Abstract 5127: Characterization of lung cancers by integrated genomic and proteomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-small cell lung carcinoma (NSCLC) represents 80% of lung cancers, the deadliest cancer worldwide. The genomic profiling of DNA and mRNA, and characterization of proteomes have begun to address the objective to stratify and treat tumors according to their molecular features. However, these data sets have largely been used independently and typically have not been integrated. Hence most cancers including NSCLC continue to be classified largely based on histology. Our aim for this study was to integrate a set of comprehensive functional genomics data sets in order to stratify a set of NSCLC primary tumors and establish that primary tumor xenografts mirror closely the primary tumors, and hence may serve as validated pre-clinical models. Our preliminary analyses indicated that engraftment is prognostic of poor clinical outcome (John et al., 2011, Clin Cancer Res, 17:134-41), and that the major NSCLC subtypes adenocarcinoma and squamous cell carcinoma are readily resolved according to their distinctive proteomes (Wei et al., 2011, J Proteome Res 10:161-74). Herein we characterized a collection of 12 each primary tumor (T), primary tumor xenograft (X), and patient-matched normal lung (N) by using mass spectrometry for proteome analysis, Illumina 1M Omni-Quad for somatic copy number alterations (SCNAs), and Illumina Omni-1 Quad HT-12 v4 for mRNA expression. Unsupervised hierarchical clustering of protein abundances and SCNAs independently revealed that primary tumor and xenografts are highly correlated with each other. This correlation was significantly enhanced in the proteome data when a small number of highly abundant blood-associated proteins were systematically identified and subtracted. We identified tumor-specific dysregulated proteins and SCNAs in T and X using N as a reference. Two thirds of T and X matched pairs could be identified based on Pearson Correlation Coefficients of the dysregulated proteins. This clearly demonstrates that the xenografts accurately recapitulated tumor proteomes. Proteins upregulated in tumors were expressed to a significant extent from regions of SCNA gain, and we found a high degree of concordance between mRNA expression levels and SCNAs. Some primary tumors had very highly correlated proteomic profiles, suggesting they may be effectively stratified according to their proteome signatures. In conclusion, our integrated analysis has validated the primary xenograft model, provided an initial systems level perspective on the central dogma in cancer, and reinforces the proteome as a distinctive molecular feature for lung tumor stratification. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 5127. doi:1538-7445.AM2012-5127
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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 | 0,001 |
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 ».