We aimed to investigate DNA repair gene expression of response to chemotherapy among gastric patients, and roles in the prognosis of gastric cancer. A total of 209 gastric cancer patients were included in this study between January 2007 and December 2008, all treated with chemotherapy. Polymorphisms were detected by real time PCR with TaqMan probes, and genomic DNA was extracted from peripheral blood samples. The overall response rate was 61.2%. The median progression and overall survivals were 8.5 and 18.7 months, respectively. A significant increased treatment response was found among patients with XPG C/T+T/T or XRCC1 399G/A+A/A genotypes, with the OR (95% CI) of 2.14 (1.15-4.01) and 1.75 (1.04-3.35) respectively. We found XPG C/T+T/T and XRCC1 399 G/A+A/A were associated with a longer survival among gastric cancer patients when compared with their wide type genotypes, with HRs and 95% CIs of 0.49 (0.27-0.89) and 0.56 (0.29-0.98) respectively. Selecting specific chemotherapy based on pretreatment genotyping may be an innovative strategy for further studies.
The rapid development of artificial intelligence (AI), including deep learning, has led to the development of technologies that may assist in the diagnosis and treatment of diseases, prediction of disease risk and prognosis, health index monitoring, drug development, and healthcare management and administration. However, in order for AI technology to improve the quality of medical care, technical problems and the efficacy of algorithms should be evaluated in real clinical environments rather than the environment in which algorithms are developed. Further consideration should be given to whether these models can improve the quality of medical care and clinical outcomes of patients. In addition, the development of regulatory systems to secure the safety of AI medical technology, the ethical and legal issues related to the proliferation of AI technology, and the impacts on the relationship with patients also need to be addressed. Systematic training of healthcare personnel is needed to enable adaption to the rapid changes in the healthcare environment. An overall review and revision of undergraduate medical curriculum is required to enable extraction of significant information from rapidly expanding medical information, data science literacy, empathy/compassion for patients, and communication among various healthcare providers. Specialized postgraduate AI education programs for each medical specialty are needed to develop proper utilization of AI models in clinical practice.
Lymph node metastasis (LNM) in papillary thyroid cancer (PTC) has been shown to be associated with increased risk of locoregional recurrence, poor prognosis and decreased survival, especially in older patients. Hence, there is a need for a reliable biomarker for the prediction of LNM in this cancer. MicroRNAs (miRNAs) are small noncoding RNAs that regulate gene translation or degradation and play key roles in numerous cellular functions including cell-cycle regulation, differentiation, apoptosis, invasion and migration. Various studies have demonstrated deregulation of miRNA levels in many diseases including cancers. While a large number of miRNAs have been identified from PTCs using various means, association of miRNAs with LNM in such cases is still controversial. Furthermore, studies linking most of the identified miRNAs to the mechanism of LNM have not been well documented. The aim of this review is to update readers on the current knowledge of miRNAs in relation to LNM in PTC.
Osteopontin (OPN) is an integrin-binding protein, believed to be involved in a variety of physiological cellular functions. The physiology of OPN is best documented in the bone where this secreted adhesive glycoprotein appears to be involved in osteoblast differentiation and bone formation. In our study, we used semi-quantitative RT-PCR of osteopontin in calcification tissue of breast to detect breast cancer metastasis. The obtained data indicate that the expression of osteopontin is related to calcification tissue of breast, and possibly with the incidence of breast cancer. The expression strength of OPN by RT-PCR detection was related to the degree of malignancy of breast lesions, suggesting a close relationship between OPN and breast calcification tissue. The results revealed that expression of OPN mRNA is related to calcification of breast cancer tissue and to the development of breast cancer. Determination of OPN mRNA expression can be expected to be a guide to clinical therapy and prediction of the prognosis of breast cancer patients.
As the indication of percutaneous coronary intervention (PCI) has expanded to the more difficult and complicated cases, frequent restenosis is still expected after PCI. According to AHA/ACC guideline of the present time, routine use of myocardial perfusion single photon emission tomography (SPECT) is not recommended after coronary intervention, but symptom itself or exercise EKG is not enough for the detection of restensis or for the prediction of event-free survival. In high risk and/or symptomatic subjects, direct coronary angiography is required myocardial perfusion SPECT could detect restenosis in 79% of the patients if performed 2 to 9 months after PCI. Reversible perfusion decrease in the myocardial perfusion SPECT is known to be the major prognostic indicator of major adrerse cardiac event in PCI patients and also the prognosis is benign in the patients without reversible perfusion decrease. Though the cumulated specificity is 79% in the literature and optimal timing of myocardial perfusion SPECT is in controversy, SPECT is recommended even in asymptomatic patients at 3 to 9 months after PCI. Considering the evidences recently reported in the literature, myocardial perfusion SPECT is useful for risk stratification and detection of coronary artery restenosis requiring re-intervention in the asymptomatic patients after PCI.
