Combined therapy with chk1 inhibitor and Rucaparib in ovarian cancer

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의학과, 2021.8. 조혜연.PARP 억제제는 BRCA 유전자 변이가 있는 상피성 난소암에서 효능이 입증되어 임상적으로 널리 적용되고 있다. 그러나 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암에서는 PARP 억제제의 임상적인 효능이 BRCA 유전자 변이가 있는 상피성 난소암과 비교하여 낮은 것으로 보고되고 있다. TP53은 손상된 DNA의 복구과정에 중요한 역할을 하는데, 특히 세포주기 확인점 중에서도 G1/S 확인점의 조절과정에 중요한 역할을 한다. 대부분의 상피성 난소암은 TP53 변이를 갖는데, TP53 변이를 가진 상피성 난소암은 G1/S 확인점의 조절과정에 의한 DNA의 복구가 불가능하므로, G2/M 확인점의 조절과정에 관여하는 ATR/Chk1 등을 통하여 DNA 복구를 하게 된다. 따라서 이론적으로 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암에서 PARP 억제제와 Chk1 억제제를 병합하였을 때 각각을 단독으로 투여하였을 때 보다 더 높은 항암효과를 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암 세포주에서 PARP 억제제인 rucaparib과 Chk1 억제제인 prexasertib (LY2606368)을 단독 혹은 병합하여 항암효과를 비교하였다. 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, Chk1 억제제가 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암 세포의 성장을 억제하는지 확인하고자 하였다. 둘째, Chk1 억제제가 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암 세포에서 G2/M 확인점의 조절과정에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 셋째, Chk1 억제제와 PARP 억제제의 병합투여가 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암 세포의 성장을 억제하는 데 있어서 상승효과가 있는지 확인하고자 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, rucaparib과 비교하여 prexasertib이 유의하게 더 강한 세포독성을 보였다. 둘째, rucaparib과 prexasertib 각각의 단독투여와 비교하여 병합투여가 유의하게 세포독성을 증가시키는 것으로 나타났다. 셋째, rucaparib과 prexasertib을 병합 투여했을 때 rucaparib의 효과가 미치지 않는 G2/M 세포주기 정지 세포에서도 prexasertib에 의하여 Chk1이 억제됨으로써 세포독성이 유도되었다. 넷째, BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암에서 Rad51의 과발현은 rucaparib의 효과를 감소시키는 기전 중의 하나인데, prexasertib이 Rad51 발현을 차단함으로써 rucaparib의 세포독성을 증가시켰다. rucaparib과 prexasertib 각각의 단독투여와 비교하여 병합투여가 유의하게 세포독성을 증가시키는 기전은 다음과 같다. 첫째, rucaparib을 단독으로 투여했을 때에는 영향을 받지 않는 G2/M 확인점이 Chk1 억제제에 의하여 작동하지 않게 되면 난소암 세포의 유사분열 파국이 유도된다. 둘째, Chk1은 Rad51을 발현시키고 Rad51과 BRCA2의 결합을 증가시켜서 상동 재조합을 유도하는데, Chk1을 억제하면 Rad51의 발현과 BRCA2와의 결합이 감소하여 상동 재조합이 억제된다. 결론적으로, Chk1 억제제와 PARP 억제제의 병합투여를 BRCA 유전자 변이가 없는 상피성 난소암에서 새로운 효과적 치료 전략으로 제시할 수 있을 것이다. 또한, 다른 암종에서도 PARP 억제제의 저항성 기전을 Rad 51의 과발현으로 설명하고 있는데, Chk1 억제제에 의하여 Rad51의 발현을 감소시킴으로써 PARP 억제제의 저항성을 극복할 수 있을 것이다.This study aimed to evaluate anticancer effects of combination treatment with poly ADP ribose polymerase (PARP) and checkpoint kinase 1 (Chk1) inhibitors in BRCA-wild type ovarian cancer. PARP inhibitors can function as DNA-damaging agents in BRCA wild-type cancer, even if clinical activity is limited. Most epithelial ovarian cancers are characterized by a TP53 mutation causing dysfunction at the G1/S checkpoint, which makes tumor cells highly dependent on Chk1-mediated G/M phase cell-cycle arrest for DNA repair. We investigated the anticancer effects of combination treatment with prexasertib (LY2606368), a selective ATP competitive small molecule inhibitor of Chk1 and Chk2, and rucaparib, a PARP inhibitor, in BRCA wild-type ovarian cancer cell lines (OVCAR3 and SKOV3). We found that combined treatment significantly decreased cell viability in all cell lines and induced greater DNA damage and apoptosis than in the control and/or using monotherapies. Moreover, we found that prexasertib significantly inhibited homologous recombination–mediated DNA repair and thus showed a marked anticancer effect in combination treatment with rucaparib. The anticancer mechanism of prexasertib and rucaparib was considered to be caused by an impaired G2/M checkpoint due to prexasertib treatment, which forced mitotic catastrophe in the presence of rucaparib. Our results suggest a novel effective therapeutic strategy for BRCA wild-type epithelial ovarian cancer using a combination of Chk1 and PARP inhibitors.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. Body 3 Chapter 3. Conclusion 27 Bibliography 28 Abstract in Korean 31박

