ラマン分光法による皮膚研究と診断法の開発
- ラマン分光法は皮膚の研究さらには皮膚診断法開発にますます使用されている。
- in vivoおよびin vitroラマン分光法により皮膚の分子構造が考察され、
- 皮膚中のカロチノイドの濃度と皮膚癌および前癌性病変の有無と相関関係にあることが報告されている。
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いつもお世話になっています．どなたか添削してください．
いつもお世話になっています．どなたか添削してください． 医療系雑誌の英文を和訳しました．宜しくお願いします．ちなみにQNo.6079855の続きです． Raman spectroscopy is increasingly being used for skin research and as the basis for the development of skin diagnostics. Insight in the molecular composition of the skin was provided by in vitro as well as in vivo Raman spectroscopy (Wiliams et al. 1994 Fendel 1997 Gniadecke et al. 1998 Caspars et al. 2001). This technique supplied in vivo evidence for the accumulation of H2O2 and L-phenylealanine in skin in vitiligo, supporting earlier observation concerning the pathophysiologic mechanism of this disease (Schallreuter et al. 1998,1999) Hata et al. (2000) used the technique to determine the carotenoid concentration in skin and reported that this concentration correlates with the presence or absence of skin cancer and preccancerous lesions. In a number of in vitro studies spectral differences have been reported between neoplastic tissue and normal tissue of the brain, breast, colon, larynx, and cervix (Mizuno et al. 1994 Frank et al. 1995; Mahadevan-Jansen et al. 1998; Stone et al. 2000). For both colon and breast tissue Raman spectroscopy was used to discriminate between histologically normal tissue and cancerous tissue (Manoharan et al. 1995; Frank et al. 1995) ラマン分光法は皮膚の研究さらには皮膚診断法開発にますます使用されている．in vivoおよびin vitroラマン分光法により皮膚の分子構造が考察された（Wiliams et al. 1994 Fendel 1997 Gniadecke et al. 1998 Caspars et al. 2001）．このin vivo技術により，皮膚の白斑中のＨ２Ｏ２およびＬ－フェニルアラニンの蓄積が示された．そしてこの技術はこの疾病の病態生理学的機構に関する診察の前に確証する（判定できる）（Schallreuter ET al.1998, 1999）．Hataら（2000）は皮膚中のカロチノイドの濃度を測定するためにこの技術を使用し、この（カロチノイド）の濃度が皮膚癌および前癌性病変の有無と相関関係にあるということの根拠を報告した．in vitro研究において、脳、胸部、結腸（大腸）、咽頭および頚部（首）の腫瘍性細胞と正常組織のスペクトルの差異が報告されている（Mizuno et al. 1994 Frank et al. 1995; Mahadevan-Jansen et al. 1998; Stone et al. 2000）．結腸（大腸）と胸部組織両方に関して、ラマンスペクトルは組織学的に正常な細胞と癌細胞を識別するために使用された（Manchran et al. 1995 Frank et al. 1995）．
- kasudako
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一部訂正 これは、この疾病の病態生理学的機構に関するこれまでの見解を立証するものである。
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- kn-coro
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あなたの訳をベースに、少し修正してみました。 ラマン分光法は皮膚の研究、および皮膚診断法開発の基礎としてますます使用されつつある。in vitro および in vivo ラマン分光法により皮膚の分子構造の考察が可能になった （← provided ）。この技術により，皮膚の白斑中にＨ２Ｏ２およびＬ－フェニルアラニンが蓄積されている事の in vivo での証拠が得られた。これは、この疾病の病態生理学的機構に関するこれまでの観察を立証（支持）するものである。Hataら（2000）は皮膚中のカロチノイド濃度測定にこの技術を用い、この（カロチノイド）の濃度が皮膚癌および前癌性病変の有無と相関関係にあることを報告した．数多くの in vitro 研究において、脳、胸部、結腸（大腸）、咽頭および頚部の腫瘍性組織と正常組織のスペクトルの差異が報告されている。結腸（大腸）と胸部両方の組織について、組織学的に正常な細胞と癌細胞を識別するためにラマンスペクトルが用いられた。
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kn-coroさん ありがとうございました．
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QNo.6500728の続きです．一応訳しましたが，全く自信がありません．どなたか添削をお願いすます． As the first principal components reflect the largest signal variance in the database, this implies that the signal variance that corresponds to the difference between healthy tissue and BCC is also the most significant signal variance encountered in the skin samples. In so doing, a very robust classification model was constructed. Gniadecka et al (1997) reported significant spectral differences between BCC and normal skin, measuring whole biopsy specimens; however, no spatial information could be obtained in that way and consequently whole biopsy spectra contain signal contributions from different skin layers and/or structures. 第一主成分はデータベース中の最も大きな信号変化を反映する（表す）ので、これは、皮膚試料中の健常な組織とＢＣＣ間の差異が、また、最も重要な信号の変化であることに相当する信号の変化意味する（暗示する）．そうしたことにより、概ね正しい分類モデルが構築された．Gniadeckaらは測定した全ての生検材料ＢＣＣと正常な皮膚間の重要なスペクトルの差異を報告した（1997）。しかしながら、そうすることにより，特別な情報は得られなかった．また，その結果として全ての検体のスペクトルは，異なる皮膚および／あるいは皮膚構造の信号の寄与を含む．
