Purpose: A phase II study was conducted to evaluate the safety and efficacy of preoperative, intra-arterial perfusion of epirubicin, etoposide, and oxaliplatin combined with oral chemotherapy S-1 (SEEOX) for the treatment of type 4 gastric cancer. Materials and Methods: A single-center, single-arm phase II trial was conducted on 36 patients with histologically proven type 4 gastric cancer without distant peritoneal or organ metastasis. Patients received 3, 21-day courses of SEEOX preoperative chemotherapy. The primary endpoint was overall survival (OS) and the secondary outcomes assessed were chemotherapeutic response, radical resection rate, pathological regression, toxicities, postoperative morbidity, and mortality. Results: All patients were at an advanced stage of cancer (stage III or IV) and completed the entire course of treatment. Based on changes in tumor volume and peritoneal metastasis, the objective response rate was 55.6% (20/36; 95% confidence interval [CI], 38.5%-72.6%) and the disease control rate was 69.4% (25/36; 95% CI, 53.6%-85.3%). The radical resection rate was 75% (27/36; 95% CI, 60.1%-89.9%) and the proportion of R0 resections was 66.7% (21/36; 95% CI, 50.5%-82.8%). The pathological response rate was 33.3%, of which 13.9% showed complete pathological regression. The median survival was 27.1 months (95% CI, 22.24-31.97 months), and the 2-year OS was 48.5% (95% CI, 30.86%-66.1%). Conclusions: Preoperative SEEOX is a safe and effective treatment for type 4 gastric cancer. Based on these preliminary data, a phase III study will be conducted to confirm the superiority of this regimen over standard treatment.
Gastric cancer is one of the most frequently occurring malignancies in the world. Development of multiple drug resistance (MDR) to chemotherapy is known as the major cause of treatment failure for gastric cancer. Multiple drug resistance 1/P-glycoprotein (MDR1/p-gp) contributes to drug resistance via ATP-dependent drug efflux pumps and is overexpressed in many solid tumors including gastric cancer. To investigate the role of MDR1 knockdown on drug resistance reversal, we knocked down MDR1 expression using shRNA in drug resistant gastric cancer cells and examined the consequences with regard to adriamycin (ADR) accumulation and drug-sensitivity. Two shRNAs efficiently inhibited mRNA and protein expression of MDR1 in SGC7901-MDR1 cells. MDR1 knockdown obviously decreased the ADR accumulation in cells and increased the sensitivity to ADR treatment. Together, our results revealed a crucial role of MDR1 in drug resistance and confirmed that MDR1 knockdown could reverse this phenotype in gastric cancer cells.
Gastric cancer is one of the most common cancers in the world. Animal models have been used to elucidate the details of the molecular mechanisms of various cancers. However, most inbred strains of mice have resistance to gastric carcinogenesis. Helicobacter infection and carcinogen treatment have been used to establish mouse models that exhibit phenotypes similar to those of human gastric cancer. A large number of transgenic and knockout mouse models of gastric cancer have been developed using genetic engineering. A combination of carcinogens and gene manipulation has been applied to facilitate development of advanced gastric cancer; however, it is rare for mouse models of gastric cancer to show aggressive, metastatic phenotypes required for preclinical studies. Here, we review current mouse models of gastric carcinogenesis and provide our perspectives on future developments in this field.
Kyung Won Kim;Jimi Huh ;Bushra Urooj ;Jeongjin Lee ;Jinseok Lee ;In-Seob Lee ;Hyesun Park ;Seongwon Na ;Yousun Ko
Journal of Gastric Cancer
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제23권3호
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pp.388-399
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2023
Gastric cancer remains a significant global health concern, coercing the need for advancements in imaging techniques for ensuring accurate diagnosis and effective treatment planning. Artificial intelligence (AI) has emerged as a potent tool for gastric-cancer imaging, particularly for diagnostic imaging and body morphometry. This review article offers a comprehensive overview of the recent developments and applications of AI in gastric cancer imaging. We investigated the role of AI imaging in gastric cancer diagnosis and staging, showcasing its potential to enhance the accuracy and efficiency of these crucial aspects of patient management. Additionally, we explored the application of AI body morphometry specifically for assessing the clinical impact of gastrectomy. This aspect of AI utilization holds significant promise for understanding postoperative changes and optimizing patient outcomes. Furthermore, we examine the current state of AI techniques for the prognosis of patients with gastric cancer. These prognostic models leverage AI algorithms to predict long-term survival outcomes and assist clinicians in making informed treatment decisions. However, the implementation of AI techniques for gastric cancer imaging has several limitations. As AI continues to evolve, we hope to witness the translation of cutting-edge technologies into routine clinical practice, ultimately improving patient care and outcomes in the fight against gastric cancer.
The abscopal effect refers to the phenomenon in which local radiotherapy is associated with the regression of metastatic cancer that is distantly located from the irradiated site. Here, we present a case of a patient with advanced gastric cancer and brain metastases who was successfully treated with brain radiotherapy and anti-programmed death-1 (PD-1) therapy-induced abscopal effect. Although anti-PD-1 therapy alone could not prevent disease progression, the metastatic lesions in the brain and also in the abdominal lymph node showed a drastic response after brain radiotherapy and anti-PD-1 therapy. To our knowledge, this is the first reported case of successful treatment of advanced gastric cancer with multiple brain and abdominal lymph node metastases, possibly through anti-PD-1 therapy combined with brain radiotherapy-induced abscopal effect. We suggest that the combination of brain radiotherapy and anti-PD-1 therapy may be considered as a therapeutic option for advanced gastric cancer, especially when there is brain metastasis.
