Objective: This study assessed the association between subjective body image or objective body mass index (BMI) and the risk of daily smoking in Korean adolescents, with a purpose of identifying the most suitable models. Materials and Methods: Using the 2013 9th Korea Youth Risk Behavior Web-based Survey data for 72,435 students, odds ratios were calculated for daily smoking in the past month, according to the subjective body image and calculated BMI using a respective multiple logistic regression model. The combined effect of these two factors was also analyzed by pairing a BMI category with a subjective body image category, using odds ratios for the same event within each sex group. Results: Among the surveyed students, 7.2% of boys and 1.8% of girls were classified as daily smokers. Students who perceived themselves as being very obese tended to be at lower risk of daily smoking (OR=0.61 in boys with 95% CI=0.47 to 0.79; OR=0.66 in women with 95% CI=0.47 to 0.93). In addition, boys within the obese or overweight BMI category showed a lower risk of daily smoking (OR=0.86, 95% CI: 0.77-0.96). Lean BMI was significantly associated with higher odds ratios for daily smoking only in female students (OR=1.24, 95% CI: 1.02-1.52). When pairing these two objective and subjective factors, results suggested that subjective body image has a greater effect on daily smoking than BMI in both boys and girls. Conclusions: In both male and female students, subjective body image had a greater effect on daily smoking than body mass index. A model using the combination of BMI and subjective body image was the best fit in girls, in contrast to the model using subjective body image only best suitable in boys, for the prediction of daily smoking. These results including several factors associated with daily smoking in Korean students, provide useful data for the development and implementation of smoking intervention and cessation programs for adolescents.
Artocarpus heterophyllus has been used as traditional medicine. This plant is one of the sources of flavonoid. Flavonoid compounds possessed a wide range of biological properties including anticancer. This study was performed to investigate the cytotoxic effect of flavonoids from A. heterophyllus on H460 and MCF-7 cell lines. The interaction of flavonoids and cisplatin against tested cancer cells was also evaluated. MTT assay was used to determine the cytotoxic effect of flavonoid. Isobologram analysis was selected to evaluate the synergistic effect between flavonoid and cisplatin, their interaction was then confirmed using AO/PI staining method. Amongst of flavonoid compounds, artocarpin exhibited strong cytotoxic effect on both MCF-7 and H460 cell lines with IC50 values of 12.53 ㎍/mL (28.73 μM) and 9.77 ㎍/mL (22.40 μM), respectively. This compound enhanced anticancer activity of cisplatin against H460 and MCF-7. The combination produced a synergistic effect on H460 and MCF-7 cell lines with a combination index (CI) values of 0.2 and 0.18, respectively. The AO/PI stained demonstrated that the combination of artocarpin and cisplatin caused morphological changes that indicated apoptosis. Moreover, artocarpanone also significantly increased cytotoxic effect of cisplatin compared to its single concentration with CI below than 1. This result suggested the potency of flavonoid named artocarpin to enhance the anticancer activity of cisplatin on H460 and MCF-7 cell lines.
Phytochemicals are among the natural chemopreventive agents with most potential for delaying, blocking or reversing the initiation and promotional events of carcinogenesis. They therefore offer cancer treatment strategies to reduce cancer related death. One such promising chemopreventive agent which has attracted considerable attention is sulforaphane (SFN), which exhibits anti-cancer, anti-diabetic, and anti-microbial properties. The present study was undertaken to assess effect of SFN alone and in combination with a chemotherapeutic agent, gemcitabine, on the proliferative potential of MCF-7 cells by cell viability assay and authenticated the results by nuclear morphological examination. Further we analyzed the modulation of expression of Bcl-2 and COX-2 on treatment of these cells with SFN by RT-PCR. SFN showed cytotoxic effects on MCF-7 cells in a dose- and time-dependent manner via an apoptotic mode of cell death. In addition, a combinational treatment of SFN and gemcitabine on MCF-7 cells resulted in growth inhibition in a synergistic manner with a combination index (CI)<1. Notably, SFN was found to significantly downregulate the expression of Bcl-2, an anti-apoptotic gene, and COX-2, a gene involved in inflammation, in a time-dependent manner. These results indicate that SFN induces apoptosis and anti-inflammatory effects on MCF-7 cells via downregulation of Bcl-2 and COX-2 respectively. The combination of SFN and gemcitabine may potentiate the efficacy of gemcitabine and minimize the toxicity to normal cells. Taken together, SFN may be a potent anti-cancer agent for breast cancer treatment.
