Osteoarthritis is a disease that affects the articular cartilage and osseous tissue, and can be worsened by aging, overweight status, and post-traumatic arthritis. The present study aimed to evaluate the effect of ID-CBT5101 (tyndallized Clostridium butyricum) on bone metabolism and the inflammatory response in a monosodium iodoacetate-induced rat model of osteoarthritis. ID-CBT5101 was administered orally at doses of $10^8$ or $10^{10}CFU/day$ for 2 weeks before direct injection of monosodium iodoacetate ($3mg/50{\mu}l$ of 0.9% saline) into the intra-articular space of the rats' right knees. The rats subsequently received the same doses of oral ID-CBT5101 for another 4 weeks. We evaluated the treatment effects based on serum biomarkers, mRNA expression, morphological and histopathological analyses of the knee joints, and weight-bearing distribution analysis. Compared with those in control rats, the ID-CBT5101 treatments significantly reduced the serum concentration of inflammation and bone metabolism markers (i.e., COX-2, IL-6, $LTB_4$, and COMP), and significantly increased the concentration of $IFN-{\gamma}$ and glycosaminoglycans. In addition, the ID-CBT5101 treatments inhibited the mRNA expression of matrix metalloproteinases and tissue inhibitors of metalloproteinases (i.e., MMP-2, MMP-3, MMP-9, MMP-13, TIMP-1, and TIMP-2). Furthermore, the ID-CBT5101 treatments effectively preserved the knee cartilage and synovial membrane, and significantly decreased the amount of fibrous tissue. Moreover, compared with that of the negative control group, the ID-CBT5101 treatments increased the weight-bearing distribution by ${\geq}20%$. The results indicate that ID-CBT5101 prevented and alleviated osteoarthritis symptoms. Thus, ID-CBT5101 may be a novel therapeutic option for the management of osteoarthritis.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.36
no.4
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pp.1365-1372
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2019
The present study aimed to evaluate the effect of Lycii radicis CORTEX extract on rheumatoid related factors in CIA-induced Rheumatoid Arthritis model of DBA/1 mice. Lycii radicis CORTEX extract was administered orally at doses of 200 mg/kg/day for 4 weeks after direct injection of CIA into the mice' right paw. We evaluated the treatment effects based on serum biomarkers, morphological and histopathological analyses of the paw. Compared with those in control mice, the Lycii radicis CORTEX extract treatments significantly reduced the serum concentration of cytokine, kemokine and immunoglobulin levels. In addition, the Lycii radicis CORTEX extract treatments effectively preserved the paw bone joint, that in the H&E staining and masson-trichrome staining showed that there were histopathological improvements in Lycii radicis CORTEX extract treated group compared to those of control group. The results indicate that Lycii radicis CORTEX extract alleviated rheumatoid arthritis symptoms. Thus, Lycii radicis CORTEX extract may be a novel therapeutic option for the management of rheumatoid arthritis.
Osteoporosis is one of the diseases caused by accumulation of effects from complex interactions between genetic and environmental factors. Aging is the major cause for osteoporosis, which normally increases skeletal fragility and bone fracture especially among the elder. "Omics" refers to a specialized research field dealing with high-throughput biological data, such as genomics, transcriptomics, proteomics or metabolomics. Integration of data from multi-omics has been approved to be a powerful strategy to colligate biological phenomenon with multiple aspects. Actually, integrative analyses of "omics" datasets were used to present pathogenesis of specific diseases or casual biomarkers including susceptible genes. In this study, we evaluated the proposed relationship of novel susceptible genes (TREML2, HTR1E, and GLO1) with osteoporosis, which genes were obtained using multi-omics integration analyses. To this end, SNPs of the susceptible genes in the Korean female cohort were analyzed. As a result, one SNP of HTR1E and five SNPs of TREML2 were identified to associate with osteoporosis. The highest significant SNP was $rs6938076^*$ of TREML2 (OR=0.63, CI: 0.45~0.89, recessive P=0.009). Consequently, the susceptible genes identified through the multi-omics analyses were confirmed to have association with osteoporosis. Therefore, multi-omics analysis might be a powerful tool to find new genes associated with a disease. We further identified that TREML2 has more associated with osteoporosis in females than did HTR1E.
