Abstract C021: Characterizing the clinicopathological, genomic and spatial transcriptomic features of colibactin-induced colorectal cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Colorectal cancers (CRCs)with related colibactin-induced DNA damage from pks+E.coli bacteria are identified by the presence of the SBS88 tumor mutational signature and mutations in unique 5bp genomic contexts (extended contexts). CRCs with high SBS88 and high extended contexts (colibactin-positive) remain poorly characterized in terms of identifying distinct clinicopathological, genomic, and transcriptomic features. Methods: We applied a mutational signature-based classifier derived from organoid sequencing data to identify colibactin-positive CRCs in 1,716 non-hereditary, microsatellite stable (MSS) whole-genome sequenced primary tumors from Genomics England (GEL). Clinicopathological, genomic and survival associations were tested in an independent cohort of 4,254 primary MSS CRCs from the GECCO-CCFR consortium. Spatial transcriptomic profiling of the tumor microenvironment of colibactin-positive EOCRCs was performed using Nanostring CosMx technology. Results: Colibactin-positive CRCs were identified in 10.2% (175/1,716) of the GEL CRCs and were associated with an early age at diagnosis (<40 years: 4.0% of positives v 2.0% of negatives; p=0.1), enrichment in patients born on or after 1980 (6.9% v 1.4%; p=0.02), and location in distal colon and rectum compared with proximal colon (45%/47% v 41%/28% distal/rectum; p=5x10-11) when compared with the colibactin-negative CRCs (n=1,400, 81%). Genomic analysis revealed recurrent mutations in established CRC driver genes, the strongest of which were APC:c.835-8A>G (p=1x10-12), SMAD4:c.788-8A>G (p=0.0001) and BRAF:c.1781A>G (p=0.001), with mutations exhibiting site-specificity. Colibactin-positive CRCs exhibited distinctive large-scale genomic alterations, including recurrent loss of heterozygosity spanning TGIF1, SMAD2, DCC, and SMAD4 gene region. Mutation timing analysis revealed that SBS88-associated mutations, extended context mutations and APC:c.835-8A>G are early, clonal events (p=3x10-35, 7x10-81, 3x10-9 respectively). In the GECCO-CCFR CRCs, 5.1% of 4,254 MSS CRCs were identified as colibactin-positive (216 of 4,254) with similar significant genomic hallmarks: earlier age at diagnosis (<50 years p=0.03), distal and rectum site (p=4x10-9), and recurrent mutations in APC, SMAD4 and BRAF (p=4x10-128, 2x10-9, 2x10-8). Spatial transcriptomic profiling of six EOCRCs (three colibactin-positive) obtained 1.5 million cells across 19 cell types. Our preliminary analyses identified distinct stromal and immunological profiles associated with colibactin-positive EOCRCs. Conclusions: A combined SBS88 and extended context mutational signature-based classifier for colibactin-induced DNA damage, identified a distinct subtype of CRC characterized by earlier age at diagnosis, distal and rectal site predominance, specific somatic mutations, and unique genomic instability patterns. These findings provide new insights into colibactin-mediated carcinogenesis and creates opportunities for developing both targeted treatment and prevention strategies for colibactin-associated CRC. Citation Format: Peter Georgeson, Jihoon E. Joo, Alysha Prisc, Lochlan Fennell, Liam Skinner, Bernard J. Pope, Khalid Mahmood, Romy Walker, Mark Clendenning, Julia Como, Natalie Diepenhorst, Julie McDonald, Finlay A. Macrae, Christophe Rosty, Ingrid M. Winship, Amanda Phipps, Mark A. Jenkins, Ulrike Peters, Daniel D. Buchanan. Characterizing the clinicopathological, genomic and spatial transcriptomic features of colibactin-induced colorectal cancers [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr C021.
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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) | 0,002 | 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 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 ».