Cancers claim millions of lives each year. Early detection that can enable a higher chance of cure is of paramount importance to cancer patients. However, diagnostic tools for many forms of tumors have been lacking. Over the last few years, studies of chimeric RNAs as biomarkers have emerged. Numerous reports using bioinformatics and screening methodologies have described more than 30,000 expressed sequence tags (EST) or cDNA sequences as putative chimeric RNAs. While cancer cells have been well known to contain fusion genes derived from chromosomal translocations, rearrangements or deletions, recent studies suggest that trans-splicing in cells may be another source of chimeric RNA production. Unlike cis-splicing, trans-splicing takes place between two pre-mRNA molecules, which are in most cases derived from two different genes, generating a chimeric non-co-linear RNA. It is possible that trans-splicing occurs in normal cells at high frequencies but the resulting chimeric RNAs exist only at low levels. However the levels of certain RNA chimeras may be elevated in cancers, leading to the formation of fusion genes. In light of the fact that chimeric RNAs have been shown to be overrepresented in various tumors, studies of the mechanisms that produce chimeric RNAs and identification of signature RNA chimeras as biomarkers present an opportunity for the development of diagnoses for early tumor detection.
Biomarkers indicating past exposure to radiation have not yet been entirely satisfactory. In this study, we validated several genes reported as radiation response genes, as biomarkers to detect past exposure to radiation in occupationally exposed workers, especially workers in the medical field. A total of 54 radiation workers in hospital were investigated for radiation exposure dose. Their average radiation dose of recent one year was 1.09 mSv ($\pm$1.63) with a 10.63 mSv ($\pm$12.91) cumulative dose. The results of the multiple regression analysis for the various variables indicate that the Hsc70 (P=0.0292) and ORAL (P=0.0045) may be candidate biomarkers for the recent 1 year radiation exposure in radiation workers, whereas AEN (P=0.0334) and PGAMI (P=0.0003) might be for cumulative exposure.
Novel cancer biomarkers are required to achieve early diagnosis and optimized therapy for individual patients. Cancer is a disease of the genome, and tumor tissues are a rich source of cancer biomarkers as they contain the functional translation of the genome, namely the proteome. Investigation of the tumor tissue proteome allows the identification of proteomic signatures corresponding to clinico-pathological parameters, and individual proteins in such signatures will be good biomarker candidates. Tumor tissues are also a rich source for plasma biomarkers, because proteins released from tumor tissues may be more cancer specific than those from non-tumor cells. Two-dimensional difference gel electrophoresis (2D-DIGE) with novel ultra high sensitive fluorescent dyes (CyDye DIGE Fluor satulation dye) enables the efficient protein expression profiling of laser-microdissected tissue samples. The combined use of laser microdissection allows accurate proteomic profiling of specific cells in tumor tissues. To develop clinical applications using the identified biomarkers, collaboration between research scientists, clinicians and diagnostic companies is essential, particularly in the early phases of the biomarker development projects. The proteomics modalities currently available have the potential to lead to the development of clinical applications, and channeling the wealth of produced information towards concrete and specific clinical purposes is urgent.
Environmental and anthropogenic changes affect the health and stability of marine ecosystem. In this study we aimed to identify molecular biomarkers for ecotoxicological pollutants risk assessment in the rockfish (Sebastes schlegeli). We designed primers based on conserved sequences by multiple alignments of target genes from related species, and cloned the partial cDNAs of cytochrome P450 (CYP1A1), glutathione S-transferase (GST), metallothionein (MT), superoxide dismutase (SOD), ubiquitin (UB), vitellogenin (VTG) and $\beta$-actin by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) from S. schlegeli. Northern blot results indicated that these six genes expressions were significantly induced by benzo[a]pyrene (BaP, 1 ${\mu}M$) and that the level of each of their transcripts increased in BaP-exposed rockfish in a time-dependent manner. This study suggests that transcriptional changes in these six genes may be used for monitoring environmental exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs).