Background: Aberrant expression of HOX gene expression has been observed in cancer. The purpose of this study was to investigate the alteration of HOXA5 and HOXA9 expression and their clinical significance in acute meloid leukemia (AML). Materials and Methods: The expression of HOXA5 and HOXA9 genes of bone marrow samples from 75 newly diagnosed AML patients and 22 healthy controls for comparison were examined by Real-time quantitative PCR (RQ-PCR) assay. Statistical analysis was conducted to evaluate HOXA5 and HOXA9 expression as possible biomarkers for AML. Results: The results showed that the complete remission rate (52.6%) of the patients who highly expressed HOXA5 and HOXA9 was significantly lower than that (88.9%) in patients who lowly express the genes (P=0.015). Spearmann correlation coefficients indicated that the expression levels for HOXA5 and HOXA9 genes were highly interrelated (r=0.657, P<0.001). Meanwhile, we detected significant correlations between HOXA9 expression and age in this limited set of patients (P=0.009). Conclusions: The results suggest a prognostic impact of increased expression of HOXA5 and HOXA9 in AML patients.
Lee, Hyun-Seung;Kim, Yeon Hee;Kwak, Ho-Seok;Han, Jung-Yeol;Jo, Sun-Jin;Lee, Hae Kook
Journal of Korean Medical Science
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v.33
no.50
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pp.318.1-318.10
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2018
Background: In this prospective cohort study, we investigated the association between fatty acid ethyl esters (FAEEs) in meconium as biomarkers of prenatal ethanol exposure and growth deficits, as birth outcomes, that constitute several of the key cardinal features of fetal alcohol syndrome. Methods: A total of 157 meconium samples were collected from enrolled infants within 24 hours of birth, and nine FAEEs were quantified using liquid chromatography/tandem mass spectrometry. The relationships between cumulative concentrations of nine species of FAEEs in meconium and birth parameters of growth (age-sex-specific centiles of head circumference [HC], weight, and length) and respective and combined birth outcomes of growth deficits (HC ${\leq}10th$ centile, weight ${\leq}10th$ centile, and length ${\leq}10th$ centile) were determined. Results: Multivariate logistic regression analysis demonstrated that higher cumulative concentrations of meconium FAEEs correlated with elevated risks for HC and length, both, 10th percentile or less (adjusted odds ratio [aOR], 2.94; 95% confidence interval [CI], 1.12-7.74; P = 0.029) and HC and weight and length, all of them, 10th percentile or less (aOR, 3.27; 95% CI, 1.12-9.59; P = 0.031). Conclusion: The elevated cumulative FAEEs in meconium were associated with combined growth deficits at birth, specifically HC and length, both, 10th percentile or less, which might be correlated with detrimental alcohol effects on fetal brain and bone development, suggesting a plausible alcohol-specific pattern of intrauterine growth restriction.
Sanchez-Fernandez, Elena;Magan-Fernandez, Antonio;O'Valle, Francisco;Bravo, Manuel;Mesa, Francisco
Journal of Periodontal and Implant Science
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v.51
no.1
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pp.63-74
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2021
Purpose: This study investigated the effects of hyaluronic acid (HA) on peri-implant clinical variables and crevicular concentrations of the proinflammatory biomarkers interleukin (IL)-1β and tumor necrosis factor (TNF)-α in patients with peri-implantitis. Methods: A randomized controlled trial was conducted in peri-implantitis patients. Patients were randomized to receive a 0.8% HA gel (test group), an excipient-based gel (control group 1), or no gel (control group 2). Clinical periodontal variables and marginal bone loss after 0, 45, and 90 days of treatment were assessed. IL-1β and TNF-α levels in crevicular fluid were measured by enzyme-linked immunosorbent assays at baseline and after 45 days of treatment. Clustering analysis was performed, considering the possibility of multiple implants in a single patient. Results: Sixty-one patients with 100 dental implants were assigned to the test group, control group 1, or control group 2. Probing pocket depth (PPD) was significantly lower in the test group than in both control groups at 45 days (control 1: 95% CI, -1.66, -0.40 mm; control 2: 95% CI, -1.07, -0.01 mm) and 90 days (control 1: 95% CI, -1.72, -0.54 mm; control 2: 95% CI, -1.13, -0.15 mm). There was a trend towards less bleeding on probing in the test group than in control group 2 at 90 days (P=0.07). Implants with a PPD ≥5 mm showed higher levels of IL-1β in the control group 2 at 45 days than in the test group (P=0.04). Conclusions: This study demonstrates for the first time that the topical application of a HA gel in the peri-implant pocket and around implants with peri-implantitis may reduce inflammation and crevicular fluid IL-1β levels.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1046-1052
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2021
Artificial intelligence is being applied in various industrial fields to the development of the fourth industry and the construction of high-performance computing environments. In the medical field, deep learning learning such as cancer, COVID-19, and bone age measurement was performed using medical images such as X-Ray, MRI, and PET and clinical data. In addition, ICT medical fusion technology is being researched by applying smart medical devices, IoT devices and deep learning algorithms. Among these techniques, medical image-based deep learning learning requires accurate finding of medical image biomarkers, minimal loss rate and high accuracy. Therefore, in this paper, we would like to compare and analyze the performance of the Cross-Entropy function used in the image classification algorithm of the loss function that derives the loss rate in the chest X-Ray image-based deep learning learning process.
