failed (n=20) DQA measurements to evaluate the accuracy of the k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), naive Bayes (NB) and logistic regression (LR) models using scale-dependent metrics such as the coefficient of determination (R2), mean squared error (MSE), and root MSE (RMSE). We evaluated the performance of the four prediction models in terms of the accuracy, precision, sensitivity, and F1-score using a confusion matrix, finding the NB and LR models to achieve optimal results. The results of this study are expected to reduce the workload of medical physicists and dosimetrists by predicting DQA results according to LOT and pitch in advance.
Cigarette butts from 5 smokers were gathered and then, placed in room temperature for 1, 3, 5, 7, 15 days. The possible use of the cigarette butts for individual identification was evaluated in sex determination, amplification of D1S80 locus, polymorphisms of HLA-DQA1 gene from the extracted DNA. 1. DNA extraction was possible in cigarette butts weree left in room temperature for 15days, so it can be applicatable to individual identification by polymerase chain reaction(PCR). 2. Amplification of X-Y homologous amelogenin gene by PCR made it possible to identify the sex in saliva stains (cigarette butts). 3. Amplification of D1S80 locus can be acquired from adding the boving serum albumin and hot start PCR procedures from forensic samples such as saliva stains (cigarette butts), so the AMP-FLPs examining is possible. 4. Genotype could be determined simply and rapidly using Amplitype$TM$ HLA-DQ$\alpha$ forensic kit in examining the HLA-DQA1 gene. From the investigation, DNA extraction, sex determination, amplification of D1S80 locus, polymorphisms of HLA-DQA1 gene was successfully done even though the cigarette butts were left for 15 days at room temperature. Therefore cigarette butts are highly reliable and applicatable as molecular biologic samples for individual identification.
The swine leukocyte antigen class II molecules are possibly associated with the induction of protective immunity. The study described here was to investigate the relationship between polymorphisms in exon 2 of the swine DQA gene and piglet diarrhea. This study was carried out on 425 suckling piglets from three purebred pig strains (Large White, Landrace and Duroc). The genetic diversity of exon 2 in swine DQA was detected by PCR-SSCP and sequencing analysis, eight unique SSCP patterns (AB, BB, BC, CC, CD, BD, BE and DD) representing five specific allele (A to E) sequences were detected. Sequence analysis revealed 21 nucleotide variable sites and resulting in 12 amino acid substitutions in the populations. A moderate level polymorphism and significant deviations from Hardy-Weinberg equilibrium of the genotypes distribution were observed in the populations (p<0.01). The association analysis indicated that there was a statistically significant difference in the score of piglet diarrhea between different genotypes, individuals with genotype CC showed a lower diarrhea score than genotypes AB ($0.98{\pm}0.09$), BB ($0.85{\pm}0.77$) and BC ($1.25{\pm}0.23$) (p<0.05), and significantly low than genotype BE ($1.19{\pm}0.19$) (p<0.01), CC genotype may be a most resistance genotype for piglet diarrhea.
호흡연동 래피드아크 치료는 무건운 하중의 선형가속기 갠트리의 회전과 정지의 반복과정에서 갠트리 회전 재시작점의 오차와 다엽조리개의 정확한 움직임 및 갠트리 속도와 같은 래피드아크의 선량정확도를 결정하는 요소들의 오차 가능성으로 인한 선량 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 갠트리의 회전과 정지의 반복적인 동작이 호흡연동 래피드아크 치료의 정확도에 어떠한 영향을 끼치는 지 치료 시 총 회전과 정지 동작 수를 결정하는 빔조사 구간 길이의 변화를 통해 분석하였다. 총 10명의 간암 환자를 대상으로 래피드아크 치료계획을 수립하였고, RPM 호흡연동 장치와 정확한 빔조사 구간 길이를 설정하기 위해 동적 팬텀을 사용하였다. 각 래피드아크 치료계획 당 EPID를 사용한 portal dosimetry delivery quality assurance (DQA) 계획과 이차원 다이오드 검출기배열장치인 MapCHECK2를 사용한 DQA 계획을 수립하여 호흡연동 방사선 치료과정에서 누적된 선량분포의 정확도를 분석하였다. 모든 환자의 호흡주기는 4초로 설정하였고, 수립한 DQA 계획들을 호흡연동 없이 연속적으로 조사하는 것과, 1초의 빔조사 구간과 2초의 빔조사 구간, 총 3가지의 경우에 대해 실제 방사선량 측정과 감마평가를 통해 선량의 정확도를 분석하였다. Portal dosimetry DQA 경우 평균 감마평가의 합격률은 호흡연동 없이 연속적일 때 $98.72{\pm}0.82%$ 였고, 1초의 빔조사 구간의 경우 $94.91{\pm}1.64%$, 2초의 빔조사 구간의 경우 $98.23{\pm}0.97%$이었다. MapCHECK2 DQA경우 평균 감마평가의 합격률은 호흡연동 없이 연속적일 때 $97.80{\pm}0.91%$였고, 1초의 빔조사 구간의 경우 $95.38{\pm}1.31%$, 2초의 빔조사 구간의 경우 $97.50{\pm}0.96%$였다. 본 연구 결과를 통해 빔조사 구간의 길이가 증가하여 갠트리 정지 동작 수가 감소할수록 호흡연동 래피드아크의 선량 정확도가 증가함을 확인할 수 있었으며, 이러한 특성을 호흡연동 방사선치료 대상 환자의 선정 및 호흡방식에 대한 교육과정에 고려되어야 할 것으로 판단되었다.
