scholarly journals PR/SET Domain Family and Cancer: Novel Insights from the Cancer Genome Atlas

2018 ◽  
Vol 19 (10) ◽  
pp. 3250 ◽  
Author(s):  
Anna Sorrentino ◽  
Antonio Federico ◽  
Monica Rienzo ◽  
Patrizia Gazzerro ◽  
Maurizio Bifulco ◽  
...  

The PR/SET domain gene family (PRDM) encodes 19 different transcription factors that share a subtype of the SET domain [Su(var)3-9, enhancer-of-zeste and trithorax] known as the PRDF1-RIZ (PR) homology domain. This domain, with its potential methyltransferase activity, is followed by a variable number of zinc-finger motifs, which likely mediate protein–protein, protein–RNA, or protein–DNA interactions. Intriguingly, almost all PRDM family members express different isoforms, which likely play opposite roles in oncogenesis. Remarkably, several studies have described alterations in most of the family members in malignancies. Here, to obtain a pan-cancer overview of the genomic and transcriptomic alterations of PRDM genes, we reanalyzed the Exome- and RNA-Seq public datasets available at The Cancer Genome Atlas portal. Overall, PRDM2, PRDM3/MECOM, PRDM9, PRDM16 and ZFPM2/FOG2 were the most mutated genes with pan-cancer frequencies of protein-affecting mutations higher than 1%. Moreover, we observed heterogeneity in the mutation frequencies of these genes across tumors, with cancer types also reaching a value of about 20% of mutated samples for a specific PRDM gene. Of note, ZFPM1/FOG1 mutations occurred in 50% of adrenocortical carcinoma patients and were localized in a hotspot region. These findings, together with OncodriveCLUST results, suggest it could be putatively considered a cancer driver gene in this malignancy. Finally, transcriptome analysis from RNA-Seq data of paired samples revealed that transcription of PRDMs was significantly altered in several tumors. Specifically, PRDM12 and PRDM13 were largely overexpressed in many cancers whereas PRDM16 and ZFPM2/FOG2 were often downregulated. Some of these findings were also confirmed by real-time-PCR on primary tumors.

2018 ◽  
Vol 17 (2) ◽  
pp. 476-487 ◽  
Author(s):  
Fengju Chen ◽  
Yiqun Zhang ◽  
Sooryanarayana Varambally ◽  
Chad J. Creighton

2015 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
Author(s):  
Rehan Akbani ◽  
Patrick Kwok Shing Ng ◽  
Henrica M.J. Werner ◽  
Maria Shahmoradgoli ◽  
Fan Zhang ◽  
...  

2017 ◽  
Vol 35 (7_suppl) ◽  
pp. 16-16 ◽  
Author(s):  
Steven Brad Maron ◽  
Jason John Luke ◽  
Raymond Hovey ◽  
Riyue Bao ◽  
Thomas Gajewski ◽  
...  

16 Background: Gastroesophageal adenocarcinoma (GEC) is a significant global health problem. KEYNOTE-012 demonstrated a 22% objective response rate in patients with PD-L1 expressing GEC that received pembrolizumab. A subset of patients (pts) tumors express a T cell “inflamed” (TCI) phenotype, which can be measured using an IFN-γ-based immune signature and may prove more predictive of clinical benefit. Using a 160 gene RNA-Seq immune expression profile, we sought to characterize the molecular environments of TCI versus non-TCI GEC patients in The Cancer Genome Atlas (TCGA). Methods: 395 GEC pts with primary tumors in TCGA were clustered into TCI, non-TCI, and intermediate subtypes using both unsupervised hierarchical and K-means clustering (k = 3). Molecular characteristics were categorized using data acquired via CbioPortal and the UCSC Xena repository. Only non-silent somatic mutations and copy number variations (CNVs) reaching GISTIC2 -2 or +2 thresholds were considered. Statistical comparisons were performed using chi-square, ANOVA, and t-test. Results: The TCI subtype contained patients from all TCGA-defined subtypes - EBV-associated (56%), MSI-high (16%), chromosomal unstable (6%), and genomically stable (27%). No significant differences were seen between TCI and non-TCI for tumor site or stage. Mutations in PTEN, PIK3CA, CDH1, and RHOA were more frequent in TCI patients. ERBB2, CCNE1, and KRAS CNVs were infrequent in TCI patients as were PDE4D deletions ( p< 0.05 ). TCI tumors had higher expression of both co-inhibitory (PD-1, PD-L1/L2, CD28/80, BTLA, LAG3) and co-stimulatory (CD137/40/27, OX40, GITR, ICOS) checkpoint molecules ( p< 10-7). Total mutation burden was no different between TCI and non-TCI pts when excluding MSI-high pts nor when assessing MSI-high alone. Conclusions: The IFN immune phenotype encompassed GEC patients from all TCGA subsets. Correlation of clinical outcome with checkpoint blockade is necessary to confirm these molecular associations and the independent predictive utility of this immune-profile stratification.


Author(s):  
Xudong Tang ◽  
Mengyan Zhang ◽  
Liang Sun ◽  
Fengyan Xu ◽  
Xin Peng ◽  
...  

