Gene therapy with nonviral vectors using the suicide gene/prodrug activating system of herpes simplex virus type-1 thymidine kinase (HSV1-TK)/ganciclovir (GCV) is inefficient in killing malignant tumor cells due to two major factors: (a) an unsatisfactory bystander effect; (b) short-lived expression of the protein. To study the capacity of the protein transduction domain (PTD) of HIV-1 TAT protein to enhance HSV1-TK/GCV cancer gene therapy, we constructed three fusion proteins TAT-TK, TK-TAT and TK. TAT-TK retained as much enzyme activity as TK, whereas that of TK-TAT was much lower. TAT-TK can enter HepG2 cells and much of it is translocated to the nucleus. The transduced HepG2 cells are killed by exogenously added GCV and have bystander effects on untransduced HepG2 cells. Most importantly, the introduced recombinant protein is stable and remains functional for several days at least, probably because nuclear localization protects it from the cytoplasmic degradation machinery and provides access to the nuclear transcription machinery. Our results indicate that TAT fusion proteins traffic intercellularly and have enhanced stability and prodrug cell killing activity. We conclude that TAT has potential for enhancing enzyme prodrug treatment of liver cancers.
목적: 화합물이 가지는 항바이러스 및 항암 작용으로 인하여 5-iododeoxyuridine 유도체들에 관한 연구는 매우 광범위하게 이루어져왔다. 방사 요오드가 치환된 이들 화합물에 대한 연구의 주요 목표는 체내 및 체외 평가 시 효과적 일뿐만 아니라, 보다 안정한 화합물을 개발하는 것이다. 본 연구를 통해, 다양한 방사성의약품의 중간체로도 이용되어질 수 있는 carbocyclic radioiododeoxyuridineanalogue (ddIVDU)를 합성하여 생물학적 평가를 수행하고자 하였다. 대상 및 방법: 목표 화합물의 합성은 Pd(0)-촉매 결합 반응, LAH 환원반응, hetero Diels-Alder 반응을 주요 반응으로 하여 수행하였다$(Sch\;3)^{10-12}$. 합성된 화합물의 생물학적 평가를 위해 MCA와 MCA-tk 세포에 다양한 농도의 GCV와 carbocyclic ddIVDV를 처리하여 MTS 법을 이용해 세포독성을 보았고, [$^{125}I$]carbocyclic ddIVDU를 이용해 MCA와 MCA-tk 세포에서 HSV1-tk에 의한 선택적 섭취를 비교 평가 하였다. 결과: Carbocyclic ddIVDU 및 요오드 도입을 위한 전구물질의 합성을 cyclopentadiene을 출발 물질로 하여 높은 수율에 의해 수행하였다. 방사요오드를 이용한 동위원소 도입 반응은 각각, 80% 이상의 방사표지 수율 및 95 % 이상의 방사 화학적 순도를 나타내었다. 세포독성 결과 MCA-tk 세포에서 carbodyclic ddIVDU는 GCV에 비해 세포독성이 작았고, MCA에서는 유사한 세포 독성을 보였다. [$^{125}I$]carbocyclic ddIVDU는 MCA-tk 세포에서 uptake는 8시간째까지 계속 증가하는 양상을 보였으며, MCA세포에서 uptake는 4시간째까지 일정하게 유지되다가 8시간째 급격히 증가하였다. [$^{125}I$]carbocyclic ddIVDU의 uptake는 MCA보다 MCA-tk에서 약 2-5배 정도 높은 결과를 보였다. 결론: 진행되어진 생물학적 결과로부터 이 유도체는 체내 평가 시 매우 안정할 뿐만 아니라, GCV에 비해 독성이 덜하고, HSV1-tk cell에 선택적임을 보여준다. 따라서 신규 화합물인 carbocyclic ddIVDU는 HSV1-tk를 영상화하는데 유용하게 이용되어질 수 있을 것이다.
분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.
