Zhang, Chaochao;Du, Jianyang;Xu, Weidong;Huang, Haiyan;Gao, Li
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.63
no.6
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pp.681-688
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2020
Glioblastoma (GBM) is one of the most common tumors of the central nervous system, which is the most lethal brain cancer. GBM treatment is based primarily on surgical resection, combined with radiotherapy and chemotherapy. Despite the positive treatment, progression free survival and overall survival were not significantly prolonged because GBM almost always recurs. We are always looking forward to some new and effective treatments. In recent years, a novel treatment method called tumor treating fields (TTFields) for cancer treatment has been proposed. TTFields devices were approved by the Food and Drug Administration (FDA) for adjuvant treatment of recurrent and newly diagnosed GBMs in 2011 and 2015, respectively. This became the first breakthrough treatment for GBM in the past 10 years after the FDA approved bevacizumab for patients with relapsed GBM in 2009. This paper summarized the research results of TTFields in recent years and elaborated the mechanism of action of TTFields on GBM, including cell and animal experimental research, clinical application and social benefits.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.150-150
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2022
This study investigates the roles of decomposition methods on high accuracy in daily rainfall prediction from light gradient boosting machine (LightGBM) algorithm. Here, empirical mode decomposition (EMD) and singular spectrum analysis (SSA) methods were considered to decompose and reconstruct input time series into trend terms, fluctuating terms, and noise components. The decomposed time series from EMD and SSA methods were used as input data for LightGBM algorithm in two hybrid models, including empirical mode-based light gradient boosting machine (EMDGBM) and singular spectrum analysis-based light gradient boosting machine (SSAGBM), respectively. A total of four parameters (i.e., temperature, humidity, wind speed, and rainfall) at a daily scale from 2003 to 2017 is used as input data for daily rainfall prediction. As results from statistical performance indicators, it indicates that the SSAGBM model shows a better performance than the EMDGBM model and the original LightGBM algorithm with no decomposition methods. It represents that the accuracy of LightGBM algorithm in rainfall prediction was improved with the SSA method when using multivariate dataset.
Nana, Andre Wendindonde;Yang, Pei-Ming;Lin, Hung-Yun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.16
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pp.6813-6823
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2015
Glioblastoma, also known as glioblastoma multiforme (GBM), is the most aggressive of human brain tumors and has a stunning progression with a mean survival of one year from the date of diagnosis. High cell proliferation, angiogenesis and/or necrosis are histopathological features of this cancer, which has no efficient curative therapy. This aggressiveness is associated with particular heterogeneity of the tumor featuring multiple genetic and epigenetic alterations, but also with implications of aberrant signaling driven by growth factors. The transforming growth factor ${\beta}$ ($TGF{\beta}$) superfamily is a large group of structurally related proteins including $TGF{\beta}$ subfamily members Nodal, Activin, Lefty, bone morphogenetic proteins (BMPs) and growth and differentiation factor (GDF). It is involved in important biological functions including morphogenesis, embryonic development, adult stem cell differentiation, immune regulation, wound healing and inflammation. This superfamily is also considered to impact on cancer biology including that of GBM, with various effects depending on the member. The $TGF{\beta}$ subfamily, in particular, is overexpressed in some GBM types which exhibit aggressive phenotypes. This subfamily impairs anti-cancer immune responses in several ways, including immune cells inhibition and major histocompatibility (MHC) class I and II abolishment. It promotes GBM angiogenesis by inducing angiogenic factors such as vascular endothelial growth factor (VEGF), plasminogen activator inhibitor (PAI-I) and insulinlike growth factor-binding protein 7 (IGFBP7), contributes to GBM progression by inducing metalloproteinases (MMPs), "pro-neoplastic" integrins (${\alpha}v{\beta}3$, ${\alpha}5{\beta}1$) and GBM initiating cells (GICs) as well as inducing a GBM mesenchymal phenotype. Equally, Nodal promotes GICs, induces cancer metabolic switch and supports GBM cell proliferation, but is negatively regulated by Lefty. Activin promotes GBM cell proliferation while GDF yields immune-escape function. On the other hand, BMPs target GICS and induce differentiation and sensitivity to chemotherapy. This multifaceted involvement of this superfamily in GBM necessitates different strategies in anti-cancer therapy. While suppressing the $TGF{\beta}$ subfamily yields advantageous results, enhancing BMPs production is also beneficial.
