Genomic Analysis of Localized High-Risk Prostate Cancer Circulating Tumor Cells at the Single-Cell Level
Notice bibliographique
Résumé
Accurate risk classification of men with localized high-risk prostate cancer directly affects treatment management decisions and patient outcomes. A wide range of risk assessments and classifications are available. However, each one has significant limitations to distinguish between indolent and aggressive prostate cancers. Circulating tumor cells (CTCs) may provide an alternate additional source, beyond tissue biopsies, to enable individual patient-specific clinical assessment, simply because CTCs can reveal both tumor-derived and germline-specific genetic information more precisely than that gained from a single diagnostic biopsy. In this study, we combined a filtration-based CTC isolation technology with prostate cancer CTC immunophenotyping to identify prostate cancer CTCs. Next, we performed 3-D telomere profiling prior to laser microdissection and single-cell whole-exome sequencing (WES) of 21 CTCs and 4 lymphocytes derived from 10 localized high-risk prostate cancer patient samples. Localized high-risk prostate cancer patient CTCs present a high number of telomere signals with lower signal intensities (short telomeres). To capture the genetic diversity/heterogeneity of high-risk prostate cancer CTCs, we carried out whole-exome sequencing. We identified 202,241 single nucleotide variants (SNVs) and 137,407 insertion-deletions (indels), where less than 10% of these genetic variations were within coding regions. The genetic variation (SNVs + indels) and copy number alteration (CNAs) profiles were highly heterogeneous and intra-patient CTC variation was observed. The pathway enrichment analysis showed the presence of genetic variation in nine telomere maintenance pathways (patients 3, 5, 6, and 7), including an important gene for telomere maintenance called telomeric repeat-binding factor 2 (TRF2). Using the PharmGKB database, we identified nine genetic variations associated with response to docetaxel. A total of 48 SNVs can affect drug response for 24 known cancer drugs. Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) (patients 1, 3, 6, and 8) identified the presence of CNAs in 11 different pathways, including the DNA damage repair (DDR) pathway. In conclusion, single-cell approaches (WES and 3-D telomere profiling) showed to be useful in unmasking CTC heterogeneity. DDR pathway mutations have been well-established as a target pathway for cancer therapy. However, the frequent CNA amplifications found in localized high-risk patients may play critical roles in the therapeutic resistance in prostate cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».