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Enregistrement W4389222186 · doi:10.1182/blood-2023-186810

Genomic, Transcriptional, and Immunological Validation of Distinct Molecular Subtypes of Classic Hodgkin Lymphoma through Tissue-Based and Noninvasive Methods

2023· article· en· W4389222186 sur OpenAlexaff
Stefan Alig, Mohammad Shahrokh Esfahani, Andrea Garofalo, Michael Y. Li, Cédric Rossi, Timothy Flerlage, Jamie E. Flerlage, Ragini Adams, Michael S. Binkley, Navika Shukla, Michael C. Jin, Mari Olsen, Adèle Telenius, Jurik Mutter, Joseph G. Schroers‐Martin, Brian J. Sworder, Shinya Rai, Daniel A. King, André Schultz, Jan Lukas Bögeholz, Shengqin Su, Karan R. Kathuria, Chih Long Liu, Xiaoman Kang, Deanna Langfitt, Kristine Faye Pobre-Piza, Feng Tian, Maya J. Strohband, Valeria Spina, Thomas Tousseyn, Lieselot Buedts, Luc‐Matthieu Fornecker, Sharon M. Castellino, Ranjana H. Advani, Davide Rossi, Ryan C. Lynch, Hervé Ghesquières, Olivier Casasnovas, David M. Kurtz, Lianna J. Marks, Michael P. Link, Marc André, Peter Vandenberghe, Christian Steidl, Maximilian Diehn, Ash A. Alizadeh

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEpigeneticsGene expression profilingGeneticsGenotypeCopy number analysisGenotypingCancer researchCopy-number variationGeneOncologyComputational biologyGenomeMedicineGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The scarcity of malignant Hodgkin and Reed-Sternberg (HRS) cells has hampered comprehensive genomic profiling of classic Hodgkin lymphoma (cHL) from tumor tissue. Multiple recent studies have demonstrated that plasma cfDNA profiling facilitates molecular characterization of cHL. Leveraging noninvasive genotypes and Latent Dirichlet Allocation, we recently defined 2 genetic cHL subtypes in a large international cohort comprising 366 patients including pediatric and adult patients of all ages (Alig et al., ASH 2022 and ICML 2023). Cluster H1 comprised ~2/3 of cases and was dominated by a high somatic mutational burden, and non-silent mutations in genes canonically involved in NF-κB, JAK/STAT and PI3K signaling as well as in B2M. Conversely, cluster H2 (~1/3 of cases) was primarily characterized by recurrent somatic copy number aberrations as well as mutations in TP53 and KMT2D. Herein, we validate these previously identified genetic subtypes in external datasets as well as through orthogonal methods including tissue-based and noninvasive transcriptional and immune profiling. Methods: To validate genetic cHL subtypes, we first leveraged public cHL genotypes from 61 patients obtained through whole genome/exome sequencing (WGS/WES) of flow-sorted HRS cells (Maura et al, Blood Cancer Disc. 2023). Using our previously locked down probabilistic classifier, we assigned the H1/H2 subtype, and then correlated cluster assignments with clinical variables. To explore transcriptional differences between genetic subtypes, we profiled baseline plasma samples (n=113) from the larger plasma genotyping cohort (n=293) using EPIC-Seq (Esfahani et al, Nat Biotechnol 2022), which allows for noninvasive gene expression profiling from cfDNA fragmentation patterns at transcription start sites. Further, we used SABER (Sworder, Cancer Cell 2023) to enumerate T-cell receptor (TCR) rearrangements in cfDNA (cfTCR, n=292). Finally, to assess subtype-specific immune infiltrate patterns, we profiled cHL tumor specimens using RNA-Seq (n=64), and applied CIBERSORTx. Results: Similar to observations in our cfDNA discovery cohort, H1 was found to be the more prevalent subtype in the external validation set comprising 56% of tumors, while 44% were classified as H2. Recurrence frequencies of genetic features were comparable to and significantly correlated with those from our plasma discovery cohort ( R S=0.59 [H1] and R S=0.63 [H2], P<0.001 each). Of note, when considering the whole genome space, the higher mutational burden of H1 tumors could be confirmed ( P<0.01), and this association was independent of the tumor EBV status. In agreement with the discovery cohort, the bimodal age distribution and increased EBV positivity of the H2 subtype could also be recapitulated (31% vs 6% EBV+, P<0.01). To explore transcriptional differences between H1/H2 subtypes, we took advantage of the plasma enrichment of HRS cell ctDNA and utilized EPIC-Seq to noninvasively infer expression of 1,676 targeted genes. Tracking signatures derived from scRNA-Sequencing in plasma samples, we found that both HRS cells and the cHL tumor microenvironment can be successfully profiled by EPIC-Seq. Strikingly, we found substantial enrichment of a cytokine response signature in H1 tumors, while T-cell activation was among the top upregulated signatures in H2 tumors ( Fig. A). Importantly, the T-cell signature found in H2 was accompanied by a higher abundance of T-cell clones as quantified by SABER in baseline plasma samples ( P<0.001, Fig. B). Notably, cfTCR fragment length profiles resembled the mutant ctDNA profiles, strongly suggesting a tumor origin of the TCR rearrangements detected in plasma. Lastly, immune cell deconvolution of bulk RNA-Seq specimens indicated a higher abundance of CD8+ T-cells in H2 tumors ( P<0.01), further confirming our prior observations. Conclusions: Collectively, these results serve to validate H1 and H2 as distinct cHL subtypes, to confirm the characteristic genotypes defining them, and recapitulate their distinctive associations with key clinical and pathological variables including age and EBV status. We further validate the subtypes using orthogonal methods revealing dominant cytokine driven signaling in H1. Conversely, H2 tumors, which largely lack B2M mutations, despite their lower mutational burden, are rather immunogenic triggering T-cell responses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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