Regardless of advances in treatment modalities with the invention of newer therapies, breast cancer remains a major health problem with respect to its diagnosis, treatment and management. This female malignancy with its tremendous heterogeneous nature is linked to high incidence and mortality rates, especially in developing region of the world. It is the malignancy composed of distinct biological subtypes with diverse clinical, pathological, molecular and genetic features as well as different therapeutic responsiveness and outcomes. This inconsistency can be partially overcome by finding novel molecular markers with biological significance. In recent years, newer technologies help us to indentify distinct biomarkers and increase our understanding of the molecular basis of breast cancer. However, certain issues need to be resolved that limit the application of gene expression profiling to current clinical practice. Despite the complex nature of gene expression patterns of cDNAs in microarrays, there are some innovative regulatory molecules and functional pathways that allow us to predict breast cancer behavior in the clinic and provide new targets for breast cancer treatment. This review describes the landscape of different molecular markers with particular spotlight on vitamin D signaling pathway and apoptotic specific protein of p53 (ASPP) family members in breast cancer.
Deep learning has been applied to various medical data. In particular, current deep learning models exhibit remarkable performance at specific tasks, sometimes offering higher accuracy than that of experts for discriminating specific diseases from medical images. The current status of deep learning applications to molecular imaging can be divided into a few subtypes in terms of their purposes: differential diagnostic classification, enhancement of image acquisition, and image-based quantification. As functional and pathophysiologic information is key to molecular imaging, this review will emphasize the need for accurate biomarker acquisition by deep learning in molecular imaging. Furthermore, this review addresses practical issues that include clinical validation, data distribution, labeling issues, and harmonization to achieve clinically feasible deep learning models. Eventually, deep learning will enhance the role of theranostics, which aims at precision targeting of pathophysiology by maximizing molecular imaging functional information.
Biomarkers identify various stages and interactions on the pathway from exposure to disease. The three categories of biomarkers are those measuring susceptibility, exposure and effect. Susceptibility biomarkers are identifiable genetic variations affecting absorption, metabolism or response to environmental agents. Biomarkers of exposure indicate the amount of a foreign compound that is absorbed into the body. Biological measurements performed on human tissues are vastly expanding the capabilities of classical epidemiology, which has relied primarily on estimates of human exposure derived form chemical levels in the air, water, and other exposure routes. Biomarkers of exposure indicate the amount of a foreign compound that is absorbed into the body. Biological measurements performed on human tissues are vastly expanding the capabilities of classical epidemiology, which has relied primarily on estimates of human exposure derived form chemical levels in the air, water, and other exposure routes. The biomarker response is typical of chemical pollution by specific classes of compound, such as (i) heavy metals (mercury, cadmium, lead, zinc), responsible for the induction of metallothionein synthesis, and (ii) organochlorinated pollutants (PCBs, dioxins, DDT congeners) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), which induce the mixed function oxygenase (MFO) involved in their bio transformations and elimination. Currently genomic researches are developed in human cDNA clone subarrays oriented toward the expression of genes involved in responses to xenobiotic metabolizing enzymes, cell cycle components, oncogenes, tumor suppressor genes, DNA repair genes, estrogen-responsive genes, oxidative stress genes, and genes known to be involved in apoptotic cell death. Several research laboratories in Korea for kicking off these Environmental Genomics were summarized.
