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Prostatic acid phosphatase의 전립선 암에서의 역할
Hoon Young Kong(공훈영),Hak Jong Lee(이학종),Jonghoe Byun(변종회) 한국생명과학회 2011 생명과학회지 Vol.21 No.6
Prostatic acid phosphatase (PAP)는 전립선 암의 진단에 널리 사용되는 표지자로서 1935년 처음으로 동정되었고 인체 전립선에 가장 많이 존재하는 탈 인산화효소이다. PAP는 prostate epithelial cells에서 합성되는 전립선 특이적인 효소로서, 산성 환경에서 효소활성을 띠는 acid phosphatase 그룹에 속한다. PAP는 전립선액에 풍부히 존재하여 수정, 정자부족증, 만성통증의 감소에 관여한다. 그러나 가장 눈에 띄는 기능은 ERK1/2와 MAPK 경로에 관계된 HER-2와 PI3P의 탈 인산화를 유도하여 세포 성장 신호를 억제하고 전립선 암의 억제자로 작용하는 것이다. 최근 PAP DNA 백신을 이용하는 임상시험이 현재 진행 중이고, PAP를 이용한 immunotherapy를 통해 전립선 암을 치료하는 방법이 FDA의 승인을 받아 시행되고 있다. 이러한 PAP의 임상적 중요성에도 불구하고 현재까지 PAP의 분자적 조절기작에 대한 이해는 제한적이라 PAP에 대한 많은 연구가 필요한 실정이다. PAP는 NF-κB, TNF-α, IL-1 및 androgen과 androgen receptor에 의하여 promoter region이 조절된다고 알려졌다. 본 총설에서는 현재까지 밝혀진 PAP 유전자 및 단백질의 특징들과 더불어 전립선 암에서의 PAP의 기능, 발현 조절, 역할들을 종합하였다. Prostatic acid phosphatase (PAP) is one of the widely used biomarkers in the diagnosis of prostate cancer. It was initially identified in 1935 and is the most abundant phosphatase in the human prostate. PAP is a prostate-specific enzyme that is synthesized in prostate epithelial cells. It belongs to the acid phosphatase group that shows enzymatic activity in acidic conditions. PAP is abundant in prostatic fluid and is thought to have a role in fertilization and oligospermia. It also has a potential role in reducing chronic pain. But one of the most apparent functions of PAP is the dephosphorylation of macromolecules such as HER-2 and PI3P that are involved in the ERK1/2 and MAPK pathways, which in turn leads to inhibition of cell growth and tumorigenesis. Currently, clinical trials using PAP DNA vaccine are underway and FDA-approved immunotherapy using PAP is commercially available. Despite these clinically important aspects, molecular mechanisms underlying PAP regulation are not fully understood. The promoter region of PAP was reported to be regulated by NF-κB, TNF-α, IL-1, androgen and androgen receptors. Here, the features of PAP gene and protein structures together with the function, regulation and roles of PAP in prostate cancer are discussed.
[우수논문] 기하 보정 및 강체 정합을 통한 4-조각 전립선 병리 영상의 자동 스티칭
김한나(Hannah Kim),이지언(Ji Un Lee),홍헬렌(Helen Hong),이학종(Hak Jong Lee),황성일(Sung Il Hwang) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
본 논문에서는 4-조각 전립선 병리조직 영상을 기하 보정 및 강체 정합하여 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 4-조각 병리영상에 대하여 총 3번의 스티칭을 수행하는데, 좌, 우 조각영상의 상, 하 영상 간 스티칭을 각각 수행 한 후 좌, 우 조각 영상 간 스티칭을 수행한다. 강체 정합 전 병리 조각의 코너를 이용해 x-축, y-축 방향의 위치보정과 회전보정을 수행하는 기하보정 단계를 거침으로서 지역적 최적해로의 수렴을 방지하며, 강체 정합의 정확성을 높인다. 병리영상은 전체적으로 밝기값이 유사하므로 밝기값이 아닌 외곽선 정보를 이용하여 조각 영상간의 거리를 최소화시켜 강체 정합한다. 실험 결과, 4-조각 전립선 병리조직 영상이 지역적 최적해에 수렴하지 않고, 조각 영상 간 거리를 최소화 하며, 하나로 스티칭 됨을 확인할 수 있었다. 제안 방법의 총 수행 시간은 평균 10.32초로 측정되었다. 본 논문의 제안 방법은 4조각으로 나뉜 전립선 병리조직 영상을 하나로 스티칭 함으로서 해당 조직의 전체 구조 파악 및 조직 내에서의 암의 위치 파악에 사용 될 수 있으며 이를 통한 전립선암의 확진에도 사용 될 수 있다.