Objectives: We investigated the associations of sarcopenia-defined both in terms of muscle mass and muscle strength-and sarcopenic obesity with metabolic syndrome. Methods: Secondary data pertaining to 309 subjects (85 men and 224 women) were collected from participants in exercise programs at a health center in a suburban area. Muscle mass was measured using bioelectrical impedance analysis, and muscle strength was measured via handgrip strength. Sarcopenia based on muscle mass alone was defined as a weight-adjusted skeletal muscle mass index more than two standard deviations below the mean of a sex-specific young reference group (class II sarcopenia). Two cut-off values for low handgrip strength were used: the first criteria were <26 kg for men and <18 kg for women, and the second criteria were the lowest quintile of handgrip strength among the study subjects. Sarcopenic obesity was defined as the combination of class II sarcopenia and being in the two highest quintiles of total body fat percentage among the subjects. The associations of sarcopenia and sarcopenic obesity with metabolic syndrome were evaluated using logistic regression models. Results: The age-adjusted risk ratios (RRs) of metabolic syndrome being compared in people with or without sarcopenia defined in terms of muscle mass were 1.25 (95% confidence interval [CI], 1.06 to 1.47, p=0.008) in men and 1.12 (95% CI, 1.06 to 1.19, p<0.001) in women, which were found to be statistically significant relationships. The RRs of metabolic syndrome being compared in people with or without sarcopenic obesity were 1.31 in men (95% CI, 1.10 to 1.56, p=0.003) and 1.17 in women (95% CI, 1.10 to 1.25, p<0.001), which were likewise found to be statistically significant relationships. Conclusions: The associations of sarcopenia defined in terms of muscle mass and sarcopenic obesity with metabolic syndrome were statistically significant in both men and women. Therefore, sarcopenia and sarcopenic obesity must be considered as part of the community-based management of non-communicable diseases.
Cutaneous melanoma is a fatal disease for patients with distant metastasis. Metformin is the most widely used anti-diabetic drug, and proved to suppress cell proliferation and metastasis in diverse cancers including melanoma. We previously reported that MEK inhibitor trametinib increases the expression of epithelial-mesenchymal transition (EMT) regulators and melanoma cell motility, which are suppressed by addition of metformin in A375 melanoma cells. To confirm our findings further, we first evaluated the effect of metformin in combination with another MEK inhibitor binimetinib on cell viability in G361 melanoma cells. We then investigated whether binimetinib affects the expression of EMT regulators and cell motility. We finally monitored the effect of metformin on binimetinib-induced cell migration. Cell viability assay showed that combination index (CI) value at ED50 is 0.80, suggesting synergy for the combination of metformin with binimetinib. Our results also revealed that binimetinib increased the expression of EMT regulators such as integrin αV, fibronectin and slug, which correlate well with the enhanced cell migration in wound healing assay. Metformin, on the contrary, suppressed the expression of sparc, integrin αV, fibronectin and N-cadherin with the reduced cell motility. The combination treatment showed that metformin counteracts the binimetinib-induced increase of cell motility. Overall, these results suggest that metformin with binimetinib might be useful as a potential therapeutic adjuvant against cell survival and metastatic activity in melanoma patients.
본 논문에서 기술하는 연구는 한국종합주가지수(KOSPI)의 장기적 변동 경향에 대한 확률적 예측 시스템을 제안한다. 제안된 방법론은 이미 단백질 상호작용 예측 시스템과 스트레스 확률 예측 시스템 등에 적용되어 유효성이 입증된 방법으로, 이미 알려진 데이터를 바탕으로 다양한 요인들의 가능한 모든 조합에 대한 경우의 수를 고려한 학습 결과에 기반하여 새로이 주어진 대상의 요인들을 분석해서 학습시 사용된 특정 군(class)에 속할지의 여부를 확률적으로 나타내준다. 이 방법론을 구현하기 위해 실제 과거 주가지수 데이터를 수집하여 CI(Combination Interrelation)행렬을 구현하였으며, 현재 진행중인 검증작업에 대해서도 기술하였다.