경추 측면 X선 영상을 기반으로 한 갑상선 수술 환자에서 어려운 후두경 예측 딥러닝 모델

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의학과, 2022. 8. 정철우.예상하지 못한 어려운 후두경은 심각한 기도관련 합병증과 연관되어 있다. 본 연구는 후향적으로 수집된 갑상선 수술을 받은 총 14,135명 환자의 경추 측면 X선을 통해 어려운 후두경 (Cormack-Lehane 등급 3-4)를 예측하는 딥러닝 모델을 개발 및 검증하였다. 개발 모델의 성능은 기존의 6개의 딥러닝 모델과 비교하였다. 개발 모델에서 어려운 후두경 예측의 민감도는 95.6%, 특이도 91.2%를 나타냈다. Area Under ROC curve의 경우 개발 모델에서 0.972(0.955~0.988), 기존 모델의 경우 각각 VGG-Net: 0.842, ResNet: 0.841, Xception: 0.863, ResNext: 0.825, DenseNet: 0.889, SENet: 0.875를 나타냈다. 어려운 후두경과 관련된 해부학적 특징을 설명하기 위해 클래스 활성화 맵(Class Activation Map)을 사용하였다. 클래스 활성화 맵에서 설골, 인두 및 경추 주변이 강조되었다. 본 연구를 통해 개발된 딥러닝 모델은 경추 측면 X선 영상을 이용한 어려운 후두경 예측에 높은 성능을 보였다.An unanticipated difficult laryngoscopy is associated with serious airway-related complications. We here developed and validated a deep learning-based model that predicts a difficult laryngoscopy (Cormack–Lehane grade 3–4) from a cervical spine lateral X-ray using data from 14,135 patients undergoing thyroid surgery. The performance of our model was compared with six representative deep learning architectures. A class activation map was created to elucidate the anatomical features associated with difficult laryngoscopy. Our model showed 95.6% sensitivity and 91.2% specificity for predicting difficult laryngoscopy. The area under the receiver operating characteristic curve of our model was 0.972 (0.955‒0.988), which was higher than that of other models (VGG-Net: 0.842, ResNet: 0.841, Xception: 0.863, ResNext: 0.825, DenseNet: 0.889, and SENet: 0.875, all P < 0.001). The class activation map demonstrated clear differences around the hyoid bone, pharynx, and cervical spine. The model showed excellent performance for predicting difficult laryngoscopy using a cervical spine lateral X-ray image.1. Introduction 1 2. Materials and Methods 2 2.1 Inclusion and Exclusion Criteria 2 2.2 Anesthesia Management 2 2.3 Data Collection and Preprocessing 2 2.4 Model Building 3 2.5 Model Validation 4 2.6 Sensitivity Analysis 4 2.7 Statistical Analysis 4 3. Results 6 3.1 Dataset Construction 6 3.2 Performance of the Models 6 3.3 Sensitivity Analysis 6 4. Discussion 8 5. Conclusions 11 References 23 Abstract 26 Tables 12 [Table 1] 12 [Table 2] 13 [Table 3] 14 Figures 15 [Figure 1] 15 [Figure 2] 16 [Figure 3] 17 [Figure 4] 18 [Figure 5] 19 Supplementary Materials 20 [Supplementary Materials] 20석

Persistent large cash holdings and operating performance

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :경영학과,2011.2. 조재호.Maste

Rotation of Graphene on Cu(111) Surface during Chemical Vapor Deposition and Controlling the Stacking Angle of Bilayer Graphene

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