Abstract 1805: Integrative analysis of microRNAs in blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm (BPDCN) is an extremely rare and aggressive hematological disease, deriving from the malignant transformation of plasmacytoid, alpha-interferon producing dendritic cells (pDCs). Recent studies shed new light on BPDCN genomic and trascriptomic alterations, but the microRNA (miRNA) profile is still largely unknown. We analyzed the miRNA expression profile of BPDCN patients to enhance our understanding of the molecular mechanisms driving this disease and to identify new potential diagnostic and therapeutic biomarkers. Methods: We performed the miRNA profiling (NanoString Technologies) of 26 BPDCN patients and 4 normal pDCs samples as controls. To better investigate the functional consequences of miRNAs dysregulation, 9 BPDCN patients, were also analyzed at the transcriptomic level. We applied a Moderated t-test to find genes and miRNAs differentially expressed between BPDCNs and pDCs. The most deregulated miRNAs and mRNAs were validated by qRT-PCR and immunohistochemistry and analyzed by miRNET, a bioinformatic tool for statistical analysis and functional interpretation of miRNA and mRNA data. Results: We found that, according to the supervised clustering analysis of miRNAs, tumor samples display a molecular signature well distinct from their normal counterpart. Indeed, BPDCN patients expressed a set of 175 miRNAs significantly deregulated and potentially involved in essential biological processes and therefore in malignant transformation. Thus, to evaluate the impact of these miRNAs on the BPDCN transcriptome, miRNAs and mRNAs expression profiles were analyzed by miRNET tool. Thanks to this integrative approach, we uncovered the most relevant miRNA-mRNA networks in BPDCN setting and in particular we identified 9 up-regulated hub miRNAs, targeting multiple genes and synergistically inter-connected: hsa-mir-93-5p, hsa-mir-106b-5p, hsa-mir-19b-3p, hsa-mir-19a-3p, hsa-mir-21-5p, hsa-mir-181a-5p, hsa-mir-25-3p, hsa-mir-155-5p, hsa-mir-17-3p (in order of relevance). These 9 hub miRNAs regulate the expression of genes already described as relevant in BPDCN patients (ex. TCF4, RHOA, EP300) and, according to functional enrichment analysis, that could aberrantly interfere with TLR signaling, protein translation and DNA transcription regulation. Of interest, most of these hub miRNAs are classified as oncomir (OncoMir Cancer Database) and, if validated in an extended number of cases, promising targets for anti-miRNA based therapy. In conclusion, we identified a panel of miRNAs that regulate relevant cancer-related pathways and can be also used as new potential biomarkers and therapeutic targets in BPDCN. Citation Format: Maria Rosaria Sapienza, Manuela Ferracin, Fabio Fuligni, Federica Melle, Giovanna Motta, Maria Antonella Laginestra, Maura Rossi, Luciano Cascione, Alessandro Laganà, Claudio Agostinelli, Elena Sabattini, Alessandro Pileri, Carlo Maria Croce, Stefano Aldo Pileri. Integrative analysis of microRNAs in blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm [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 1805.
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».