Background: The present study introduces the design and fabrication of a simple surgical guide with which to perform genioplasty. Methods: A three-dimensional reconstruction of the patient's cranio-maxilla region was built, with a dentofacial skeletal model, then derived from CT DICOM data. A surgical simulation was performed on the maxilla and mandible, using three-dimensional cephalometry. We then simulated a full genioplasty, in silico, using the three-dimensional (3D) model of the mandible, according to the final surgical treatment plan. The simulation allowed us to design a surgical guide for genioplasty, which was then computer-rendered and 3D-printed. The manufactured surgical device was ultimately used in an actual genioplasty to guide the osteotomy and to move the cut bone segment to the intended location. Results: We successfully performed the osteotomy, as planned during a genioplasty, using the computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD/CAM) surgical guide that we initially designed and tested using simulated surgery. Conclusions: The surgical guide that we developed proved to be a simple and practical tool with which to assist the surgeon in accurately cutting and removing bone segments, during a genioplasty surgery, as preoperatively planned during 3D surgical simulations.
Park, Min-Ho;Shin, Seok-Ho;Byeon, Jin-Ju;Lee, Gwan-Ho;Yu, Byung-Yong;Shin, Young G.
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.21
no.1
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pp.107-115
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2017
Over the last decade, physiologically based pharmacokinetics (PBPK) application has been extended significantly not only to predicting preclinical/human PK but also to evaluating the drug-drug interaction (DDI) liability at the drug discovery or development stage. Herein, we describe a case study to illustrate the use of PBPK approach in predicting human PK as well as DDI using in silico, in vivo and in vitro derived parameters. This case was composed of five steps such as: simulation, verification, understanding of parameter sensitivity, optimization of the parameter and final evaluation. Caffeine and ciprofloxacin were used as tool compounds to demonstrate the "fit for purpose" application of PBPK modeling and simulation for this study. Compared to caffeine, the PBPK modeling for ciprofloxacin was challenging due to several factors including solubility, permeability, clearance and tissue distribution etc. Therefore, intensive parameter sensitivity analysis (PSA) was conducted to optimize the PBPK model for ciprofloxacin. Overall, the increase in $C_{max}$ of caffeine by ciprofloxacin was not significant. However, the increase in AUC was observed and was proportional to the administered dose of ciprofloxacin. The predicted DDI and PK results were comparable to observed clinical data published in the literatures. This approach would be helpful in identifying potential key factors that could lead to significant impact on PBPK modeling and simulation for challenging compounds.
In order to investigate the effect of inhibitors on L-threonine biosynthesis in Escherichia coli, we have constructed a metabolic network model of amino acid biosynthesis from L-aspartate to L-threonine by using available informations from literatures and databases. In the model, the effects of inhibitors on the biosynthesis of L-threonine was included as an appropriate mathematical form. For simulation study, we used initial values as L-aspartate 5 mM, ATP 5 mM, NADPH 2 mM, and observed the concentration changes of intermediate metabolites over concentration changes of respective inhibitors. As a result, we found that concentrations of intermediate metabolites were not significantly changed over concentration changes of L-lysine, L-methionine, and L-glutamate. But, there were considerable changes of intermediates over concentration changes of L-serine, L-cysteine, and L-threonine, which can be considered as essential effectors on L-threonine synthesis. Contrary, the synthesis of L-threonine seems to be not related to the amounts of L-aspartate, and inversely proportional to the accumulated amount of D,L-aspartic ${\beta}$-semialdehyde.
