Abstract Recently increasing reported data have suggested that only a small subset of cancer cells possess capability to initiate malignancies including leukemia and solid tumors, which was based on investigation in these cells displaying a distinct surface marker pattern within the primary cancers. CD133 is a putative hematopoietic and neuronal stem‐cell marker, which was also considered as a tumorigenic marker in brain and prostate cancer. We hypothesized that CD133 was a marker closely correlated with tumorigenicity, since it was reported that CD133 expressed in human fetal liver and repairing liver tissues, which tightly associated with hepatocarcinogenesis. Our findings showed that a small population of CD133 positive cells indeed exists in human hepatocellular carcinoma (HCC) cell lines and primary HCC tissues. From SMMC‐7721 cell line, CD133 + cells isolated by MACS manifested high tumorigenecity and clonogenicity as compared with CD133 − HCC cells. The implication that CD133 might be one of the markers for HCC cancer stem‐like cells needed further investigation. © 2006 Wiley‐Liss, Inc.

Abstract Both our previous study and other reports have suggested that CD133, originally classified as a hematopoietic stem cell marker, could be used for enrichment of cancer stem cells (CSCs) in human hepatocellular carcinoma (HCC). It was also noted that not all of CD133 + cells were representative of CSCs. Further identification and characterization of CSCs or tumor‐initiating cells in HCC are necessary to better understand hepatocarcinogenesis. In present study, we demonstrated that CSC phenotype could be precisely defined by co‐expression of CD133 and CD44 cell surface markers. CD133 + CD44 + HCC cells showed stem cell properties, including extensive proliferation, self‐renewal, and differentiation into the bulk of cancer cells. In vivo xenograft experiments revealed that, actually, the highly tumorigenic capacity of CD133 + cells as previously described was primarily attributed to CD133 + CD44 + cell subpopulation, instead of their CD133 + CD44 − counterparts. Moreover, cells double‐positive for CD133 and CD44 exhibited preferential expression of some stem cell‐associated genes and were more resistant to chemotherapeutic agents due to the upregulation of ATP‐binding cassette (ABC) superfamily transporters, including ABCB1, ABCC1, and ABCG2, further supporting these cells as HCC cell origin. Our findings suggest that CD133 + CD44 + cells might represent true cancer stem/progenitor cells in HCC, which could allow a better understanding of HCC initiation and progression, as well as establish a precise target for the development of more effective therapies.

Purpose The body contour of patients with cervical cancer is prone to change between radiotherapy sessions. This study aimed to investigate the effect of body contour changes on the setup and dosimetric accuracy of radiotherapy. Methods 15 patients with cervical cancer after surgery were randomly selected for retrospective analysis. The body contours on the once-per-week cone-beam computed tomography (CBCT) were registered to the planning CT (pCT) for subsequent evaluation. A body contour conformity index (CI body ) was defined to quantify the variation of body changes. The body volume measured by CBCT was collected, and its relative difference in reference with the first CBCT was calculated and denoted by ΔV n . The relative setup errors, denoted by ΔSE LR , ΔSE AP , ΔSE SI , and ΔSE vec for left–right, anterior–posterior, superior–inferior, and vectorial shifts, respectively, were defined as the difference in measured setup errors between the reference and following CBCTs. The planned dose was calculated on the basis of virtual CT generated from CBCT and pCT by altering the CT body contour to fit the body on CBCT without deformable registration. The correlations between body contour changes and relative setup errors as well as dosimetric parameters were evaluated using Spearman’s correlation coefficient r s . Results CI body was found to be negatively correlated with the superior–inferior and vectorial relative setup errors ΔSE SI ( r s = −0.448, p = 0.001) and ΔSE vec ( r s = −0.387, p = 0.002), and no significant correlation was found between relative setup errors and ΔV n . Moreover, ΔV n was negatively correlated with ΔD 2 ( r s = −0.829, p < 0.001), ΔD 98 ( r s = −0.797, p < 0.001), and ΔTV PIV ( r s = −0.819, p < 0.001). ΔD 2 , ΔD 98 , and ΔTV PIV were negatively correlated with ΔV n ( p < 0.005). No correlation was found for other examined dosimetric parameters. Conclusion The body contour change of patients could be associated with the setup variability. The effect of body contour changes on dose distribution is minimal. The extent of body change could be used as a metric for radiation therapists to estimate the setup errors.