Abstract 128: Comprehensive molecular characterization of 412 muscle-invasive urothelial bladder carcinomas: final analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA) project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: In 2014, TCGA's Bladder Cancer Working Group presented a preliminary integrated molecular analysis of 131 muscle-invasive urothelial carcinomas (Nature 507:315, 2014). We now report on the entire cohort of 412 fresh-frozen, chemotherapy-naïve tumors. Included in the analysis were paired blood and/or tumor-adjacent tissue samples. This is the largest sequencing project on bladder cancer to date. After strict clinical and pathologic quality control, tumors were analyzed for DNA copy number variants, somatic mutations, DNA methylation, mRNA, microRNA and (phospho-) protein expression, transcript splicing, gene fusions, viral integration, APOBEC mutagenesis, pathway perturbation, clinical correlates, and histopathology. Results: There was a high overall somatic mutation rate (8.0/Mb), with a median of 245 and mean of 348 coding-region mutations per sample. That is the third highest mutation rate among the cancer types profiled by TCGA (after cutaneous melanoma and non-small cell lung cancers). We identified 54 genes as significantly mutated, compared with 32 in the original report on 131 tumors. TP53 mutations were the most common (49%), and also quite common were mutations in a number of chromatin-modifying genes, including MLL2 (29%), KDM6A (26%), ARID1A (25%), MLL3 (19%), EP300 (15%), CREBBP (12%), and MLL (11%). Other cancer-related genes showing frequent mutations included PIK3CA (22%), RB1 (17%), FGFR3 (14%), STAG2 (14%), ATM (14%), ELF3 (12%), FAT1 (12%), SPTAN1 (12%), ERBB2 (12%), ERBB3 (11%), ASXL2 (10%), ERCC2 (9%), CDKN1A (9%), TSC1 (8%), CDKN2A (7%), RHOB (6%), NFE2L2 (6%), PARD3 (6%), FAM47C (5%), RBM10 (5%),HRAS (5%), KRAS (4%), and PTEN (3%). High mutation burden was associated with improved outcome (p = 0.0004). APOBEC mutagenesis explained 70% of the mutation burden and was associated with survival. Gene silencing by promoter hypermethylation was identified in 167 genes with at least 5% frequency in the cohort. The previously identified four mRNA expression subtypes were again found in the complete set of 412 tumors, and the proportions of samples in each subtype were similar to the previous proportions. Reverse-phase proteomic array analysis of 344 of the samples revealed clusters associated with diagnostic subtype, pathological stage, and grade but not with smoking history or non-muscle invasive status. Conclusions: This integrated molecular analysis of 412 TCGA tumor samples largely validates and considerably extends observations from the initial cohort of 131 patients. The larger cohort significantly increased our power to detect lower-frequency aberrations that were not identified in the original cohort. The results provide a robust basis for further functional studies of bladder cancer biology and also provide additional incisive information for the identification of molecular targets for therapy. Citation Format: John N. Weinstein, Seth P. Lerner, David J. Kwiatkowski, Gad Getz, Jaegil Kim, Hikmat A. Al-ahmadie, Andrew D. Cherniack, Guangwu Guo, Rehan Akbani, Katherine A. Hoadley, William Y. Kim, Gordon Robertson, Andrew J. Mungall, Toshinori Hinoue, Peter W. Laird, Jonathan E. Rosenberg, Joaquim Bellmunt, Dean F. Bajorin, Margaret B. Morgan, Chad J. Creighton, Dmitry Gordenin, Joshua M. Stuart, Xiaoping Su, Michael C. Ryan, Jeffrey S. Damrauer, Wei Zhang, Yuexin Liu, Yiling Lu, Nikolaus Schultz, Raju Kucherlapati, Gordon B. Mills, Donna E. Hansel, Brian D. Robinson, Bodgen A. Czerniak, Victor E. Reuter. Comprehensive molecular characterization of 412 muscle-invasive urothelial bladder carcinomas: final analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA) project. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 128.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».