The KoreaN Cohort Study for Outcomes in Patients With Chronic Kidney Disease (KNOW-CKD) was launched in 2011 with the support of the Korea Disease Control and Prevention Agency. The study was designed with the aim of exploring the various clinical features and characteristics of chronic kidney disease (CKD) in Koreans, and elucidating the risk factors for CKD progression and adverse outcomes of CKD. For the cohort study, nephrologists at 9 tertiary university-affiliated hospitals participated in patient recruitment and follow-up. Biostatisticians and epidemiologists also participated in the basic design and structuring of the study. From 2011 until 2016, the KNOW-CKD Phase I recruited 2238 adult patients with CKD from stages G1 to G5, who were not receiving renal replacement therapy. The KNOW-CKD Phase II recruitment was started in 2019, with an enrollment target of 1500 subjects, focused on diabetic nephropathy and hypertensive kidney diseases in patients with reduced kidney function who are presumed to be at a higher risk of adverse outcomes. As of 2021, the KNOW-CKD investigators have published articles in the fields of socioeconomics, quality of life, nutrition, physical activity, renal progression, cardiovascular disease and outcomes, anemia, mineral bone disease, serum and urine biomarkers, and international and inter-ethnic comparisons. The KNOW-CKD researchers will elaborate a prediction model for various outcomes of CKD such as the development of end-stage kidney disease, major adverse cardiovascular events, and death.
Song, Jung Sub;Kim, So Young;Jo, Hyang Jeong;Lee, Kang Kyoo;Shin, Jeong Hyun;Shin, Seong Nam;Kim, Dong;Park, Seong Hoon;Lee, Young Jin;Ko, Chang Bo;Lee, Mi Kung;Choi, Soon Ho;Jeong, Jong Hoon;Park, Jung Hyun;Kim, Hui Jung;Kim, Hak Ryul;Jeong, Eun Taik;Yang, Sei Hoon
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.66
no.6
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pp.444-450
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2009
Background: Biomarkers for cancer have several potential clinical uses, including the following: early cancer detection, monitoring for recurrence prognostication, and risk stratification. However, no biomarker has been shown to have adequate sensitivity and specificity. Many investigators have tried to validate biomarkers for the early detection and recurrence of lung cancer. To evaluate plasma G-CSF as such a biomarker, protein levels were measured and were found to correlate with the clinicopathological features of primary lung tumors. Methods: Between December 2006 and May 2008, 100 patients with histologically-validated primary lung cancer were enrolled into this study. To serve as controls, 127 healthy volunteers were enrolled into this study. Plasma G-CSF levels were measured in lung cancer patients using the sandwich ELISA system (R & D inc.) prior to treatment. Results: The mean plasma G-CSF levels were 12.2$\pm$0.3 pg/mL and 46.0$\pm$3.8 pg/mL (mean$\pm$SE) in the normal and in the cancer groups, respectively. In addition, plasma G-CSF levels were higher in patients with early lung cancer than in healthy volunteers (p<.001). Plasma G-CSF levels were higher in patients who were under 65 years old or smokers. Within the cancer group, plasma G-CSF levels were higher in patients with non small cell lung cancer than in patients with small cell lung cancer (p<.05). Overall, plasma G-CSF levels were shown to increase dependent upon the type of lung cancer diagnsosed. In the order from highest to lowest, the levels of plasma G-CSF tended to decrease in the following order: large cell carcinoma, squamous cell carcinoma, adenocarcinoma, and bronchioloalveolar carcinoma. Plasma G-CSF levels tended to be higher in patients with advanced TNM stage than in localized TNM stage (I, II
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