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いつもお世話になっています．３番目の文が特に自信がありません．宜しくお願いします． RESULTS Raman pseudo-color maps In all 15 samples, obtained from 15 different patients, the pseudo-color Raman map and the microscopic image of the H&E stained sample were found to correlate very well. An example is shown in Fig 2. Figure 2(a) shows a pseudo-color Raman map of a BCC and the surrounding dermis, the area that was scanned measured 410×180 μm. The Raman map, which is the result of a KCA of the 3108 Raman spectra (see Materials and Methods) closely corresponds to the microscopic image of the H&E stained adjacent section (Fig 2b).It shows that the black area in the Raman map corresponds to tumor tissue; the white area corresponds to the surrounding tissue. The cluster averages of Raman spectra, collected from the scanned area are shown in Fig 2(c). There is a marked difference between the Raman spectra of BCC (spectrum 1) and surrounding tumor-free dermis (spectrum 2). 結果 ラマン疑似カラーマップ １５人の異なる患者から得られた全１５試料について，擬似カラーラマンマップとHE染色試料の顕微鏡イメージには良好な相関関係が見いだされた．実例を図２に示した．図２（ａ）はBCCおよび周囲の真皮の擬似カラーラマンマップを示し，その領域は正確に410×180μｍ走査された．3108のラマンスペクトルのKCA（材料と方法参照）の結果であるラマンマップは隣の欄に示したH&E染色の顕微鏡画像と厳密に一致した．（←少し意訳しました．） ラマンマップ中の黒い領域は腫瘍組織と一致し，白い領域は周辺の組織と一致した．ラマンスペクトルのクラスターの平均（そしてそれは、走査領域から選択されたものであるが）は図２ｃに示した．BCCのスペクトル（スペクトル１）と周辺の腫瘍を含まない真皮（スペクトル２）に著しい差がある．
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The American Journal of Public Health continues to be a leader in the field of Public Health, publishing quality research that is highly cited. Our 2013 impact factor is 4.229, an increase over last year, and ranks the journal #4 out of 136 titles in the Public, Environmental and Occupational Health category in the Social Sciences Citation Index and #14 of 160 titles in the same category for the Science Index. Dr. John Ruffin, Director of the National Institute on Minority Health and Health Disparities, was interveiwed by Dr. Stephen Thomas and Dr. Sandra Quinn of the University of Maryland Center for Health Equity and Guest Editors of this theme issue. Dr. Ruffin discusses a variety of issues related to the importance of including minorities in research, the changing demographics of the US population, new challenges for researchers, the value of community participation, and how minority inclusion research is "not one size fits all." In the wake of the tragic shooting at the Washington, DC, Naval Yard on Monday, September 16, 2013, the journal has compiled a collection of papers and other resources to help promote awareness and policy change surrounding gun violence, veterans health, and suicide. For those seeking more information on organizations that work with victims of gun violence and other types of violence, please consult Chapter 11 from APHA's book, Confronting Violence. Additionally, the following articles and content have been unlocked to public viewing: Shim et al: Primary Care, Behavioral Health, and Public Health: Partners in Reducing Mental Health Stigma. Lewiecki et al: Suicide, Guns, and Public Policy. Siegel et al: The Relationship Between Gun Ownership and Firearm Homicide Rates in the United States, 1981–2010. Henderson et al: Mental Illness Stigma, Help Seeking, and Public Health Programs. Magruder et al: The Role of Pain, Functioning, and Mental Health Suicidality Among Veterans Affairs Primary Care Patients. Keyes et al: To Flourish or Not: Positive Mental Health and All-Cause Mortality. Kaplan et al: Suicide Risk and Precipitating Circumstances Among Young, Middle-Aged, and Older Male Veterans. Vernick et al: Availability of Litigation as a Public Health Tool for Firearm Injury Prevention: Comparison of Guns, Vaccines, and Motor Vehicles. Branas et al: Investigating the Link Between Gun Possession and Gun Assault. Fledderus et al: Mental Health Promotion as a New Goal in Public Mental Health Care: A Randomized Controlled Trial of an Intervention Enhancing Psychological Flexibility. Druss et al: Mental Health Promotion in a Reformed Health Care System. Davis et al: Reduced Mortality Among Department of Veterans Affairs Patients With Schizophrenia or Bipolar Disorder Lost to Follow-Up and Engaged in Active Outreach to Return for Care. Lane et al: Prevalence of Perceived Stress and Mental Health Indicators Among Reserve-Component and Active-Duty Military Personnel. Ilgen et al: Patterns of Treatment Utilization Before Suicide Among Male Veterans With Substance Use Disorders. Katz et al: Lessons Learned From Mental Health Enhancement and Suicide Prevention Activities in the Veterans Health Administration.