토모를 이용한 회전 방사선치료 시 2차원적인 선량분포 평가 대신 3차원적 선량분포 평가의 필요성에 관하여 연구하였다. 토모 치료 부위의 정확한 선량분포를 측정하기 위하여 RANDO phantom을 이용하였으며, 평가 대조군으로 gafchromic EBT2 필름의 선량분포와 3차원 체적팬텀인 ArcCHECK phantom을 이용하여 3차원적인 선량분포를 gamma correction(3%/3 mm, 2%/2 mm)으로 평가하였다. 팬텀에 대한 치료 영역은 각각 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3 cm로 설정하였으며, 처방선량을 1,200 cGy로 하여 5회씩 선량을 조사하였다. Gafchromic EBT2 필름을 이용한 절대선량 측정 시 평균오차는 $0.76{\pm}0.59%$이었으며, ArcCHECK phantom을 이용한 절대선량 측정 시 평균오차는 $1.37{\pm}0.76%$로 나타났다. 선량분포의 평가에서 gafchromic EBT2 필름인 경우 gamma correction(3%/3 mm)은 평균 $97.72{\pm}0.02%$, ArcCHECK phantom인 경우 평균 $99.26{\pm}0.01%$로 측정되었다. 또한 gafchro mic EBT2 필름에서 gamma correction(2%/2 mm)의 평균은 $94.21{\pm}0.02%$이며, ArcCHECK phantom에서는 평균은 $93.02{\pm}0.01%$로 측정되었다. 토모치료를 이용한 환자 DQA에서 3차원 체적팬텀인 ArcCHECK phantom을 이용한 선량분포 평가가 cheese phantom을 이용한 선량분포 평가에 비하여 치료영역 주변부에 대한 정확한 측정과 실시간 평가가 가능하므로 환자의 치료가 보다 더 정확하고 빨리 이루어질 수 있을 것으로 사료된다.
목 적: 본 연구의 목적은 타깃 용적의 변화에 따라 MLC 로그 파일 기반 소프트웨어(Mobius)와 기존의 팬텀-전리함(ArcCheck) 선량 검증 방법 간에 차이를 비교 분석하는데 목적이 있다. 대상 및 방법: 반지름이 0.25cm, 0.5cm, 1cm, 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 6cm, 7cm, 8cm, 9cm, 10cm까지 총 12개의 球(구) 모양 타깃이 있는 플랜을 생성하고 Mobius와 ArcCheck을 사용한 선량 검증을 각각 3번씩 실시하였다. 조사된 데이터를 점선량 오차값과 감마 통과율(3%/3mm)을 평가지표로 하여 비교 분석하였다. 결 과: Mobius의 점선량 오차값은 반지름 0.25cm에서 -9.87%, 0.5cm에서 -4.39%로 나타났고, 나머지 타깃 용적에서 오차값은 3% 이내로 나타났다. 감마 통과율은 반지름 9cm에서 95%, 10cm에서 93.9%로 나타났고, 나머지 타깃 용적에서는 95% 이상의 통과율을 보였다. ArcCheck에서 점선량 평균 오차값은 모든 타깃 용적에서 2% 내외의 일치율을 보였다. 감마 통과율 역시 모든 타깃 용적에서 98% 이상의 통과율을 보였다. 결 론: 반지름 0.5cm 이하의 작은 타깃이나 반지름 9cm 이상의 큰 타깃에서는 MLC 로그 파일 기반 DQA의 불확실성을 고려하여, 팬텀-전리함 기반 DQA를 상호 보완해서 사용함으로써 점선량, 감마 지표, DVH, 타깃 포함 등의 종합적인 분석으로 선량 전달 검증을 하는 것이 바람직하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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