Abstract MicroRNA (miRNA) opens up a new field for molecular diagnosis of cancer. However, the role of circulating miRNAs in plasma/serum in cancer diagnosis is not clear. The aim of this study was to investigate whether plasma miRNAs can be used as biomarkers for the early detection of colorectal carcinoma (CRC). We measured the levels of 12 miRNAs (miR‐134, −146a, −17‐3p, −181d, −191, −221, −222, −223, −25, −29a, −320a and −92a) in plasma samples from patients with advanced colorectal neoplasia (carcinomas and advanced adenomas) and healthy controls using real‐time RT‐PCR. We found that plasma miR‐29a and miR‐92a have significant diagnostic value for advanced neoplasia. MiR‐29a yielded an AUC (the areas under the ROC curve) of 0.844 and miR‐92a yielded an AUC of 0.838 in discriminating CRC from controls. More importantly, these 2 miRNAs also could discriminate advanced adenomas from controls and yielded an AUC of 0.769 for miR‐29a and 0.749 for miR‐92a. Combined ROC analyses using these 2 miRNAs revealed an elevated AUC of 0.883 with 83.0% sensitivity and 84.7% specificity in discriminating CRC, and AUC of 0.773 with 73.0% sensitivity and 79.7% specificity in discriminating advanced adenomas. Collectively, these data suggest that plasma miR‐29a and miR‐92a have strong potential as novel noninvasive biomarkers for early detection of CRC.

Purpose: The long, noncoding RNA (lncRNA) PVT1 is an important epigenetic regulator with a critical role in human tumors. Here, we aimed to investigate the clinical application and the potential molecular mechanisms of PVT1 in gastric cancer tumorigenesis and progression.Experimental Design: The expression level of PVT1 was determined by RT-qPCR analysis in 190 pairs of gastric cancer tissues and adjacent normal gastric mucosa tissues (ANT). The biologic functions of PVT1 were assessed by in vitro and in vivo functional experiments. RNA protein pull-down assays and LS/MS mass spectrometry analysis were performed to detect and identify the PVT1- interacting protein FOXM1. Protein-RNA immunoprecipitation assays were conducted to examine the interaction of FOXM1 and PVT1 Chromatin immunoprecipitation (ChIP) and luciferase analyses were utilized to identify the binding site of FOXM1 on the PVT1 promoter.Results: The lncRNA PVT1 was significantly upregulated in gastric cancer tissues compared with ANTs. High expression of PVT1 predicted poor prognosis in patients with gastric cancer. PVT1 enhanced gastric cancer cell proliferation and invasion in vitro and in vivoPVT1 directly bound FOXM1 protein and increased FOXM1 posttranslationally. Moreover, PVT1 is also a FOXM1-responsive lncRNA, and FOXM1 directly binds to the PVT1 promoter to activate its transcription. Finally, PVT1 fulfilled its oncogenic functions in a FOXM1-mediated manner.Conclusions: Our study suggests that PVT1 promotes tumor progression by interacting with FOXM1. PVT1 may be a valuable prognostic predictor for gastric cancer, and the positive feedback loop of PVT1-FOXM1 could be a therapeutic target in pharmacologic strategies. Clin Cancer Res; 23(8); 2071-80. ©2016 AACR.

Colorectal cancer (CRC) is a major cause of death worldwide. Sensitive, non-invasive diagnostic screen methods are urgently needed to improve its survival rates. Stable circulating microRNA offers unique opportunities for the early diagnosis of several diseases, including cancers. Our aim has been to find new plasma miRNAs that can be used as biomarkers for the detection of CRC.According to the results of miRNA profiling performed on pooling plasma samples form 10 CRC patients or 10 healthy controls, a panel of miRNAs (hsa-miR-10a, -19a, -22*, -24, -92a, 125a-5p, -141, -150, -188-3p, -192, -210, -221, -224*, -376a, -425*, -495, -572, -601, -720, -760 and hsa-let-7a, -7e) were deregulated in CRC plasma with fold changes >5. After large scale validation by qRT-PCR performed on another 191 independent individuals (90 CRC, 43 advanced adenoma and 58 healthy participants), we found that the levels of plasma miR-601 and miR-760 were significantly decreased in colorectal neoplasia (carcinomas and advanced adenomas) compared with healthy controls. ROC curve analysis showed that plasma miR-601 and miR-760 were of significant diagnostic value for advanced neoplasia. These two miRNAs together yield an AUC of 0.792 with 83.3% sensitivity and 69.1% specificity for separating CRC from normal controls, and yield an AUC of 0.683 with 72.1% sensitivity and 62.1% specificity in discriminating advanced adenomas from normal controls.Plasma miR-601 and miR-760 can potentially serve as promising non-invasive biomarkers for the early detection of CRC.

Long noncoding RNA (lncRNA) and mRNAs are long RNAs (≥200 nucleotides) compared with miRNAs. In blood, long RNAs may be protected by serum extracellular vesicles, such as apoptotic bodies (AB), microvesicles (MV), and exosomes (EXO). They are potential biomarkers for identifying cancer.Sera from 76 preoperative colorectal cancer patients, 76 age- and sex-matched healthy subjects, and 20 colorectal adenoma patients without colorectal cancer were collected. We investigated the distribution of long RNAs into the three vesicles. Seventy-nine cancer-related long RNAs were chosen and detected using qPCR.The quantity of long RNA has varying distribution among three subtypes of extracellular vesicles in serum. Most mRNA and lncRNA genes had higher quantity in EXOs than that in ABs and MVs, whereas MVs contain lowest quantity. We investigated 79 long RNAs chosen from The Cancer Genome Atlas and the LncRNADisease database in the sera of healthy patients, and those with colorectal cancer. In the training and test sets, the AUCs were 0.936 and 0.877, respectively. The AUC of total serum RNA was lower (0.857) than that of exosomal RNA in the same samples (0.936).The present study shows that exosomal mRNAs and lncRNAs in serum could be used as biomarkers to detect colorectal cancer.Among three types of vesicles in sera, EXOs were the richest reservoir for almost all measured long RNAs. The combination of two mRNAs, KRTAP5-4 and MAGEA3, and one lncRNA, BCAR4, could be potential candidates to detect colorectal cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 25(7); 1158-66. ©2016 AACR.