Developments in next-generation sequencing (NGS) techogies have assisted in clarifying the diagnosis and treatment of developmental delay/intellectual disability (DD/ID) via molecular genetic testing. Advances in DNA sequencing technology have not only allowed the evolution of targeted panels but also, and more currently enabled genome-wide analyses to progress from research era to clinical practice. Broad acceptance of accuracy-guided targeted gene panel, whole-exome sequencing (WES), and whole-genome sequencing (WGS) for DD/ID need prospective analyses of the increasing cost-effectiveness versus conventional genetic testing. Choosing the appropriate sequencing method requires individual planning. Data are required to guide best-practice recommendations for genomic testing, regarding various clinical phenotypes in an etiologic approach. Targeted panel testing may be recommended as a firsttier testing approach for children with DD/ID. Family-based trio testing by WES/WGS can be used as a second test for DD/ID in undiagnosed children who previously tested negative on a targeted panel. The role of NGS in molecular diagnostics, treatment, prediction of prognosis will continue to increase further in the coming years. Given the rapid pace of changes in the past 10 years, all medical providers should be aware of the changes in the transformative genetics field.
The large amount of data on cancer genome research has contributed to our understanding of cancer biology. Indeed, the genomics approach has a strong advantage for analyzing multi-factorial and complicated problems, such as cancer. It is time to think about the actual usage of cancer genomics in the clinical field. The clinical cancer field has lots of unmet needs in the management of cancer patients, which has been defined in the pre-genomic era. Unmet clinical needs are not well known to bioinformaticians and even non-clinician cancer scientists. A personalized approach in the clinical field will bring potential additional challenges to cancer genomics, because most data to now have been population-based rather than individualbased. We can maximize the use of cancer genomics in the clinical field if cancer scientists, bioinformaticians, and clinicians think and work together in solving unmet clinical needs. In this review, we present one imaginary case of a cancer patient, with which we can think about unmet clinical needs to solve with cancer genomics in the diagnosis, prediction of prognosis, monitoring the status of cancer, and personalized treatment decision.
Galactosemia is a metabolic disorder inherited by the recessive autosome, and appears by the deficiency of one enzyme out of GALT (Galactose-1-Phosphate Uridyltransferase), GALK (galactokinase), and GALE (epimerase) enzymes, among which the GALT deficiency disease is denominated as classical galactosemia and known to have symptoms such as severe nausea, jaundice, hepatomegaly, sucking difficulty and so on. We report the case of a 16-day-old female baby with the new p.A101D mutation together with p.N413d in the GALT gene analysis found in the neonatal screening test and diagnosed to have galactosemia by the GALT deficiency through the enzyme analysis. For the prognosis prediction, the treatment, the genetic counseling and the prenatal diagnosis of the patients, more detailed genetic diagnosis is required by performing GALT gene analysis, and it is deemed to be necessary to analyze the correlation between the phenotype and the genotype of the domestic galactosemia patients.
Liquid biopsy, the analysis of circulating biomarkers from peripheral blood, such as circulating tumor cells (CTCs) and circulating tumor DNA, and exosomes, offers a less invasive, new source of cancer-derived materials that may reflect the status of the disease better and thereby contribute to personalized treatment. Recent advances in microfluidics and molecular analysis technologies have resulted in greatly improved CTC enumeration and detection. In this article, we review commercially available technologies used to isolate CTCs from peripheral blood, including immunoaffinity and label-free, physical property-based isolation methods. Although enormous technological progress has been made, especially within the last decade, only a few CTC detection methods have been approved for routine clinical use. Here, we provide an overview of the current CTC isolation methods and examples of their potential application for early diagnosis, prognosis, treatment monitoring, and prediction of resistance to cancer therapy. Furthermore, the challenges that remain to be addressed before such tools are implemented for routine use in clinical settings are discussed.
Allergic diseases, including allergic rhinitis, asthma, and atopic dermatitis, are common heterogeneous diseases that encompass diverse phenotypes and different pathogeneses. Phenotype studies of allergic diseases can facilitate the identification of risk factors and their underlying pathophysiology, resulting in the application of more effective treatment, selection of better treatment responses, and prediction of prognosis for each phenotype. In the early phase of phenotype studies in allergic diseases, artificial classifications were usually performed based on clinical features, such as triggering factors or the presence of atopy, which can result in the biased classification of phenotypes and limit the characterization of heterogeneous allergic diseases. Subsequent phenotype studies have suggested more diverse phenotypes for each allergic disease using relatively unbiased statistical methods, such as cluster analysis or latent class analysis. The classifications of phenotypes in allergic diseases may overlap or be unstable over time due to their complex interactions with genetic and encountered environmental factors during the illness, which may affect the disease course and pathophysiology. In this review, diverse phenotype classifications of allergic diseases, including atopic dermatitis, asthma, and wheezing in children, allergic rhinitis, and atopy, are described. The review also discusses the applications of the results obtained from phenotype studies performed in other countries to Korean children. Consideration of changes in the characteristics of each phenotype over time in an individual's lifespan is needed in future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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