Lee, Sung-Eun;Park, Byeoung-Soo;Kim, Hye Jin;Lee, Eun-Woo;Yum, Jong Hwa
Biomedical Science Letters
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v.19
no.2
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pp.147-152
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2013
17-${\beta}$-hydroxysteroid dehydrogenase type 1 ($17{\beta}$-HSD type 1) mediates the reaction of $17{\beta}$-estradiol (E2) production from estrone (E1). Inhibitory effects of curcuminoids on $17{\beta}$-HSD type 1 activity were investigated to find a lead compound for treating estrogen-dependent diseases including breast cancer. Among curcuminoids, demethoxycurcumin showed potent inhibitory effect ($IC_{50}=2.7{\mu}M$) on mouse $17{\beta}$-HSD type 1. Curcuminoids also displayed their inhibitory effects on the production of $17{\alpha}$-estradiol which is a carcinogenic metabolite produced by the enzyme. Bisdemethoxycurcumin ($IC_{50}=1.3{\mu}M$) showed potent inhibitory effect on the $17{\alpha}$-estradiol production by chicken $17{\beta}$-HSD type 1. Curcuminoids did not inhibit ERE transcriptional activity with and without E2. Taken together, curcuminoids can be used for treating and preventing E2-dependent diseases via inhibition on $17{\beta}$-HSD type 1 activity.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.15
no.2
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pp.72-78
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2019
Pathology is the motor that drives healthcare to understand diseases. The way pathologists diagnose diseases, which involves manual observation of images under a microscope has been used for the last 150 years, it's time to change. This paper is specifically based on tumor detection using deep learning techniques. Pathologist examine the specimen slides from the specific portion of body (e-g liver, breast, prostate region) and then examine it under the microscope to identify the effected cells among all the normal cells. This process is time consuming and not sufficiently accurate. So, there is a need of a system that can detect tumor automatically in less time. Solution to this problem is computational pathology: an approach to examine tissue data obtained through whole slide imaging using modern image analysis algorithms and to analyze clinically relevant information from these data. Artificial Intelligence models like machine learning and deep learning are used at the molecular levels to generate diagnostic inferences and predictions; and presents this clinically actionable knowledge to pathologist through dynamic and integrated reports. Which enables physicians, laboratory personnel, and other health care system to make the best possible medical decisions. I will discuss the techniques for the automated tumor detection system within the new discipline of computational pathology, which will be useful for the future practice of pathology and, more broadly, medical practice in general.
The Journal of Korean Academy of Orthopedic Manual Physical Therapy
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v.1
no.1
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pp.9-14
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1995
Thermography is a diagnostic procedures that measures infrared energy emitted by the skin. Thermography detects body temperature change which are controlled by the autonomic nervous system. It does show the thermal dysfunction that correlates closely with pain syndromes as well as normalization when the healing process takes place. Experienced clinical interpretation of the thermal pattern is necessary to diagnose and establish causation. Thermography is useful in the diagnosis of painful conditions such as herniated disc diseases, myofascial syndrome, myositis, musculoligamentous injury, reflex sympathetic dystrophy, athretic injuries, vascular diseases, arthritis, inflammation and breast tumors.
Reduced fetal growth is independently associated with increased risk of health problems in later life, particularly type 2 diabetes and cardiovascular diseases. Insulin resistance appears to be a key component underlying these metabolic complications. It is suggested that detrimental fetal environment may program insulin resistance syndrome. An insulin-resistant genotype may also result in both low birth weight and insulin resistance syndrome, and it is likely that the association of low birth weight with insulin resistance is the result of both genetic and environmental factors. Early postnatal rapid catch-up growth is closely related to risk for subsequent metabolic diseases. Fat mass is strikingly reduced in neonates born small for gestational age (SGA), and recent data suggest that insulin resistance seen in catch-up growth is related to the disproportionate catch-up in fat mass compared with lean mass. Endocrine disturbances are also recognized in SGA children, but overt clinical problems are infrequent in childhood. Cognitive impairment is reported in some children born SGA, especially those who do not show catch-up growth, in whom early neurodevelopmental evaluation is required. Breast feeding, also known to be protective against the long-term risk of obesity, may prevent some intellectual impairment in SGA children. Calorie-dense feeding does not seem to be appropriate in SGA infants. We must balance the positive effect of nutrition on neural development against rapid fat deposition and the future risk of insulin resistance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.3
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pp.65-71
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2016
To reduce the expenses for development a novel drug, systems biology has been studied actively. Target prediction, a part of systems biology, contributes to finding a new purpose for FDA(Food and Drug Administration) approved drugs and development novel drugs. In this paper, we propose a classification model for predicting novel target genes based on relation between target genes and disease related genes. After collecting known target genes from TTD(Therapeutic Target Database) and disease related genes from OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man), we analyzed the effect of target genes on disease related genes based on PPI(Protein-Protein Interactions) network. We focused on the distinguishing characteristics between known target genes and random target genes, and used the characteristics as features for building a classifier. Because our model is constructed using information about only a disease and its known targets, the model can be applied to unusual diseases without similar drugs and diseases, while existing models for finding new drug-disease associations are based on drug-drug similarity and disease-disease similarity. We validated accuracy of the model using LOOCV of ten times and the AUCs were 0.74 on Alzheimer's disease and 0.71 on Breast cancer.
Angiosarcomas are rare tumors that are derived from vascular endothelial cells. They may occur in various sites, including the skin, breast, visceral organs and deep soft tissues. The pleura usually a metastatic site from angiosarcomas. However, thirty one cases of primary pleural angiosarcomas have been reported worldwide. Here, we report a 61-year-old man with a primary angiosarcoma of the pleura with a brief review of the literature.
Ha, Keun-Woo;Kang, Pung;Choi, Hyo-Jin;Joo, Mee;Jin, Sung-Lim;Jin, Jae-Yong;Lee, Hyuk-Pyo;Choi, Soo-Jeon;Yum, Ho-Kee
Tuberculosis and Respiratory Diseases
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v.51
no.4
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pp.386-389
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2001
An endobronchial metastasis is defined as a subsegmental or a more proximal central bronchial metastasis of a nonpulmonary neoplasm in the bronchoscopically visible range. However, the frequencies of endobronchial metastasis range from 2 to 50% of pulmonary metastases from extrathoracic neoplasms by a different definition of an endobronchial metastasis. Primary neoplasms of an endobronchial metastasis including breast cancer, colon cancer, renal cell carcinoma, and ovarian cancer are relatively common. However, an endobronchial metastasis arising from thyroid cancer, parotid gland tumor, bone tumor, bladder cancer, and stomach cancer has only rarely been reported in the literature. Here we report a case of an endobrochial metastases from a hepatocellular carcinoma.
Previously considered as a component of transcriptional noise, long noncoding RNAs (lncRNAs) were neglected as a therapeutic target, however, recently increasing evidence has shown that lncRNAs can participate in numerous biological processes involved in genetic regulation including epigenetic, transcriptional, and post-transcriptional regulation. In this review, we discuss the fundamental functions of lncRNAs at different regulatory levels and their roles in metabolic balance. Typical examples are introduced to illustrate their diverse molecular mechanisms. The comprehensive investigation and identification of key lncRNAs will not only contribute to insights into diseases, such as breast cancer and type II diabetes, but also provide promising therapeutic targets for related diseases.
The purpose of this study was to identify the major health components and measurements to be conducted in National Health Examination Survey(KNHES). The prevalence and severity of disease, acceptability of population and the possibility of standardization of measurement were considered as guideline for selecting the components. On the base of magnitude and severity of disease, chronic liver disease, hepatic cancer, gastric ulcer, stomach cancer, essential hypertension, cerebrovascular disease, ischemic heart disease, pulmonary tuberculosis, lung cancer, DM, breast cancer, cervical cancer, arthritis and intervertebral disc disorder were selected as the preliminary target diseases. Questionnaire survey for 648 persons in 'K' city and medical specialists in five clinical societies were conducted for evaluation the acceptability of general population for the measurements and the possibility of standardization for the procedures. In conclusion, the major target diseases were chronic liver disease, hypertension and DM and the total cholesterol, high density lipoprotein, triglyceride, total protein, albumin, hemoglobulin, hematocrit, platlet count, anti-HBs, HBsAg, height and weight were selected for basic physical components.
Chae, Yu-Gyeong;Park, Eun-Kee;Jeon, Min Yong;Jeon, Byeong-Hwan;Ahn, Yeh-Chan
Current Optics and Photonics
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v.1
no.1
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pp.17-22
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2017
Mechanical property of tissue is closely related to diseases such as breast cancer, prostate cancer, cirrhosis of the liver, and atherosclerosis. Therefore measurement of tissue mechanical property is important for a better diagnosis. Ultrasound elastography has been developed as a diagnostic modality for a number of diseases that maps mechanical property of tissue. Optical coherence elastography (OCE) has a higher spatial resolution than ultrasound elastography. OCE, therefore, could be a great help for early diagnosis. In this study, we made tissue phantoms and measured their compressive moduli with a rheometer measuring the response to applied force. Uniaxial strain of the tissue phantom was also measured with OCE by using cross-correlation of speckles and compared with the results from the rheometer. In order to compare stiffness of tissue phantoms by OCE, the applied force should be measured in addition to the strain. We, however, did not use a load cell that directly measures the applied force for each sample. Instead, we utilized one silicone film (called as reference phantom) for all OCE measurements that indirectly indicated the amount of the applied force by deformation. Therefore, all measurements were based on displacement, which was natural and effective for image-based elastography such as OCE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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