liu.seSök publikationer i DiVA
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Image-Based Network Analysis of DNp73 Expression by Immunohistochemistry in Rectal Cancer Patients
Linköpings universitet, Institutionen för medicinsk teknik, Avdelningen för medicinsk teknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten. Linköpings universitet, Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV. Prince Mohammad Bin Fahd Univ, Saudi Arabia.ORCID-id: 0000-0002-4255-5130
Linköpings universitet, Institutionen för biomedicinska och kliniska vetenskaper, Avdelningen för kirurgi, ortopedi och onkologi. Linköpings universitet, Medicinska fakulteten. Region Östergötland, Centrum för kirurgi, ortopedi och cancervård, Onkologiska kliniken US. Sichuan Univ, Peoples R China.
Linköpings universitet, Institutionen för biomedicinska och kliniska vetenskaper, Avdelningen för kirurgi, ortopedi och onkologi. Linköpings universitet, Medicinska fakulteten. Region Östergötland, Centrum för kirurgi, ortopedi och cancervård, Onkologiska kliniken US.
Orebro Univ, Sweden.
Visa övriga samt affilieringar
2020 (Engelska)Ingår i: Frontiers in Physiology, E-ISSN 1664-042X, Vol. 10, artikel-id 1551Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

Background: Rectal cancer is a disease characterized with tumor heterogeneity. The combination of surgery, radiotherapy, and chemotherapy can reduce the risk of local recurrence. However, there is a significant difference in the response to radiotherapy among rectal cancer patients even they have the same tumor stage. Despite rapid advances in knowledge of cellular functions affecting radiosensitivity, there is still a lack of predictive factors for local recurrence and normal tissue damage. The tumor protein DNp73 is thought as a biomarker in colorectal cancer, but its clinical significance is still not sufficiently investigated, mainly due to the limitation of human-based pathology analysis. In this study, we investigated the predictive value of DNp73 in patients with rectal adenocarcinoma using image-based network analysis.

Methods: The fuzzy weighted recurrence network of time series was extended to handle multi-channel image data, and applied to the analysis of immunohistochemistry images of DNp73 expression obtained from a cohort of 25 rectal cancer patients who underwent radiotherapy before surgery. Two mathematical weighted network properties, which are the clustering coefficient and characteristic path length, were computed for the image-based networks of the primary tumor (obtained after operation) and biopsy (obtained before operation) of each cancer patient.

Results: The ratios of two weighted recurrence network properties of the primary tumors to biopsies reveal the correlation of DNp73 expression and long survival time, and discover the non-effective radiotherapy to a cohort of rectal cancer patients who had short survival time.

Conclusion: Our work contributes to the elucidation of the predictive value of DNp73 expression in rectal cancer patients who were given preoperative radiotherapy. Mathematical properties of fuzzy weighted recurrence networks of immunohistochemistry images are not only able to show the predictive factor of DNp73 expression in the patients, but also reveal the identification of non-effective application of radiotherapy to those who had poor overall survival outcome.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Frontiers Media S.A., 2020. Vol. 10, artikel-id 1551
Nyckelord [en]
fuzzy weighted recurrence networks; network properties; multi-channel images; DNp73; immunohistochemistry; predictive biomarker; rectal cancer; survival outcome
Nationell ämneskategori
Endokrinologi och diabetes
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-163453DOI: 10.3389/fphys.2019.01551ISI: 000508453300001PubMedID: 31969833Scopus ID: 2-s2.0-85078277305OAI: oai:DiVA.org:liu-163453DiVA, id: diva2:1393715
Tillgänglig från: 2020-02-17 Skapad: 2020-02-17 Senast uppdaterad: 2024-01-17Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1937 kB)276 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1937 kBChecksumma SHA-512
29ddf28c3419ccda34552711e9e48df16e10f94ee4cd215cfb400ae8c7a87e2b559118bb955dae612f42d8d7ae0a1dccaa53143add5c80c4708e8c2aa2d14c6c
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextPubMedScopus

Person

Pfeifer, Daniella

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Pham, TuanFan, ChuanwenPfeifer, DaniellaSun, Xiao-Feng
Av organisationen
Avdelningen för medicinsk teknikTekniska fakultetenCentrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIVAvdelningen för kirurgi, ortopedi och onkologiMedicinska fakultetenOnkologiska kliniken US
I samma tidskrift
Frontiers in Physiology
Endokrinologi och diabetes

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 276 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
pubmed
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
pubmed
urn-nbn
Totalt: 322 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf