프로테옴의 연구가 앞으로 많은 지원을 받을 것을 예상되는데 과연 우리는 프로테움의 결과를 기다리면 되는 것일까? 그렇지 않다. 오히려 프로테옴 연구와 병행하여 실제 살아 있는 세포.장기.개체에서 일어나는 유전정보의 발현을 더 중요하게 연구해야 한다고 생각한다. 그런 필요에 의하여 생긴 개념이 바로 Physiome(피지옴)이다.
The technology to predict new chemical compounds by using properties of already known compounds is a kind of data mining and an important technology in chemical industrial fields. Many knowledge have been accumulated in the fields, and especially nowadays in the field of medicine development industry, the technology is connected with the post genome technology, and generates a new conception, physiome. The word is defined as followings. It is the quantitative and integrated description of the functional behavior of the physiological state of an individual or species. The physiome describes the physiological of the normal intact organism and is built on information and structure, that is geno...
The physiomic approach is now widely used in the diagnosis of cardiovascular diseases. There are two possible methods for cardiovascular physiome: the traditional mathematical model and the machine learning (ML) algorithm. ML is used in almost every area of society for various tasks formerly performed by humans. Specifically, various ML techniques in cardiovascular medicine are being developed and improved at unprecedented speed. The benefits of using ML for various tasks is that the inner working mechanism of the system does not need to be known, which can prove convenient in situations where determining the inner workings of the system can be difficult. The computation speed is also often higher than that of the traditional mathematical models. The limitations with ML are that it inherently leads to an approximation, and special care must be taken in cases where a high accuracy is required. Traditional mathematical models are, however, constructed based on underlying laws either proven or assumed. The results from the mathematical models are accurate as long as the model is. Combining the advantages of both the mathematical models and ML would increase both the accuracy and efficiency of the simulation for many problems. In this review, examples of cardiovascular physiome where approaches of mathematical modeling and ML can be combined are introduced.
Background: Skeletal muscles play a key role in physical activity and energy metabolism. The loss of skeletal muscle mass can cause problems related to metabolism and physical activity. Studies are being conducted to prevent such diseases by increasing the mass and regeneration capacity of muscles. Ginsenoside Rg5 has been reported to exhibit a broad range of pharmacological activities. However, studies on the effects of Rg5 on muscle differentiation and growth are scarce. Methods: To investigate the effects of Rg5 on myogenesis, C2C12 myoblasts were induced to differentiate with Rg5, followed by immunoblotting, immunostaining, and qRT-PCR for myogenic markers and promyogenic signaling (p38MAPK). Immunoprecipitation confirmed that Rg5 increased the interaction between MyoD and E2A via p38MAPK. To investigate the effects of Rg5 on prevention of muscle mass loss, C2C12 myotubes were treated with dexamethasone to induce muscle atrophy. Immunoblotting, immunostaining, and qRT-PCR were performed for myogenic markers, Akt/mTOR signaling for protein synthesis, and atrophy-related genes (Atrogin-1 and MuRF1). Results: Rg5 promoted C2C12 myoblast differentiation through phosphorylation of p38MAPK and MyoD/E2A heterodimerization. Furthermore, Rg5 stimulated C2C12 myotube hypertrophy via phosphorylation of Akt/mTOR. Phosphorylation of Akt induces FoxO3a phosphorylation, which reduces the expression of Atrogin-1 and MuRF1. Conclusion: This study provides an understanding of how Rg5 promotes myogenesis and hypertrophy and prevents dexamethasone-induced muscle atrophy. The study is the first, to the best of our knowledge, to show that Rg5 promotes muscle regeneration and to suggest that Rg5 can be used for therapeutic intervention of muscle weakness and atrophy, including cancer cachexia.
Myocardial infarction is a disease caused by stenosis of the coronary arteries. The high risk of sudden cardiac death due to myocardial infarction has triggered related researches that have been actively studied so far. However, these studies focused on the clinical results, which are mainly based on observations of symptoms due to infarction through electrocardiograms. Therefore, in this study, we tried to analyze the behavior of heart according to the position and volume of infarction lesion through the computer simulation study using three dimensional ventricular models. In order to implement infarction, commercial software was used to simulate cell necrosis due to blockage of a specific coronary. In addition, the conduction block due to infarction was mimicked by reducing the electrical conduction in the infarcted area, which was 100 times less than the electrical conduction of the whole ventricular lattice implemented by the finite element analysis method. Thus, this study classified the infarcted cases into the upper, middle, lower, and apex according to lattice data of eight different infraction areas. In other words, we assumed that myocardial infarction would have inherent electro-dynamic characteristics depending on the location and extent, and analyzed the ventricular electromechanical responses for infarction lesions using a three dimensional cardiac physiome model. The results showed that the volume of infarction did not directly affect the cardiac responses, but the location of the infarction lesions could influence the ventricular pumping efficiency. These suggest that the occlusion of specific coronary arteries may have a fatal effect on the decline in ventricular performance. In conclusion, although location of myocardial infarction lesions is considered to be an important variable to be considered clinically rather than lesion size, quantitative predictions should be made more in the future considering physiological factors such as lesion location and direction of myocardial fiber at that location.
The purpose of the study is to examine the effects of pacemaker location on cardiac pumping efficacy theoretically. We used a three-dimensional finite element cardiac electromechanical model of canine ventricles with models of the circulatory system. Electrical activation time for normal sinus rhythm and artificial pacing in apex, left ventricular free wall, and right ventricular free wall were obtained from electrophysiological model. We applied the electrical activation time maps to the mechanical contraction model and obtained cardiac mechanical responses such as myocardial contractile ATP consumption, stroke work, stroke volume, ejection fraction, and etc. Among three artificial pacing methods, left ventricle pacing showed best performance in ventricular pumping efficacy.
Diabetes mellitus (DM) is a systemic disorder of energy metabolism characterized by a sustained elevation of blood glucose in conjunction with impaired insulin action in multiple peripheral tissues (i.e., insulin resistance). Although extensive research has been conducted to identify therapeutic targets for the treatment of DM, its global prevalence and associated mortailty rates are still increasing, possibly because of challenges related to long-term adherence, limited efficacy, and undesirable side effects of currently available medications, implying an urgent need to develop effective and safe pharmacotherapies for DM. Phytochemicals have recently drawn attention as novel pharmacotherapies for DM based on their clinical relevance, therapeutic efficacy, and safety. Ginsenosides, pharmacologically active ingredients primarily found in ginseng, have long been used as adjuvants to traditional medications in Asian countries and have been reported to exert promising therapeutic efficacy in various metabolic diseases, including hyperglycemia and diabetes. This review summarizes the current pharmacological effects of ginsenosides and their mechanistic insights for the treatment of insulin resistance and DM, providing comprehensive perspectives for the development of novel strategies to treat DM and related metabolic complications.
Objectives : This study was conducted to investigate the membrane potential to apply Doksam-tang to a human heart failure model. Methods : The human heart model was built by Luo et al. CellML model, Priebe et al. CellML model, and a human heart mesh file. Doksam-tang gives channel the half maximal inhibitory concentration(IC 50 ), half maximal effective concentration(EC 50 ) values and compounds concentrations. These data load into the laptop with Ubuntu OS, and build the library with the data. Results : While results of the study with the heart failure model shows abnormal membrane potential from the normal heart model, the study with applying Doksam-tang to heart failure model shows restoring membrane potential that is similar to normal heart model. Conclusions : These results of the testings suggest that a conception of novel technique to investigate the effects of Korean herbal medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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