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- 医療系論文の和訳の添削をお願いします． その２
QNo.6419993の続きです．図の説明文です． Figure 2. Comparison of microscopic image of BCC and pseudo-color Raman map with corresponding Raman spectra. Pseudo-color Raman map, based on Raman spectra obtained from a frozen tissue section of BCC. A Raman spectrum was obtained for each 10 ×10 μm2 pixel. KCA yielded two clusters corresponding to BCC and surrounding dermis as follows from a comparison with (b). H&E-stained thin section adjacent to the section used in the Raman experiment, showing nodular BCC (b1) and its surrounding tumor-free dermis (b2). The area shown corresponds to the area scanned in the Raman experiment. Cluster averaged Raman spectra from BCC (c1) and dermis (c2). To enhance the characteristic spectral features of BCC a difference spectrum BCC dermis (c3) was calculated. The dashed lines indicate bands in the difference spectrum that can be attributed to fatty acid represented here by oleic acid (c4) and DNA (c5). 図２ BCCの顕微鏡画像と対応するラマンスペクトルの擬似カラーラマンマップの比較 BCC凍結組織切片から得られたラマンスペクトルに基づく擬似カラーラマンマップ ラマンスペクトルはそれぞれ10 ×10 μm2の画素について得られた．KCAは以下に示す（ｂ）との比較から，BCCと真皮の２つのクラスターを与えた．ラマン実験に使用された部分と隣接するH&E染色箔切片は小結節性BCC(b1)およびその周囲の腫瘍のない真皮(b2)を示している．その領域はラマン実験で走査された領域と対応することを示した．クラスターはBCC(c1)および真皮(c2)由来のラマンスペクトルを平均した．BCCの典型的なスペクトルの特徴の精度を高めるために，BCC腫瘍の差スペクトル(c3)は計算された．ここで，点線はオレイン酸(c4)およびDNA(c5)により代表される脂肪酸と判断できる，異なるスペクトルのバンドを示す．
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- 医療系論文の和訳です．どなたか添削してください．
いつもながらしっくりしません． 宜しくお願いすます． Raman data For each sample, an area on the cryosection was selected for Raman measurements, containing BCC, dermis, and/or epidermis. This area was scanned in two dimensions using a step size of 10 mm. Laser light of 100 mW was focused on the tissue section to a spot of about 1 mm in diameter. The signal collection time for each pixel was 10 s, during which time the pixel area (of 10 ×10 mm2) was scanned through the laser focus so as to obtain a pixel-averaged Raman spectrum. The selected area varied from 0.05 mm2 (500 spectra) to 0.4 mm2 (4000spectra), depending on the size of the biopsy．Wave number calibration, subtraction of the background signal, cosmic ray removal, and intensity correction for the wave number dependent signal detection efficiency of the setup were performed as described previously (Wolthuis et al, 1999).Construction of Raman pseudo-color image In order to construct a pseudo-color image, spectra obtained from each sample were analyzed separately. Principal components analysis was performed on the Raman spectra, to orthogonalize and reduce the number of parameters needed to represent the variance in the spectral data set (Jollife, 1986). The first 100 principal components were calculated, typically accounting for more than 95% to up to 99% of the variation in the data set. 各試料について冷却部分（冷却区域）はBCCを含む真皮および／または上皮（表皮）をラマン測定のために選択された．領域は１０μｍのステップサイズを使用し，二次元で走査された．100ｍWのレーザ光は，直径１μｍのスポットサイズに（まで）組織切片に焦点を合わせた． ～ to a spot of about 1 μｍ in diameter. のtoの訳し方は？ 各画素に関する信号収集時間は１０秒だった．←？ 生検試料のサイズにより選択されたエリアは0.05mm２（500スペクトル）から0.4mm２(4000スペクトル)に変えられた．波数の校正および感度の補正 波数の校正，バックグランド信号の減算，宇宙線の除去および装置の波数に依存する信号検出効率に関する強度補正は，以前述べた（Wolthuisら1999）ように実行された． ラマン（擬）カラー画像の作図 擬カラー画像を作図するために，各試料から得られたスペクトルは別個に解析された． （別訳：擬カラー画像を解釈するために，各試料から得られたスペクトルは別々に解析された．←この場合は違うと思いますが…可能でしょうか） 主成分分析はスペクトルデータセットにおける変化を直行および説明するために必要されるパラメータの数を圧縮するためにラマンスペクトルに対して行われた（Jollife 1986）．
