Neuroblastoma arises from the primitive neural crest cells, and is a common malignancy in childhood. The clinical features are characterized by biological heterogeneity. Neuronal degeneration and differentiation occur in some patients. However treatment in the high risk group accounting for approximately half, has not been satisfactory despite a multimodal approach. Therefore, effective treatment is determined by the risk group of prognostic factors, such as age at diagnosis, stage of disease, pathological finding and N-myc amplification. Neuroblastoma can be diagnosed prenatally, which suggests its origin during the normal embryogenesis. Recent knowledge of molecular biology, such as Trk genes, and the concept of cancer stem cells have given us some improved understanding on this disease. Currently, targeted therapies based on the molecular biology of neuroblastoma are under investigation and increasing survival rate and decreasing late complications could be appreciated.
Cancer is a major public health problem in Indonesia, becoming the 7th largest cause of death based on a national survey in 2007, accounting for 5.7 of all mortality. A cancer registry was started in 1970, but it was partial and was stopped mainly because no government body was responsible. Realizing the above situation, the Indonesian government established the Sub Directorate of Cancer Control within the Ministry of Health, with responsibility for developing a national cancer control program, including a cancer registry. A sustainable cancer registry was then started in 2007 within Jakarta Province, first hospital-based but then expanded to be population-based. Steps of cancer registration in Jakarta are data collection, data verification, data validation, data management and analysis, and data publication. Data collection is conducted by health facilities (hospitals, laboratories, primary health centers) at the district/municipal level, with reports to the provincial level. Data are collected passively by holding meetings every three months in the district/municipality. Verification of data is the responsibility of the medical doctor or pathologist in each data source. Data validation is conducted by a team in the cancer registry, consisting of district/municipal/province health officers, pathologists, and registrars. Data management and analyses are conducted by a cancer registry team at the provincial level, assisted by the national team. We use software named Indonesian Cancer Registry System (SRIKANDI) which is adopted from CanReg4 IARC. Data from the population-based cancer registry in Jakarta Province showed the leading cancers among females in 2005-2007 to be breast cancer, cervical cancer, ovarian cancer, colorectal cancer and among males are bronchus and lung cancer, colorectal cancer, liver cancer, pharyngeal cancer, and prostate cancer. The leading childhood cancers are leukaemia and retinoblastoma.
Background: MDR1, one of the most important drug-transporter genes, encodes P- glycoprotein (P-gp)-a transporter involved in protecting against xenobiotics and multi-drug resistance. The significance of the genetic background in childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL) is not well understood. Materials and Methods: To evaluate whether C3435T and C1236T MDR1 polymorphisms are associated with the occurrence and outcome of ALL, 208 children with ALL (median age 5.0 yr) and 101 healthy Thai children were studied by polymerase chain reaction-restriction fragment-length polymorphism (PCR-RFLP) assay. Results: C3435T and C1236T MDR1 polymorphism are significantly associated with the high-risk group (OR= 2.6, 95%CI =1.164-5.808; P=0.028 and OR= 2.231, 95%CI =1.068-4.659; p=0.047, respectively), indicating that both may be candidates for molecular markers in the high-risk group of ALL.
Background: Folylpolyglutamate synthetase (FPGS), an important enzyme in the folate metabolic pathway, plays a central role in intracellular accumulation of folate and antifolate in several mammalian cell types. Loss of FPGS activity results in decreased cellular levels of antifolates and consequently to polyglutamatable antifolates in acute lymphoblastic leukemia (ALL). Materials and Methods: During May 1997 and December 2003, 134 children diagnosed with ALL were recruited from one hospital in Thailand. We performed a mutation analysis in the coding regions of the FPGS gene and the association between single nucleotide polymorphisms (SNPs) within FPGS in a case-control sample of childhood ALL patients. Mutation screening was conducted by polymerase chain reaction-single strand conformation polymorphism (PCR-SSCP) and subsequently with direct sequencing (n=72). Association analysis between common FPGS variants and ALL risk was done in 98 childhood ALL cases and 95 healthy volunteers recruited as controls. Results: Seven SNPs in the FPGS coding region were identified by mutation analysis, 3 of which (IVS13+55C>T, g.1297T>G, and g.1508C>T) were recognized as novel SNPs. Association analysis revealed 3 of 6 SNPs to confer significant increase in ALL risk these being rs7039798 (p=0.014, OR=2.14), rs1544105 (p=0.010, OR= 2.24), and rs10106 (p=0.026, OR=1.99). Conclusions: These findings suggested that common genetic polymorphisms in the FPGS coding region including rs7039789, rs1544105, and rs10106 are significantly associated with increased ALL risk in Thai children.
Purpose: This study investigated weight status in survivors of childhood acute lymphocytic leukemia (ALL) and identified related factors. Methods: A retrospective review of the electronic medical records of survivors of childhood ALL (n=230) was conducted. We analyzed the survivors' characteristics, including sex, age, weight status at diagnosis, central nervous system involvement, risk classification, length of treatment, radiation therapy, and hematopoietic stem cell transplantation. Analysis of variance and the chi-squared test were applied to investigate influencing factors. Results: The weight status distribution was as follows: 23 individuals (10.0%) were classified as underweight, 151 individuals (65.7%) were healthy weight, and 56 individuals (24.3%) were overweight/obese. Age at diagnosis (F=10.03, p<.001), weight status at diagnosis (x2=43.41, p<.001), and risk classification (F=10.98, p=0.027) showed significant differences among the weight status groups. Survivors who were older at diagnosis and those in the very high-risk category had a higher likelihood of experiencing underweight status during their survivorship, while survivors who were overweight/obese at diagnosis were more likely to remain overweight/obese at the time of survival. Conclusion: Considering the potential health implications related to an unhealthy weight status in survivors of ALL, it is imperative to undertake early identification and implement interventions for at-risk individuals.