Mutlu, Hasan;Akca, Zeki;Erden, Abdulsamet;Aslan, Tuncay;Ucar, Kadir;Kaplan, Bunyamin;Buyukcelik, Abdullah
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.10
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pp.4165-4168
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2014
Background: The prognosis of primary glioblastoma (GBM) is poor. Approximately 2/3 of primary brain tumor diagnoses are GBM, of which 95% are primary lesions. In this study, we aimed to evaluate whether more sunlight exposure has an effect on survival of patients with primary GBM. Materials and Methods: A total of 111 patients with primary GBM were enrolled from Kayseri in inner Anatolia which has a cold climate (n: 40) and Mersin in Mediterranean region with a warm climate and more sunlight exposure (n: 71). The patients with primary GBM were divided into two groups as Kayseri and Mersin and compared for progression free survival (PFS) and overall survival (OS).Results: The PFS values were 7.0 and 4.7 months for Kayseri and Mersin groups, respectively (p=0.10) and the repsective OS values were 13.3 and 9.4 months (p=0.13). We did not found any significant difference regarding age, sex, comorbidity, smoking, surgery, resurgery, adjuvant chemoradiotherapy and palliative chemotherapy between the groups. Conclusions: We found that more sunlight exposure had no impact on prognosis of patients with primary GBM, adding inconsistency to the literature about the relationship between sunlight and GBM.
Zhenyu Guo;Tingqin Huang;Yingfei Liu;Chongxiao Liu
International Journal of Stem Cells
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v.16
no.3
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pp.315-325
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2023
Background and Objectives: Glioblastoma (GBM) is an aggressive primary brain tumor characterized by its heterogeneity and high recurrence and lethality rates. Glioblastoma stem cells (GSCs) play a crucial role in therapy resistance and tumor recurrence. Therefore, targeting GSCs is a key objective in developing effective treatments for GBM. The role of Parathyroid hormone-related peptide (PTHrP) in GBM and its impact on GSCs remains unclear. This study aimed to investigate the effect of PTHrP on GSCs and its potential as a therapeutic target for GBM. Methods and Results: Using the Cancer Genome Atlas (TCGA) database, we found higher expression of PTHrP in GBM, which correlated inversely with survival. GSCs were established from three human GBM samples obtained after surgical resection. Exposure to recombinant human PTHrP protein (rPTHrP) at different concentrations significantly enhanced GSCs viability. Knockdown of PTHrP using target-specific siRNA (siPTHrP) inhibited tumorsphere formation and reduced the number of BrdU-positive cells. In an orthotopic xenograft mouse model, suppression of PTHrP expression led to significant inhibition of tumor growth. The addition of rPTHrP in the growth medium counteracted the antiproliferative effect of siPTHrP. Further investigation revealed that PTHrP increased cAMP concentration and activated the PKA signaling pathway. Treatment with forskolin, an adenylyl cyclase activator, nullified the antiproliferative effect of siPTHrP. Conclusions: Our findings demonstrate that PTHrP promotes the proliferation of patient-derived GSCs by activating the cAMP/PKA signaling pathway. These results uncover a novel role for PTHrP and suggest its potential as a therapeutic target for GBM treatment.
In carcinoma, cancer-associated fibroblasts participate in force-mediated extracellular matrix (ECM) remodeling, consequently leading to invasion of cancer cells. Likewise, the ECM remodeling actively occurs in glioblastoma (GBM) and the consequent microenvironmental stiffness is strongly linked to migration behavior of GBM cells. However, in GBM the stromal cells responsible for force-mediated ECM remodeling remain unidentified. We show that tumor-associated mesenchymal stem-like cells (tMSLCs) provide a proinvasive matrix condition in GBM by force-mediated ECM remodeling. Importantly, CCL2-mediated Janus kinase 1 (JAK1) activation increased phosphorylation of myosin light chain 2 in tMSLCs and led to collagen assembly and actomyosin contractility. Collectively, our findings implicate tMSLCs as stromal cells providing force-mediated proinvasive ECM remodeling in the GBM microenvironment, and reminiscent of fibroblasts in carcinoma.