Sohrabi, Amir;Mirab-Samiee, Siamak;Rahnamaye-Farzami, Marjan;Rafizadeh, Mitra;Akhavan, Setareh;Hashemi-Bahremani, Mohammad;Modarressi, Mohammad Hossein
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권16호
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pp.6745-6748
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2014
Background: Nowadays, molecular biomarkers have critical roles for cancer diagnosis and prognosis in clinical laboratories. Human papillomaviruses are the main agents for etiology of cervical carcinoma. The present survey was conducted to evaluate the genes methylation in cervical cancer and precancerous lesions involvement with HPV genotypes. Materials and Methods: C13orf18 and C10rf166 (MULl or Mulan) DNA methylation as potential biomarkers and risk factors was investigated in 112 liquid based cytology and Formalin-Fixed Paraffin-Embedded tissue specimens in Iranian females with cervical intraepithelial neoplasia and dysplasia. Results: In this survey, HPV18 (61.6%) and HPV16 (42.9%) proved to be the most common HPV genotypes identified by In-House Multiplex Real Time PCR. There were no significant relationship between HPV positivity and the methylated DNA genes mentioned above (p>0.05). Conclusions: Our MethyLight data demonstrated that these genes could not be considered as specific, sensitive and suitable prognostic biomarkers in cervical dysplasia related HPV. It is suggested that further studies with more patients should be done on candidate methylated markers in different countries in order to plan for cervical cancer prevention.
Epidemiologic studies have showed a close correlation between arsenic exposure and heart disease such as, cardiovascular problem, ischemic heart disease, infarction, atherosclerosis and hypertension in human. It may increase the mortality of high risk group with heart disease. Regarding the mechanism studies of heart failure, blood vessel, vascular smooth muscle cells and endothelial cells have long been focused as the primary targets in arsenic exposure but there are only a few studies on the cardiomyocytes. In this study, the generation of oxidative stress by low dose of arsenic trioxide was investigated in rat cardiomyocytes. By direct measurement of reactive oxygen species and fluorescent microscopic observation using fluorescent dye 2',7'-dichlorofluorescin diacetate, reactive oxygen species were found to be generated without cell death, where cells are treated with 0.1 ppm arsenic for 24 hours. With the induction of reactive oxygen species, GSH level was decreased by the same treatment. However, DNA damage did not seem to be serious by DAPI staining, while high dose of arsenic (2 ppm for 24 hrs) caused fragmentation of DNA. To identify the molecular biomarkers of low-dose arsenic exposure, gene expression was also investigated with whole genome microarray. As results, 9,022 genes were up-regulated including heme oxygenase-l and glutathione S-transrerase, which are well-known biomarkers of oxidative stress. 9,404 genes were down-regulated including endothelial type gp 91-phox gene by the treatment of 0.1 ppm arsenic for 24 hours. This means that biological responses of cardiomyocytes may be altered by ROS induced by low level arsenic without cell death, and this alteration may be detected clearly by molecular biomarkers such as heme oxygenase-1.
Cholangiocarcinoma (CCA) is a complex and refractor type of cancer with global prevalence. Several barriers remain in CCA diagnosis, treatment, and prognosis. Therefore, exploring more biomarkers and therapeutic drugs for CCA management is necessary. CCA gene expression data was downloaded from the TCGA and GEO databases. KEGG enrichment, GO analysis, and protein-protein interaction network were used for hub gene identification. miRNA were predicted using Targetscan and validated according to several GEO databases. The relative RNA and miRNA expression levels and prognostic information were obtained from the GEPIA. The candidate drug was screened using pharmacophore-based virtual screening and validated by molecular modeling and through several in vitro studies. 301 differentially expressed genes (DEGs) were screened out. Complement and coagulation cascades-related genes (including AHSG, F2, TTR, and KNG1), and cell cycle-related genes (including CDK1, CCNB1, and KIAA0101) were considered as the hub genes in CCA progression. AHSG, F2, TTR, and KNG1 were found to be significantly decreased and the eight predicted miRNA targeting AHSG, F2, and TTR were increased in CCA patients. CDK1, CCNB1, and KIAA0101 were found to be significantly abundant in CCA patients. In addition, Molport-003-703-800, which is a compound that is derived from pharmacophores-based virtual screening, could directly bind to CDK1 and exhibited anti-tumor activity in cholangiocarcinoma cells. AHSG, F2, TTR, and KNG1 could be novel biomarkers for CCA. Molport-003-703-800 targets CDK1 and work as potential cell cycle inhibitors, thereby having potential for consideration for new chemotherapeutics for CCA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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