YB
Yoganand Balagurunathan
Author with expertise in Metabolic Reprogramming in Cancer Biology
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
1,599
h-index:
38
/
i10-index:
65
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Acidity Generated by the Tumor Microenvironment Drives Local Invasion

Verónica Estrella et al.Jan 3, 2013
+10
R
J
V
Abstract The pH of solid tumors is acidic due to increased fermentative metabolism and poor perfusion. It has been hypothesized that acid pH promotes local invasive growth and metastasis. The hypothesis that acid mediates invasion proposes that H+ diffuses from the proximal tumor microenvironment into adjacent normal tissues where it causes tissue remodeling that permits local invasion. In the current work, tumor invasion and peritumoral pH were monitored over time using intravital microscopy. In every case, the peritumoral pH was acidic and heterogeneous and the regions of highest tumor invasion corresponded to areas of lowest pH. Tumor invasion did not occur into regions with normal or near-normal extracellular pH. Immunohistochemical analyses revealed that cells in the invasive edges expressed the glucose transporter-1 and the sodium–hydrogen exchanger-1, both of which were associated with peritumoral acidosis. In support of the functional importance of our findings, oral administration of sodium bicarbonate was sufficient to increase peritumoral pH and inhibit tumor growth and local invasion in a preclinical model, supporting the acid-mediated invasion hypothesis. Cancer Res; 73(5); 1524–35. ©2012 AACR.
0

Intrinsic dependencies of CT radiomic features on voxel size and number of gray levels

M. Hassan et al.Jan 23, 2017
+11
G
D
M
Many radiomics features were originally developed for non-medical imaging applications and therefore original assumptions may need to be reexamined. In this study, we investigated the impact of slice thickness and pixel spacing (or pixel size) on radiomics features extracted from Computed Tomography (CT) phantom images acquired with different scanners as well as different acquisition and reconstruction parameters. The dependence of CT texture features on gray-level discretization was also evaluated.A texture phantom composed of 10 different cartridges of different materials was scanned on eight different CT scanners from three different manufacturers. The images were reconstructed for various slice thicknesses. For each slice thickness, the reconstruction Field Of View (FOV) was varied to render pixel sizes ranging from 0.39 to 0.98 mm. A fixed spherical region of interest (ROI) was contoured on the images of the shredded rubber cartridge and the 3D printed, 20% fill, acrylonitrile butadiene styrene plastic cartridge (ABS20) for all phantom imaging sets. Radiomic features were extracted from the ROIs using an in-house program. Features categories were: shape (10), intensity (16), GLCM (24), GLZSM (11), GLRLM (11), and NGTDM (5), fractal dimensions (8) and first-order wavelets (128), for a total of 213 features. Voxel-size resampling was performed to investigate the usefulness of extracting features using a suitably chosen voxel size. Acquired phantom image sets were resampled to a voxel size of 1 × 1 × 2 mm3 using linear interpolation. Image features were therefore extracted from resampled and original datasets and the absolute value of the percent coefficient of variation (%COV) for each feature was calculated. Based on the %COV values, features were classified in 3 groups: (1) features with large variations before and after resampling (%COV >50); (2) features with diminished variation (%COV <30) after resampling; and (3) features that had originally moderate variation (%COV <50%) and were negligibly affected by resampling. Group 2 features were further studied by modifying feature definitions to include voxel size. Original and voxel-size normalized features were used for interscanner comparisons. A subsequent analysis investigated feature dependency on gray-level discretization by extracting 51 texture features from ROIs from each of the 10 different phantom cartridges using 16, 32, 64, 128, and 256 gray levels.Out of the 213 features extracted, 150 were reproducible across voxel sizes, 42 improved significantly (%COV <30, Group 2) after resampling, and 21 had large variations before and after resampling (Group 1). Ten features improved significantly after definition modification effectively removed their voxel-size dependency. Interscanner comparison indicated that feature variability among scanners nearly vanished for 8 of these 10 features. Furthermore, 17 out of 51 texture features were found to be dependent on the number of gray levels. These features were redefined to include the number of gray levels which greatly reduced this dependency.Voxel-size resampling is an appropriate pre-processing step for image datasets acquired with variable voxel sizes to obtain more reproducible CT features. We found that some of the radiomics features were voxel size and gray-level discretization-dependent. The introduction of normalizing factors in their definitions greatly reduced or removed these dependencies.
0

Acidity promotes tumor progression by altering macrophage phenotype in prostate cancer

Asmaa El-Kenawi et al.Nov 26, 2018
+13
M
C
A
Tumors rapidly ferment glucose to lactic acid even in the presence of oxygen, and coupling high glycolysis with poor perfusion leads to extracellular acidification. Here we demonstrate that acidity, independent from lactate, augments the pro-tumor phenotype of macrophages. We used zwitterionic buffers to show that activating macrophages at pH 6.8 in vitro enhanced an IL-4-driven phenotype as measured by gene expression, cytokine profiling, and functional assays. These results were recapitulated in vivo wherein neutralizing intratumoral acidity reduced the pro-tumor phenotype of macrophages, while also decreasing tumor incidence and invasion in the TRAMP model of prostate cancer. These results were recapitulated using an in silico mathematical model that simulate macrophage responses to environmental signals. By turning off acid-induced cellular responses, our in silico mathematical modeling shows that acid-resistant macrophages can limit tumor progression. In summary, this study suggests that tumor acidity contributes to prostate carcinogenesis by altering the state of macrophage activation.