현상확산계수지도, 확산강조 영상, T2강조 MR영상 및 T1강조 MR영상에서 온조직 병리영상에 근거한 계층적 자동 전립선암 검출
김영지(Young Gi Kim),정주립(Julip Jung),홍헬렌(Helen Hong),황성일(Sung Il Hwang),이학종(Hak Jong Lee) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.9
본 논문에서는 PI-RADS v2에 따른 진단 절차를 고려한 계층적 SVM 분류를 통해 전립선 주변부에서 자동으로 전립선암을 검출하는 방법을 제안한다. 첫째, 다중 파라메터 MR영상 간 전립선의 위치적 변형을 보정하기 위해 강체정합을 수행하고, 환자 간 동일 파라메터 MR영상에서 일관성 있는 특징벡터를 추출하기 위해 전립선 주변부의 밝기값 히스토그램 정규화를 수행한다. 둘째, 각 MR영상에서 93개씩의 히스토그램 및 텍스쳐 특징벡터를 추출하고 ReliefF와 tSNE를 통해 전립선암과 정상조직간 분별력이 높은 특징벡터를 선별한다. 셋째, 각 MR영상으로부터 선별된 특징벡터를 사용하여 전립선암 분류를 위한 SVM 모델을 훈련시키고 진단 절차를 고려하여 계층적으로 전립선암을 검출한다. 실험은 단일잔류 교차검증으로 수행하였다. 제안방법의 정확도는 T2강조 MR영상을 단독으로 사용하여 전립선암을 검출하였을 때보다 25.63%p 향상시킬 수 있었고, T1강조 MR영상을 추가로 고려하였을 때 T2강조 MR영상을 단독으로 사용하였을 때 보다 위양성율을 47.20%p 감소시킬 수 있었다. In this paper, we propose a method to automatically detect prostate cancer in the peripheral zone by hierarchical Support Vector Machine (SVM) classification considering the diagnostic procedure according to Prostate Imaging Reporting And Data System version 2 (PI-RADS v2). First, to align the positional deformation of the prostate on multi-parametric Magnetic Resonance Imaging (mpMRI), rigid registration among the Diffusion Weighted MR Image (DWI), Apparent Diffusion Coefficient (ADC) map, and T2-weighted MR (T2wMR) image is performed. Then, in order to extract consistent features in each image among the inter-patients, the signal intensity range is normalized via histogram stretching. Second, 93 histogram and texture features are extracted from each MRI and the features with high discrimination power between prostate cancer and normal tissue were then selected using ReliefF and tSNE. Third, the SVM model for prostate cancer classification is trained by selected features from each mpMRI. The prostate cancer is then hierarchically detected by considering the diagnostic procedure. Experiments were performed using leave-one-out cross-validation. The accuracy of the proposed method was improved by 25.63%p compared to the detection of prostate cancer using T2wMR alone. When T1wMR was additionally considered, the False Positive Rate (FPR) was decreased by 47.20%p compared to when T2wMR was considered alone.
노인 당뇨병환자에서 "Ubiquitous Healthcare"가 당뇨병 자기관리 지식에 미치는 영향
유성훈 ( Sung Hoon Yu ),김선희 ( Sun Hee Kim ),김소연 ( So Yeon Kim ),최성희 ( Sung Hee Choi ),임수 ( Soo Lim ),장윤석 ( Yoon Seok Chang ),이학종 ( Hak Jong Lee ),박영주 ( Young Joo Park ),장학철 ( Hak Chul Jang ) 대한당뇨병학회 2009 Diabetes and Metabolism Journal Vol.33 No.1