Abstract 2727: The premalignant state captured in the landscape of somatic mutations can reveal the cancer cell-of-origin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite increasing knowledge of tumorigenesis, the identity of the cancer cell-of-origin, i.e. the normal cell type that acquired the cancer-initiating event, remains largely unknown. Our approach of identifying the cell-of-origin is based on two observations: (1) the chromatin structure is cell-specific; and (2) the density of somatic mutations along the genome is associated with the regional profile of chromatin modifications. We have previously developed a method that quantifies the ability to predict the mutational distribution along the cancer genome from the profile of epigenetic modifications in different normal cell types. Here we present the largest application of our method using 2,550 whole genomes representing 32 distinct cancer types. To identify the cell-of-origin, we determined the correlation between the observed density of mutations along the genome and the predicted values based on chromatin modifications from 104 different normal tissue types. The normal cell type that showed the strongest correlation with a specific cancer mutational landscape was the candidate cell-of-origin. We found that in almost all cancer types the cell-of-origin can be characterized solely from DNA sequences. Interestingly, we found that the fallopian tube was the best match for high-grade serous ovarian cancer, providing independent evidence that this is the cancer’s site of origin. For breast cancer we found that the four distinct subtypes best-matched cells from the luminal cell lineage: basal-like breast cancer likely originates from luminal progenitors, whereas all other subtypes from luminal mature cells. This association holds true even when accounting for different alterations in the homologous recombination repair pathway, suggesting that subtypes are more determined by the cell-of-origin than the specific DNA repair defect. In addition, we found that we could identify the cell-of-origin using metastatic samples – a finding that may help in difficult clinical diagnoses. Moreover, we demonstrate that cancer drivers, both germline risk alleles and somatically mutated drivers, reside in active chromatin regions in the respective cell-of-origin. Taken together, our findings indicate that many of the somatic mutations accumulated while the cells maintained a chromatin structure similar to the cell-of-origin (likely occurring prior to transformation). Therefore, this historical record, captured in the DNA, can be used to identify, the often elusive, cancer cell-of-origin. Our approach can ultimately help better understand the potential of particular normal cell types to transform and initiate cancer, as well as the association of the cell-of-origin with tumor subtypes and sensitivity to treatment. Citation Format: Kirsten Kubler, Rosa Karlic, Nicholas J. Haradhvala, Kyungsik Ha, Jaegil Kim, Maja Kuzman, Wei Jiao, Sitanshu Gakkhar, Kent W. Mouw, Lior Z. Braunstein, Olivier Elemento, Andrew V. Biankin, Ilse Rooman, Mendy Miller, Christopher D. Nogiec, Edward Curry, Mari Mino-Kenudson, Leif W. Ellisen, Robert Brown, Alexander Gusev, Cristian Tomasetti, Hong-Gee Kim, Hwajin Lee, Kristian Vlahovicek, Charles Sawyers, Katherine A. Hoadley, Edwin Cuppen, Amnon Koren, Peter F. Arndt, David N. Louis, Lincoln Stein, William D. Foulkes, Paz Polak, Gad Getz. The premalignant state captured in the landscape of somatic mutations can reveal the cancer cell-of-origin [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 2727.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».