Divergent Genomic and Epigenomic Landscapes of Lung Cancer Subtypes Underscore the Selection of Different Oncogenic Pathways during Tumor Development
Notice bibliographique
Résumé
For therapeutic purposes, non-small cell lung cancer (NSCLC) has traditionally been regarded as a single disease. However, recent evidence suggest that the two major subtypes of NSCLC, adenocarcinoma (AC) and squamous cell carcinoma (SqCC) respond differently to both molecular targeted and new generation chemotherapies. Therefore, identifying the molecular differences between these tumor types may impact novel treatment strategy. We performed the first large-scale analysis of 261 primary NSCLC tumors (169 AC and 92 SqCC), integrating genome-wide DNA copy number, methylation and gene expression profiles to identify subtype-specific molecular alterations relevant to new agent design and choice of therapy. Comparison of AC and SqCC genomic and epigenomic landscapes revealed 778 altered genes with corresponding expression changes that are selected during tumor development in a subtype-specific manner. Analysis of >200 additional NSCLCs confirmed that these genes are responsible for driving the differential development and resulting phenotypes of AC and SqCC. Importantly, we identified key oncogenic pathways disrupted in each subtype that likely serve as the basis for their differential tumor biology and clinical outcomes. Downregulation of HNF4α target genes was the most common pathway specific to AC, while SqCC demonstrated disruption of numerous histone modifying enzymes as well as the transcription factor E2F1. In silico screening of candidate therapeutic compounds using subtype-specific pathway components identified HDAC and PI3K inhibitors as potential treatments tailored to lung SqCC. Together, our findings suggest that AC and SqCC develop through distinct pathogenetic pathways that have significant implication in our approach to the clinical management of NSCLC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».