Neuroblastoma is a major cause of cancer death in early childhood, and its timely and correct diagnosis is critical. Gene expression datasets have recently been considered as a powerful tool for cancer diagnosis and subtype classification. However, no attempts have yet been made to apply deep learning using gene expression to neuroblastoma classification, although deep learning has been applied to cancer diagnosis using image data. Taking the International Neuroblastoma Staging System stages as multiple classes, we designed a deep neural network using the gene expression patterns and stages of neuroblastoma patients. Despite a small patient population (n = 280), stage 1 and 4 patients were well distinguished. If it is possible to replicate this approach in a larger population, deep learning could play an important role in neuroblastoma staging.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.1
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pp.58-64
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2022
Breast ultrasonic reading is critical as a primary screening test for the early diagnosis of breast cancer. However, breast ultrasound examinations show significant differences in diagnosis based on the difference in image quality according to the ultrasonic equipment, experience, and proficiency of the examiner. Accordingly, studies are being actively conducted to analyze the texture characteristics of normal breast tissue, positive tumors, and malignant tumors using breast ultrasonography and to use them for computer-assisted diagnosis. In this study, breast ultrasonography was conducted to select 247 ultrasound images of 71 normal breast tissues, 87 fibroadenomas among benign tumors, and 89 malignant tumors. The selected images were calculated using a statistical method with 21 feature parameters extracted using the gray level co-occurrence matrix algorithm, and classified as normal breast tissue, benign tumor, and malignancy. In addition, we proposed five feature parameters that are available for computer-aided diagnosis of breast cancer classification. The average classification rate for normal breast tissue, benign tumors, and malignant tumors, using this feature parameter, was 82.8%.
Breast cancer is one of the most common causes of cancer mortality in Iran. Social determinants of health are among the key factors affecting the pathogenesis of diseases. This cross-sectional study aimed to determine the social determinants of breast cancer survival time with parametric and semi-parametric regression models. It was conducted on male and female patients diagnosed with breast cancer presenting to the Cancer Research Center of Shohada-E-Tajrish Hospital from 2006 to 2010. The Cox proportional hazard model and parametric models including the Weibull, log normal and log-logistic models were applied to determine the social determinants of survival time of breast cancer patients. The Akaike information criterion (AIC) was used to assess the best fit. Statistical analysis was performed with STATA (version 11) software. This study was performed on 797 breast cancer patients, aged 25-93 years with a mean age of 54.7 (${\pm}11.9$) years. In both semi-parametric and parametric models, the three-year survival was related to level of education and municipal district of residence (P<0.05). The AIC suggested that log normal distribution was the best fit for the three-year survival time of breast cancer patients. Social determinants of health such as level of education and municipal district of residence affect the survival of breast cancer cases. Future studies must focus on the effect of childhood social class on the survival times of cancers, which have hitherto only been paid limited attention.
HMGB1 is associated with human cancers and is an activator of autophagy which mediates chemotherapy resistance. We here show that the mRNA levels of HMGB1 are high in leukemia cells and it is involved in the progression of childhood chronic myeloid leukemia (CML). HMGB1 decreases the sensitivity of human myeloid leukemia cells K562 to anti-cancer drug induced death through up-regulating the autophagy pathway, which is confirmed by the observation with an increase in fusion of autophagosomes and autophagolysosomes. When overexpressing HMGB1, both mRNA levels of Beclin-1, VSP34 and UVRAG which are key genes involved in mammalian autophagy and protein levels of p-Bcl-2 and LC3-II are increased. Luciferase assays document that over-expression of HMGB1 increases the transcriptional activity of JNK and ERK, which may be silenced by siRNA. The results suggest that HMGB1 regulates JNK and ERK required for autophagy, which provides a potential drug target for therapeutic interventions in childhood CML.
Background: Retinoblastoma is a rare malignant intraocular neoplasm. About 90% of cases feature a germline mutation in the RB1 gene and these will develop retinoblastoma during their early childhood. An association between mutations in germline cells and aging has been demonstrated. This suggests a higher incidence of childhood cancer including retinoblastoma among children of older parents. Materials and Methods: In the present study we aimed to determine the association of paternal and maternal age with an increased risk of retinoblastoma in a case-control study in Iranian population. The study was carried out on 240 persons who were born during 1984-2012 in Mahak and Mofid hospitals in Tehran, Iran. The statistical analysis included studying the mean age of parents and in order to know whether parental age of patients is different from parental age of control group, (t-test) compare averages test is used perfectly. By binary logistic regression, odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Results: The results of statistical analysis including the study of mean parental age by the use of (t-test) compare averages test showed a significant difference between parental ages of patients and controls. Logistic regression showed that coefficients were significant for maternal but not paternal age. Conclusions: Our findings indicate that advanced maternal age can increase the risk of retinoblastoma in offspring, but the paternal age has no significant effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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