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In the omics era, the development of high-throughput technologies that permit the solution of deciphering cancer from higher dimensionality provides a knowledge base that changes the face of cancer understanding and therapeutics (Cho, 2010b). Serum is one of the most easily procured patient specimens and it is perceived to contain many of the molecules that might indicate systemic function. Thus, serum is the sample source that is most often profiled in the hopes of identifying sets of biomarkers for clinical use (Gilbert et al, 2004). In this study, proteomic analyses of serum samples from patients with lung cancer and controls have identified SAA as an elevated biomarker in lung cancer (as shown by SELDI analysis and confirmed by immunoassay). It is known that SAA is secreted during the acute phase of inflammation; the conservation of this protein throughout invertebrates and vertebrates suggests that SAA has an essential role in all animals including humans (Manley et al, 2006). There are several functions of SAA protein, describedin the context of inflammation, that are compatible with the mechanism of tumour invasion and metastasis. These properties place SAA as an extracellular matrix-associated adhesion protein with a potential role in tumour pathogenesis. The SAA mRNA expression in epithelial cells was gradually increased as they progressed through different stages of dysplasia to overt carcinoma (Gutfeld et al, 2006). Accumulating evidence has suggested that SAA might be used to detect a pattern of physiological events that reflect the growth of malignancy and host response. Elevated SAA may be a primary product of tumour lesions, but can also be the product of hepatocytes. Further investigation to determine whether cancer tissue-derived cytokines stimulate SAA synthesis in liver or epithelial cells will be interesting (Malle et al, 2009). Overexpression of SAA has been reported in nasopharyngeal, renal, gastric, hepatocellular, melanoma, breast, and endometrial cancers (Cho et al, 2004; Tolson et al, 2004; Chan et al, 2007; He et al, 2008; Findeisen et al, 2009; Pierce et al, 2009; Ramankulov et al, 2008; Cocco et al, 2009, 2010; Sasazuki et al, 2010; Vermaat et al, 2010). Our study not only detected increased SAA level in the serum of lung cancer patients but also identified that elevated SAA level may be a non-invasive biomarker, useful for the prediction of lung cancer prognosis. As far as we know, the association of SAA with the survival of lung cancer patients has never been reported. Moreover, a number of SELDI peaks were found to be significantly differentiated between the serum of cancer patients and controls, as well as between the poor prognosis patients and good prognosis patients. Further identification of these peaks is awaiting. Recently, the US Food and Drug Administration has approved an ovarian cancer triage test called OVA1, containing CA125 and four biomarkers (b2-microglobulin, transferrin, apolipoprotein A1, and transthyretin) identified by SELDI-TOF-MS (Fung, 2010). This marks an encouraging step of translating biomarker discovery from laboratory to clinic. It showed that having identified biomarkers by primary screening, a standard assay may then be developed and finally converted into clinically applicable measures. Our results reveal that the level of SAA is highly elevated in lung cancer and in the patients with poor prognosis, thus warranting further studies investigating this candidate biomarker as part of a multimarker test for the diagnosis and prognosis of lung cancer. 医学系論文の一部です。 わかるところだけでも翻訳いただけると助かります。
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お礼
kn-coroさん ありがとうございました． もう一度訳し直してみます． またお礼が遅くなってすみませんでした．