Kim, Young-Jin;Lee, Sang-Koo;Cho, Maeng-Ki;Kim, Young-Joon
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.44
no.6
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pp.405-408
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2008
GBM is the most common primary brain tumor, but intraventricular GBM is rare and only few cases have been reported in the literature. The authors report a case of 64-year-old man who had a remote history of previous periventricular intracerebral hemorrhage. Brain computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) imaging showed an intraventricular lesion with inhomogeneous enhancement, infiltrative borders and necrotic cyst, and obstructive hydrocephalus. The patient underwent surgical removal through transcortical route via the bottom of previous hemorrhage site and the final pathologic diagnosis was GBM. We present a rare case of an intraventricular GBM with detailed clinical course, radiological findings, and pathological findings, and the possible origin of this lesion is discussed.
Glioblastoma multiforme (GBM) is a fatal malignant tumor that is characterized by diffusive growth of tumor cells into the surrounding brain parenchyma. However, the diffusive nature of GBM and its relationship with the tumor microenvironment (TME) is still unknown. Here, we investigated the interactions of GBM with the surrounding microenvironment in orthotopic xenograft animal models using two human glioma cell lines, U87 and LN229. The GBM cells in our model showed different features on the aspects of cell growth rate during their development, dispersive nature of glioma tumor cells along blood vessels, and invasion into the brain parenchyma. Our results indicated that these differences in the two models are in part due to differences in the expression of CXCR4 and STAT3, both of which play an important role in tumor progression. In addition, the GBM shows considerable accumulation of resident microglia and peripheral macrophages, but polarizes differently into tumor-supporting cells. These results suggest that the intrinsic factors of GBM and their interaction with the TME determine the diffusive nature and probably the responsiveness to non-cancer cells in the TME.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1123-1130
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2020
This study aims to classify the severity in car crashes using five classification learning models. The dataset used in this study contains 21,013 vehicle crashes, obtained from Korea Expressway Corporation, between the year of 2015-2017 and the LightGBM(Light Gradient Boosting Model) performed well with the highest accuracy. LightGBM, the number of involved vehicles, type of accident, incident location, incident lane type, types of accidents, types of vehicles involved in accidents were shown as priority factors. Based on the results of this model, the establishment of a management strategy for response of highway traffic accident should be presented through a consistent prediction process of accident severity level. This study identifies applicability of Machine Learning Models for Predicting of the Severity of Car Traffic Accidents on a Highway and suggests that various machine learning techniques based on big data that can be used in the future.
Purpose : This study was performed to evaluate the relationship between glomerular basement membrane (GBM) alterations to epithelial cell (EpC) structure and renal function in Alport Syndrome (AS) patients. Methods : Fifteen patients diagnosed with AS (4-26yrs) were examined. The GBM in AS was categorized as : C1) normal, C2) minor alterations (widening of lamina rara interna or externa without lamina densa change), C3) nonspecific splitting of lamina densa, C4) basket-weaving pattern of lamina densa splitting. The length of each GBM portion along the epithelial side was measured on the systematically obtained electron microscopic photographs. Furthermore to obtain an objective assessment of the degree of glomerular EpC foot process change, the number of slit pores along $10\;{\mu}m$ of peripheral GBM in each category was obtained. Results : The percentage of normal GBM portion (C1) correlated inversely with daily protein excretion (g/day/$m^2$, P<0.05) and sum of the percentage of abnormal GBM portion (C2+C3+C4) had direct correlation with daily protein excretion (g/day/$m^2$, P<0.05). There were no significant relationships between the percentages of other categories of GBM alterations and creatinine clearance or protein excretion. There were no significant relationships between of creatinine clearance in relation to normal GBM(C1) portion as well as that in relation to sum of the percentage of abnormal GBM portion (C2+C3+C4). GBM abnormality did not correlate with age at biopsy. Conclusion : The extent of GBM structural abnormality is related to proteinuria in AS but the epithelial response is uniform even though the GBM ultrastructural lesions are not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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