Purpose: In an effort to examine the clinicopathological characteristics of GC and the status of its surgical treatment, the Korean Gastric Cancer Association (KGCA) conducted a nationwide survey targeting surgically-treated gastric cancer patients in 2009. Materials and Methods: A standardized electrical case report was sent to every member institution of the KGCA via E-mail with detailed instructions regarding the survey data. Completed data forms were retrieved from each institution and analyzed by the KGCA information committee. Results: Data on 14,658 patients was collected from 59 institutions. The mean patient age was $59.2{\pm}11.9$ years with a male to female ratio of 2.05 : 1. Lower third cancer (56.0%) was the most common among all gastric cancers. The histological type revealed poorly differentiated adenocarcinoma (34.1%) to be the most common, and the Lauren classification revealed the intestinal type (50.0%) to be the most prevalent. Curative surgery was performed in 92.4% of patients with laparoscopic surgery in 25.8% of patients. A Billroth I reconstruction was performed most frequently after a distal gastrectomy (63.4% of distal gastrectomy). T1 cancers accounted for 57.6% of all cases, and 62.6% of patients showed no lymph node metastasis. Compared to previous reports, it was found that patients are becoming older, laparoscopic surgery is being performed increasingly, and the proportion of T1 cancer is increasing with time. Conclusions: This survey presented the clinicopathological characteristics and current status of the surgical treatment of gastric cancer in Korea. This survey is expected aid research studies as well as planning and evaluation programs targeting cancer control.
Gastric signet ring cell carcinoma (SRC) is a poorly differentiated or undifferentiated cancer of the stomach. However, early gastric SRC showed lower LN metastasis in many studies, thus some endoscopists now regard early gastric SRC as a candidate for endoscopic treatment. But there are unsolved problems of the validity of endoscopic resection in early gastric SRC. In this review, we will comprehensively review the previous clinical studies and discuss the limitation of current studies and the possibility of endoscopic resection of early gastric SRC.
Gastric cancer (GC) is one of the most common lethal malignant neoplasms worldwide, with limited treatment options for both locally advanced and/or metastatic conditions, resulting in a dismal prognosis. Although the widely used morphological classifications may be helpful for endoscopic or surgical treatment choices, they are still insufficient to guide precise and/or personalized therapy for individual patients. Recent advances in genomic technology and high-throughput analysis may improve the understanding of molecular pathways associated with GC pathogenesis and aid in the classification of GC at the molecular level. Advances in next-generation sequencing have enabled the identification of several genetic alterations through single experiments. Thus, understanding the driver alterations involved in gastric carcinogenesis has become increasingly important because it can aid in the discovery of potential biomarkers and therapeutic targets. In this article, we review the molecular classifications of GC, focusing on The Cancer Genome Atlas (TCGA) classification. We further describe the currently available biomarker-targeted therapies and potential biomarker-guided therapies. This review will help clinicians by providing an inclusive understanding of the molecular pathology of GC and may assist in selecting the best treatment approaches for patients with GC.
Objective: MicroRNAs (miRNAs) play important roles in carcinogenesis. The aim of the present study was to explore the effects of miR-181b on gastric cancer. Methods: The expression level of miR-181b was quantified by qRT-PCR. MTT, flow cytometry and matrigel invasion assays were used to test proliferation, apoptosis and invasion of miR-181b stable transfected gastric cancer cells. Results: miR-181b was aberrantly overexpressed in gastric cancer cells and primary gastric cancer tissues. Further experiments demonstrated inducible expression of miR-181b by Helicobacter pylori treatment. Cell proliferation, migration and invasion in the gastric cancer cells were significantly increased after miR-181b transfection and apoptotic cells were also increased. Furthermore, overexpression of miR-181b downregulated the protein level of tissue inhibitor of metalloproteinase 3 (TIMP3). Conclusion: The upregulation of miR-181b may play an important role in the progress of gastric cancer and miR-181b maybe a potential molecular target for anticancer therapeutics of gastric cancer.
Stomach cancer has a high annual mortality rate worldwide necessitating early detection and accurate treatment. Even experienced specialists can make erroneous judgments based on several factors. Artificial intelligence (AI) technologies are being developed rapidly to assist in this field. Here, we aimed to determine how AI technology is used in gastric cancer diagnosis and analyze how it helps patients and surgeons. Early detection and correct treatment of early gastric cancer (EGC) can greatly increase survival rates. To determine this, it is important to accurately determine the diagnosis and depth of the lesion and the presence or absence of metastasis to the lymph nodes, and suggest an appropriate treatment method. The deep learning algorithm, which has learned gastric lesion endoscopyimages, morphological characteristics, and patient clinical information, detects gastric lesions with high accuracy, sensitivity, and specificity, and predicts morphological characteristics. Through this, AI assists the judgment of specialists to help select the correct treatment method among endoscopic procedures and radical resections and helps to predict the resection margins of lesions. Additionally, AI technology has increased the diagnostic rate of both relatively inexperienced and skilled endoscopic diagnosticians. However, there were limitations in the data used for learning, such as the amount of quantitatively insufficient data, retrospective study design, single-center design, and cases of non-various lesions. Nevertheless, this assisted endoscopic diagnosis technology that incorporates deep learning technology is sufficiently practical and future-oriented and can play an important role in suggesting accurate treatment plans to surgeons for resection of lesions in the treatment of EGC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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