워게임모델에서 가상환경격자정보에 관한 개선과 구축기법을 연구하였다. 가상환경자료는 지상, 해상, 공중으로 구분하여 관리 및 운용한다. 가상환경자료는 지리정보와 지형형태정보로 구축 및 관리한다. 지리정보는 격자(Grid) 형태로서 격자위치좌표와 수심을 파일로 관리한다. 그 격자정보파일의 수심값을 이동가능대표값(GCV)으로 개선하고, 조석차가 심한지역에 대해서 동적가상환경구축기법을 제안하였다. 제안된 시스템 의 구현 및 시험을 통하여 동적 가상환경을 워게임모델에 적용이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
The problem of selection among competing models has been a fundamental issue in statistical data analysis. Good fits to data can be misleading since they can result from properties of the model that have nothing to do with it being a close approximation to the source distribution of interest (for example, overfitting). In this study we focus on the preference among models from a family of polynomial regressors. Three decades of research has spawned a number of plausible techniques for the selection of models, namely, Akaike's Finite Prediction Error (FPE) and Information Criterion (AIC), Schwartz's criterion (SCH), Generalized Cross Validation (GCV), Wallace's Minimum Message Length (MML), Minimum Description Length (MDL), and Vapnik's Structural Risk Minimization (SRM). The fundamental similarity between all these principles is their attempt to define an appropriate balance between the complexity of models and their ability to explain the data. This paper presents an empirical study of the above principles in the context of model selection, where the models under consideration are univariate polynomials. The paper includes a detailed empirical evaluation of the model selection methods on six target functions, with varying sample sizes and added Gaussian noise. The results from the study appear to provide strong evidence in support of the MML- and SRM- based methods over the other standard approaches (FPE, AIC, SCH and GCV).
There are many factors that contribute to hit probability of the gun shot of ground combat vehicles. Aiming accuracy is mainly affected by the dynamic state of the vehicle. The stabilization error of the turret under system vibration is one of the major factors that affect the aiming accuracy. The vibration of the vehicle is affected by both the state of the road and the speed of the vehicle. This paper analyzes the aiming accuracy of the gun equipped on the GCV when the vehicle drives on the different roads and at different speed. The vertical displacement and the pitch angle of the gun are calculated and the impact points of the target are calculated. Distribution of the impact points on the target is greatly influenced by the pitch rotation rather than vertical displacement. And this aiming errors result in the errors of point of impacts on the target after the bullet flies through the air under trajectory equations. The GCV is modeled using a half-car model with 6 D.O.F. and the specifications of the M2 machine gun are used in trajectory calculation simulation and the target is located in 1000 m away from the gun.
Background: Many types of cancer become resistant to current chemotherapeutic and radiotherapeutic intervention. To overcome this situation application of gene therapy by the introduction of suicide genes followed by their prodrugs may be promising. A viral enzyme, Herpes simplex thymidine kinase (HSV-tk), which converts ganciclovir from an inactive prodrug to a cytotoxic agent by phosphorylation, are being actively investigated for use in gene therapy for cancer. The purpose of this study was to determine whether combining prodrug-activating gene therapy and irradiation might result in enhanced antitumor effects. Methods: The HSV-tk gene was cloned into the retroviral vector, pLXSN and established the clones producing retroviruses carrying the HSV-tk gene. The carcinoma cell line, HCT116 and Huh-7 were transduced with high-titer recombinant retroviruses. These cell lines were treated with ganciclovir before or after irradiation for the defining combinational effect of suicide gene therapy and radiotherapy. Results: The titers of cloned PA3 17 amphotropic retroviruses ranged from 4 to 6 X $10^6CFU/ml4$. After selectional periods, the expression of HSV-tk was confirmed by reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). The growth of cells expressing HSV-tk was inhibited as increase of GCV dose after 48 hr and the growth inhibitory effect of GCV was much higher after 72 hr. When the cells transduced with HSV-tk gene were exposed to radiation, the growth inhibitory effect of GCV was significantly increased, as compared with non-transduced parental cells. Conclusions: The results suggest that the addition of HSV-tk gene therapy to standard radiation therapy may improve the effectiveness of treatment for solid tumors.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권2호
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pp.205-211
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2008
This paper deals with the estimations of kernel ridge regression when the responses are subject to randomly right censoring. The iterative reweighted least squares(IRWLS) procedure is employed to treat censored observations. The hyperparameters of model which affect the performance of the proposed procedure are selected by a generalized cross validation(GCV) function. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed procedure.
We have developed a new model selection criteria, the partial intrinsic Bayes factor, which is designed for cases when we select a model among a small number of candidate models. For example, we can choose only a few candidate models after exploring scatter plots. By simulation study, we have showed that PIBF performs better than AIC, BIC and GCV.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권3호
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pp.767-772
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2007
A kernel machine is proposed as an estimating procedure for the linear and nonlinear Poisson regression, which is based on the penalized negative log-likelihood. The proposed kernel machine provides the estimate of the mean function of the response variable, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation(GCV) function of MSE-type is introduced to determine hyperparameters which affect the performance of the machine. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed machine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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