To assess whether the integration of PD-1 inhibitor with total neoadjuvant therapy (iTNT) can lead to an improvement in complete responses (CRs) and favors a watch-and-wait (WW) strategy in patients with proficient mismatch repair or microsatellite stable (pMMR/MSS) locally advanced rectal cancer (LARC).

Efficient catalysts are indispensable for overcoming the sluggish reaction kinetics and high overpotentials inherent in Li-O

Abstract Cancer‐associated fibroblasts (CAFs) are intrinsic components of the tumor microenvironment that promote cancer progression and metastasis. Through an unbiased integrated analysis of gastric tumor grade and stage, we identified a subset of proangiogenic CAFs characterized by high podoplanin (PDPN) expression, which are significantly enriched in metastatic lesions and secrete chemokine (CC‐motif) ligand 2 (CCL2). Mechanistically, PDPN(+) CAFs enhance angiogenesis by activating the AKT/NF‐κB signaling pathway. The canonical NF‐κB signaling protein P65 binds to the promoter region of CCL2, inducing its expression. Additionally, we found that CCL2 interacts with its nonclassical receptor ACKR1 (expressed on endothelial cells) to exert its proangiogenic effects. Furthermore, the disruption of CCL2‐ACKR1 communication via a CCL2 neutralizing antibody or the inhibition of AKT signaling transduction using AKT inhibitors effectively suppressed tumor growth. Together, this study elucidates the mechanism by which PDPN(+) CAFs promote angiogenesis, providing a deeper understanding of the molecular processes underlying CAF‐mediated angiogenesis and suggesting potential therapeutic targets for gastric cancer treatment.

Background: Accurate and robust pathological image analysis for colorectal cancer (CRC) diagnosis is time-consuming and knowledge-intensive, but is essential for CRC treatment. The current heavy workload of pathologists in clinics/hospitals may easily lead to unconscious misdiagnosis of CRC based on their daily image analyses. Methods: Based on a state-of-the-art transfer-learned deep convolutional neural network in artificial intelligence (AI), we proposed a novel patch aggregation strategy for clinic CRC prediction/diagnosis using weakly labeled pathological whole slide image (WSI) patches. This approach was trained and validated using an unprecedented and enormously large number of 170,099 patches, >14,680 WSIs, from >9,631 subjects that covered diverse and representative clinical cases from multi-independent-sources across China, U.S., and Germany. Results: Our innovative AI tool was consistently nearly perfectly agreed with (average Kappa-statistic 0.896) and even often better than most of the experienced expert pathologists when tested in diagnosing CRC WSIs from multi-centers. The average area under the receiver operating characteristics curve (AUC) of AI was greater than that of the pathologists (0.981 vs 0.970) and achieved the best performance among the application of other AI methods to CRC diagnosis. Our AI-generated heatmap highlights the image regions of cancer tissue/cells. Conclusions: This first-ever generalizable AI system can handle large amounts of WSIs consistently and robustly without potential bias due to fatigue commonly experienced by clinical pathologists. Hence, it will drastically alleviate the heavy clinical burden of daily pathology diagnosis, and improve the treatment for CRC patients. This tool is generalizable to other cancer diagnosis based on image recognition.

Background:

 While tofacitinib are important for controlling rheumatoid arthritis (RA) disease activity, their influence on SARS-CoV-2 infected in people with RA remains unclear. This uncertainty has led to anxiety, social isolation due to shielding practices and tofacitinib discontinuation, which may contribute to RA flares. The goal of this study is to assess the safety of tofacitinib in patients with RA who also have concurrent coronavirus disease-19(COVID-19) infection. 

Objectives:

 To characterize the clinical outcomes of tofacitinib with the COVID-19 severity in rheumatoid arthritis, and to investigate the safety of using tofacitinib in patients with RA)during the COVID-19 pandemic. 

Methods:

 We designed a retrospective monocentric prevalence study, recording the personal and clinical data of RA patients who received Tofacitinib and their cohabitants, with focus on the presentation of signs and symptoms related to COVID-19. The statistical methods were used for comparative analysis. 

Results:

 The study enrolled a total of 115 RA patients and 236 cohabitants, 83(72.2%) RA patients and 179(75.8%) cohabiters had been infected or high suspicion infected with SARS-COV-2, and the difference was not statistically significant. Compared with their cohabitating, Tofacitinib users had a lower incidence of fever(p=0.002) and cough(p=0.015), and lower maximum body temperatures(p<0.001). In COVID-19 cases, RA patients tend to stop Tofacitinib from the first day of symptom onset, but withdraw of Tofacitinib does not affect the RA progressive and COVID-19 hospital admission rate. 

Conclusion:

 RA patients using Tofacitinib did not increase the susceptibility to COVID-19, and could partly reduce the COVID-19 symptoms. Continued use of tofacitinib during COVID-19 infection does not increase the incidence of COVID-19 symptoms or hospitalization rates, and may even alleviate them to some extent. 

REFERENCES:

 NIL. 

Acknowledgements:

 NIL. 

Disclosure of Interests:

 None declared.