된장의 면역증강 효과에 미치는 영향을 위장관도에서 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. $CD4^+/CD8^+$ T 림프구의 면역조직화학적 염색반응에서 된장식이를 첨가한 모든 실험군에서 $CD4^+$ T 세포는 공장의 점막 고유층과 음와 아래의 고유층에서 강한 면역 반응을 나타내었고, 결장에서는 점막 하층과 외막층의 혈관 주위에서 강한 면역반응을 나타내었다. 반면, $CD8^+$ T 세포는 Group III에서 결장의 점막상피, 점막 고유층, 점막하층 및 외막층에서 강한 면역반응을 나타내었고, uNOS에 대한 면역 반응에서는 된장 식이를 첨가한 모든 실험군에서 결장 점막하층과 근육층신경얼기에서 강한 면역반응을 나타내었다. Protein kinase C-${\alpha}$에 대한 면역반응은 Group II와 Group III에서 점막상피와 근육층에서 강한 면역반응을 나타내었고, stem cell factor에 대한 면역반응은 된장식이를 첨가한 모든 실험군의 점막상피와 Group I의 근육층에서 강한 면역반응을 나타내었다. 이상의 실험결과로 대조군에 비하여 농도별로 된장식이를 첨가한 실험군에서 $CD4^+/CD^+8$에 대하여 강한 면역반응을 보인 것으로 보아 위장관에서 면역능을 증가시킬 것으로 사료되며, uNOS의 증가에 따른 NO의 방출이 위장관의 운동과 혈관운동을 촉진하여 위비움과 결장의 운동을 촉진할 것으로 사료되었다. 또한 농도별로 된장 식이를 첨가한 실험군에서 protein kinase C-${\alpha}$와 stem cell factor에 대한 면역반응이 위장관의 점막상피에서 강하게 나타난 것으로 보아 점막 상피세포의 증식과 분화를 촉진시켜 여러 가지 물질의 흡수와 전달에 관여할 것으로 사료되었다.
Background: Nivolumab and pembrolizumab are antagonists of the programmed death-ligand 1 (PD-L1) receptor that function as immuno-oncological agents. This study aimed to evaluate the safety and efficacy of nivolumab and pembrolizumab in elderly patients in outpatient settings. Methods: The safety and efficacy of nivolumab and pembrolizumab were compared retrospectively among patients at the Veterans Health Service (VHS) Medical Center in Seoul, South Korea, from September 1, 2017 to August 25, 2018. Results: Eighty-seven patients were selected for the study. The median progression-free survival was 63 days for nivolumab (95% confidence interval (CI), [14 to 282]) vs. 243 days for pembrolizumab (95% CI, [22 to 348]) (p =0.04). The objective response rate (ORR) was 0% in the nivolumab group vs 5.6% in the pembrolizumab group (p =0.310). All the patients exhibited treatment-related adverse effects. More than 89% of the patients exhibited diseases of the gastrointestinal (GI) tract. Pneumonia, of grades three or higher, was the most common adverse effect, followed by weakness and anorexia. Conclusions: There was no statistically significant difference between the nivolumab group and the pembrolizumab group with respect to the ORR. The incidence and severity of the adverse effects in this study were higher than those of previous studies; however, these adverse effects are generally manageable in a real-world clinical setting. Further randomized controlled studies will be necessary to confirm these results in elderly patients.
Vinegar is a very popular ingredient used in many cuisines. It is also known for its beneficial health, beauty and possible weight-loss properties. The authors report on a patient who presented to the emergency department with unstable vital signs complaining of generalized abdominal pain after ingestion of 450 ml of apple cider vinegar. We documented a case of corrosive gastrointestinal injury with persistent metabolic acidosis occurring after ingesting apple cider vinegar with an acetic acid concentration of 12~14%. Toxic damage to the liver and kidney were also observed, peaking on post-ingestion day 3. The patient received supportive care and hemoperfusion for three days without much clinical improvement and died in the seventh day of intensive care due to disseminated intravascular coagulation and multi organ failure. Edible vinegar, when taken in large amounts, is capable of inducing corrosive injuries of the GI tract as well as severe systemic toxicities, such as metabolic acidosis. Safety precautions regarding vinegar deserve more public attention and clinicians also should be astute enough to recognize the potential damage accompanying vinegar ingestion.
인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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