In this study, a molecular dynamics simulation study was performed to investigate the size-dependent electroelastic properties of single-walled boron nitride nanotubes(BNNT). To describe the elasticity and polarization of BNNT under mechanical loading, the Tersoff potential model and rigid ion approximation were adopted. For the prediction of piezoelectric constants and Young's modulus of BNNTs, piezoelectric constitutive equations based on the Maxwell's equation were used to calculate the strain-electric displacement and strain-stress relationships. It was found that the piezoelectric constants of BNNTs gradually decreases as the radius of the tubes increases showing a nonnegligible size effect. On the other hand, the elastic constants of the BNNTs showed opposites trends according to the equivalent geometrical assumption of the tubular structures. To establish the structure-property relationships, localized configurational change of the primarily bonded B-N bonded topology was investigated in detail to elucidate the BNNT curvature dependent elasticity.
Bavya Chandrasekhar;Dona Samuel Karen;Veena Jaganivasan
Journal of Integrative Natural Science
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v.17
no.1
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pp.13-20
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2024
Female breast cancer is the fifth highest cause of mortality. Breast cancer is the most prevalent type of cancer in women globally, while it can also affect men. STAT5A plays a role in its development and progression. Given that activation of STAT5a is frequently linked to the growth and progression of tumors, STAT5a has been identified as a possible target for the therapy of several cancers. STAT5A, in particular, has proven to be overexpressed in various breast cancer cell lines and tumors, and it has been associated to the promotion of tumour cell proliferation and survival. STAT5A inhibition has been shown in vitro and in vivo to reduce the development of breast cancer cells. As a result, we have screened compounds from the FDA database that might serve as potential inhibitors of STAT5a through virtual screening, docking, DFT and MD simulation approaches. The drug Nilotinib has shown promising results inhibiting STAT5a. Further, in-vitro analysis will be carried forward to understand the anti-cancer activity.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.10
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pp.843-850
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2005
FBA(flux balance analysis) with Boolean rules for representing regulatory events has correctly predicted cellular behaviors, such as optimal flux distribution, maximal growth rate, metabolic by-product, and substrate concentration changes, with various environmental conditions. However, until now, since FBA has not taken into account a hierarchical regulatory network, it has limited the representation of the whole transcriptional regulation mechanism and interactions between specific regulatory proteins and genes. In this paper, in order to solve these problems, we describe the construction of hierarchical regulatory network with defined symbols and the introduction of a weight for representing interactions between symbols. Finally, the whole cellular behaviors with time were simulated through the linkage of a hierarchical regulatory network module and dynamic simulation module including FBA. The central metabolic network of E. coli was chosen as the basic model to identify our suggested modeling method.
The Dengue virus M protein is a 75 amino acid polypeptide with two helical transmembranes (TM). The TM domain oligomerizes to form an ion channel, facilitating viral release from the host cells. The M protein has a critical role in the virus entry and life cycle, making it a potent drug target. The oligomerization of the monomeric protein was studied using ab initio modeling and molecular dynamics simulation in an implicit membrane environment. The representative structures obtained showed pentamer as the most stable oligomeric state, resembling an ion channel. Glutamic acid, threonine, serine, tryptophan, alanine, isoleucine form the pore-lining residues of the pentameric channel, conferring an overall negative charge to the channel with approximate length of 51.9 Å. Residue interaction analysis for M protein shows that Ala94, Leu95, Ser112, Glu124, and Phe155 are the central hub residues representing the physicochemical interactions between domains. The virtual screening with 165 different ion channel inhibitors from the ion channel library shows monovalent ion channel blockers, namely lumacaftor, glipizide, gliquidone, glisoxepide, and azelnidipine to be the inhibitors with high docking scores. Understanding the three-dimensional structure of M protein will help design therapeutics and vaccines for Dengue infection.
More effective production of human insulin is important, because insulin is the main medication that is used to treat multiple types of diabetes and because many people are suffering from diabetes. The current system of insulin production is based on recombinant DNA technology, and the expression vector is composed of a preproinsulin sequence that is a fused form of an artificial leader peptide and the native proinsulin. It has been reported that the sequence of the leader peptide affects the production of insulin. To analyze how the leader peptide affects the maturation of insulin structurally, we adapted several in silico simulations using 13 artificial proinsulin sequences. Three-dimensional structures of models were predicted and compared. Although their sequences had few differences, the predicted structures were somewhat different. The structures were refined by molecular dynamics simulation, and the energy of each model was estimated. Then, protein-protein docking between the models and trypsin was carried out to compare how efficiently the protease could access the cleavage sites of the proinsulin models. The results showed some concordance with experimental results that have been reported; so, we expect our analysis will be used to predict the optimized sequence of artificial proinsulin for more effective production.
