Abstract 6437: Mutational patterns in normal tissue hold the key to understanding the cellular origins of cancer
Notice bibliographique
Résumé
The processes that lead to cancer transformation, in particular the clonal evolution that precedes malignancy, remain incompletely understood. Somatic mutations accumulate throughout the life of a cell and are shaped by its epigenetic landscape. We hypothesize that integrating somatic mutational profiles with the epigenetic landscapes of normal cells can explain the distribution of mutations in cancer, provide insights into the relationships between normal and cancer cells, and thus shed light on the cellular origins of cancer. Our study integrates mutation data from more than 25 normal tissue types with epigenetic profiles from over 300 normal cell types. Using random forest regression, we show that mutational distributions in normal cells closely match the epigenetic landscapes of their corresponding cell types. For example, the mutational profile of normal breast tissue maps to the epigenomes of luminal progenitor cells, indicating that these mutations are predominantly acquired during the progenitor cell state. In contrast, mutations observed in ductal carcinoma in situ (DCIS) closely aligns with the epigenomes of mature luminal cells, reflecting a distinct pattern of mutation accumulation in the precancerous state compared to normal tissue. Building on this, we extended our analysis to cancer by comparing normal mutational profiles with data from 2,550 whole genomes spanning 32 cancer types. This reveals both close relationships and distinct origins of different cancer types and subtypes. For example, the different molecular subtypes of breast cancer are associated with specific cell types of the luminal cell lineage, with basal-like subtypes originating from luminal progenitors and all other subtypes (LumA, LumB, Her2) from luminal mature cells. Together, these findings demonstrate that both normal and cancer tissues retain a mutational profile ‘scar’ that reflects the ancestral cell state in which these mutations originally arose. This genomic ‘historical record’ of somatic mutations is a powerful tool for tracing the cellular origins of cancer and provides a framework for understanding how somatic evolution in normal tissues sets the stage for tumor initiation and subtype differentiation. With this approach, we are advancing our understanding of tumorigenesis and subtype differentiation, paving the way for more precise cancer diagnosis and tailored therapeutic strategies. Citation Format: Kirsten Kübler, Rosa Karlić, Mendy Miller, Chip Stewart, William D. Foulkes, Paz Polak, Peter F. Arndt, Gad Getz. Mutational patterns in normal tissue hold the key to understanding the cellular origins of cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 6437.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».