Hakim, Luqman;Alias, Ekram;Makpol, Suzana;Ngah, Wan Zurinah Wan;Morad, Nor Azian;Yusof, Yasmin Anum Mohd
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권11호
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pp.4651-4657
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2014
The development of chemopreventive approaches using a concoction of phytochemicals is potentially viable for combating many types of cancer including colon carcinogenesis. This study evaluated the anti-proliferative effects of ginger and Gelam honey and its efficacy in enhancing the anti-cancer effects of 5-FU (5-fluorouracil) against a colorectal cancer cell line, HCT 116. Cell viability was measured via MTS (3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-5-(3-carboxymethoxyphenyl)-2-(4-sulphenyl)-2H-tetrazolium) assay showing ginger inhibiting the growth of HCT 116 cells more potently ($IC_{50}$ of 3mg/mL) in comparison to Gelam honey ($IC_{50}$ of 75mg/mL). Combined treatment of the two compounds (3mg/mL ginger+75mg/mL Gelam honey) synergistically lowered the $IC_{50}$ of Gelam honey to 22mg/mL. Combination with 35 mg/mL Gelam honey markedly enhanced 5-FU inhibiting effects on the growth of HCT 116 cells. Subsequent analysis on the induction of cellular apoptosis suggested that individual treatment of ginger and Gelam honey produced higher apoptosis than 5-FU alone. In addition, treatment with the combination of two natural compounds increased the apoptotic rate of HCT 116 cells dose-dependently while treatment of either ginger or Gelam honey combined with 5-FU only showed modest changes. Combination index analysis showed the combination effect of both natural compounds to be synergistic in their inhibitory action against HCT 116 colon cancer cells (CI 0.96 < 1). In conclusion, combined treatment of Gelam honey and ginger extract could potentially enhance the chemotherapeutic effect of 5-FU against colorectal cancer.
Kim, Taewan;Kim, Taehyung;Choi, Soonyoung;Ko, Hyeran;Park, Deokbae;Lee, Youngki
한국발생생물학회지:발생과생식
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제22권2호
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pp.133-142
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2018
Patients with type II diabetes mellitus are more susceptible to colorectal cancer (CRC) incidence than non-diabetics. The anti-diabetic drug metformin is most commonly prescribed for the treatment of this disease and has recently shown antitumor effect in preclinical studies. The aberrant mutational activation in the components of RAS/RAF/MEK/ERK and PI3K/AKT/mTOR signaling pathway is very frequently observed in CRC. We previously reported that metformin inhibits the phosphorylation of ERK and BEZ235, a dual inhibitor of PI3K and mTOR, has anti-tumor activity against HCT15 CRC cells harboring mutations of KRAS and PIK3CA. Therefore, we hypothesized that simultaneous inhibition of two pathways by combining metformin with BEZ235 could be more effective in the suppression of proliferation than single agent treatment in HCT15 CRC cells. Here, we investigated the combinatory effect of metformin and BEZ235 on the cell survival in HCT15 CRC cells. Our study shows that both of the two signaling pathways can be blocked by this combinational strategy: metformin suppressed both pathways by inhibiting the phosphorylation of ERK, 4E-BP1 and S6, and BEZ235 suppressed PI3K/AKT/mTOR pathway by reducing the phosphorylation of 4E-BP1 and S6. This combination treatment synergistically reduced cell viability. The combination index (CI) values ranged from 0.44 to 0.88, indicating synergism for the combination. These results offer a preclinical rationale for the potential therapeutic option for the treatment of CRC.
Nam gyu Kang;Young Joo Suh;Kyunghwa Han;Young Jin Kim;Byoung Wook Choi
Korean Journal of Radiology
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제22권3호
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pp.334-343
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2021
Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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