Purpose: The development of vaccines that confer protection against multiple avian influenza A (AIA) virus strains is necessary to prevent the emergence of highly infectious strains that may result in more severe outbreaks. Thus, this study applied reverse vaccinology approach in strategically constructing messenger RNA (mRNA) vaccine construct against avian influenza A (mVAIA) to induce cross-protection while targeting diverse AIA virulence factors. Materials and Methods: Immunoinformatics tools and databases were utilized to identify conserved experimentally validated AIA epitopes. CD8+ epitopes were docked with dominant chicken major histocompatibility complexes (MHCs) to evaluate complex formation. Conserved epitopes were adjoined in the optimized mVAIA sequence for efficient expression in Gallus gallus. Signal sequence for targeted secretory expression was included. Physicochemical properties, antigenicity, toxicity, and potential cross-reactivity were assessed. The tertiary structure of its protein sequence was modeled and validated in silico to investigate the accessibility of adjoined B-cell epitope. Potential immune responses were also simulated in C-ImmSim. Results: Eighteen experimentally validated epitopes were found conserved (Shannon index <2.0) in the study. These include one B-cell (SLLTEVETPIRNEWGCR) and 17 CD8+ epitopes, adjoined in a single mRNA construct. The CD8+ epitopes docked favorably with MHC peptidebinding groove, which were further supported by the acceptable ∆Gbind (-28.45 to -40.59 kJ/mol) and Kd (<1.00) values. The incorporated Sec/SPI (secretory/signal peptidase I) cleavage site was also recognized with a high probability (0.964814). Adjoined B-cell epitope was found within the disordered and accessible regions of the vaccine. Immune simulation results projected cytokine production, lymphocyte activation, and memory cell generation after the 1st dose of mVAIA. Conclusion: Results suggest that mVAIA possesses stability, safety, and immunogenicity. In vitro and in vivo confirmation in subsequent studies are anticipated.
Lee, Kyung Eun;Kim, Ki Tae;Lee, Jong Ho;Jung, Sujin;Kim, June-Hong;Shim, Eun Bo
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.23
no.1
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pp.63-70
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2019
We aimed to propose a novel computational approach to predict the electromechanical performance of pre- and post-mitral valve cerclage annuloplasty (MVCA). Furthermore, we tested a virtual estimation method to optimize the left ventricular basement tightening scheme using a pre-MVCA computer model. The present model combines the three-dimensional (3D) electromechanics of the ventricles with the vascular hemodynamics implemented in a lumped parameter model. 3D models of pre- and post-MVCA were reconstructed from the computed tomography (CT) images of two patients and simulated by solving the electromechanical-governing equations with the finite element method. Computed results indicate that reduction of the dilated heart chambers volume (reverse remodeling) appears to be dependent on ventricular stress distribution. Reduced ventricular stresses in the basement after MVCA treatment were observed in the patients who showed reverse remodeling of heart during follow up over 6 months. In the case who failed to show reverse remodeling after MVCA, more virtual tightening of the ventricular basement diameter than the actual model can induce stress unloading, aiding in heart recovery. The simulation result that virtual tightening of the ventricular basement resulted in a marked increase of myocardial stress unloading provides in silico evidence for a functional impact of MVCA treatment on cardiac mechanics and post-operative heart recovery. This technique contributes to establishing a pre-operative virtual rehearsal procedure before MVCA treatment by using patient-specific cardiac electromechanical modeling of pre-MVCA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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