Long non-coding RNAs (lncRNAs) play key roles in tumors and function not only as important molecular markers for cancer prognosis, but also as molecular characteristics at the pan-cancer level. Because of the poor prognosis of pancreatic cancer, accurate assessment of prognosis is a key issue in the development of treatment plans for pancreatic cancer. Here we analyzed pancreatic cancer data from The Cancer Genome Atlas and The Genotype Tissue Expression database using Cox regression and lasso regression in analyses using a combination of the two databases as well as only The Cancer Genome Atlas database (Cancer Genome Atlas Research Network et al., 2013). A prognostic risk score model with significant correlation with pancreatic cancer survival was constructed, and two lncRNAs were investigated. Additional analysis of 33 cancers using the two lncRNAs showed that lncRNA TsPOAP1-AS1 was a prognostic marker of seven cancers, among which pancreatic cancer was the most significant, and lncRNA mi600hg was a prognostic marker of ovarian cancer and pancreatic cancer. LncRNA TsPOAP1-AS1 is associated with clinical stage and tumor mutation burden of some cancers as well as a strong degree of immune infiltration in many cancers, while a strong correlation between lncRNA mi600hg and microsatellite instability was observed in several cancers. The results of this study help further our understanding of the different functions of lncRNAs in cancer and may aid in the clinical application of lncRNAs as prognostic factors for cancer.


2019 ◽  
Author(s):  
Ευστάθιος-Ιάσων Βλαχάβας

Ο όρος καρκίνος χρησιμοποιείται όχι για μια ασθένεια, αλλά για ένα ευρύτερο σύνολο συσχετιζόμενων νοσημάτων, οι οποίες περιγράφονται από ένα κοινό χαρακτηριστικό: την αφύσικη ανάπτυξη κυττάρων που διαιρούνται ανεξέλεγκτα και μπορούν να διηθήσουν παρακείμενους ιστούς. Η μελέτη των μοριακών μηχανισμών που εμπλέκονται στη παθοφυσιολογία των καρκίνου, αποτελεί πεδίο έντονης έρευνας, γιατί η κατανόησή τους συνδέεται άμεσα με την ορθή αντιμετώπιση της νόσου. Στην παρούσα διατριβή, εστιάζουμε στον καρκίνο του παχέος εντέρου. Η πλειοψηφία των όγκων του παχέος εντέρου είναι αδενοκαρκινώματα, τα οποία προκύπτουν από τη δημιουργία πολυπόδων που σχηματίζονται στο εσωτερικό τοίχωμα του παχέος εντέρου και μπορούν να εξελιχθούν σε νεοπλασίες. Ο καρκίνος του παχέος εντέρου είναι μια ιδιαίτερα σύνθετη ασθένεια, με έντονα μεταβλητά μοριακά και γενετικά χαρακτηριστικά και με διαφορική απόκριση σε φαρμακευτικά σχήματα. Περίπου το 40% των περιπτώσεων ανιχνεύονται σε πρώιμο στάδιο με το ποσοστό της πενταετούς επιβίωσης να κυμαίνεται στο 90%. Επιπρόσθετα, αποτελεί μια αιτία θνησιμότητας στις χώρες του ανεπτυγμένου κόσμου, κυρίως λόγω του υψηλού μεταστατικού δυναμικού που παρουσιάζει. Συνολικά, τα παραπάνω στοιχεία καθιστούν επιτακτική την αξιοποίηση όλων των διαθέσιμων μοριακών πληροφοριών αλλά και ιατροβιολογικών δεδομένων για την εφαρμογή εξατομικευμένης θεραπείας στα πλαίσια της μεταφραστικής έρευνας.Την τελευταία δεκαετία, η εκτεταμένη αξιοποίηση των τεχνικών υψηλής απόδοσης, όπως οι μικροσυστοιχίες γονιδίων και οι τεχνολογίες αλληλούχισης νέας γενιάς για την ανάλυση της γονιδιακής έκφρασης σε διάφορους τύπους καρκίνου του παχέος εντέρου, συνέβαλε σημαντικά στην ταυτοποίηση σημαντικών γονιδιακών μεταλλαγών και στον χαρακτηρισμό γονιδίων που εμπλέκονται στην παθοφυσιολογία του συγκεκριμένου καρκίνου. Αν και οι τεχνολογίες αλληλούχισης νέας γενιάς παρουσιάζουν σημαντικές τεχνολογικές βελτιώσεις, οι μικροσυστοιχίες DNA εξακολουθούν να παραμένουν δημοφιλείς για την ανάλυση του μεταγραφώματος, αφενός γιατί παραμένουν πιο οικονομικές και αφετέρου προϋποθέτουν μια λιγότερο σύνθετη προετοιμασία δειγμάτων, συγκριτικά με τις μεθοδολογίες αλληλούχισης. Αντιπροσωπευτικά παραδείγματα για τη συμβολή των τεχνολογιών υψηλής απόδοσης αποτελούν ερευνητικές δημοσιεύσεις από τη διεθνή ερευνητική συνεργασία (The Cancer Genome Atlas) για τον μοριακό χαρακτηρισμού του καρκίνου του παχέος εντέρου, καθώς και τον χαρακτηρισμό συγκεκριμένων μοριακών υποτύπων με βάση γονιδιωματικά δεδομένα από διαφορετικές ερευνητικές ομάδες. Ωστόσο, η ιδιαίτερη ετερογένεια που παρουσιάζει ο συγκεκριμένος καρκίνος αλλά και η δυσκολία της ερμηνείας μοριακών δεδομένων υψηλής διαστασιμότητας που προκύπτουν από την ανάλυση μικροσυστοιχιών αλλά και DNA/RNA-Seq τεχνολογιών, δυσχεραίνουν την αξιοποίηση των διαφόρων γονιδιακών υπογραφών που περιγράφουν ένα συγκεκριμένο καρκινικό φαινότυπο, στην κλινική εφαρμογή.


FEBS Open Bio ◽  
2020 ◽  
Vol 10 (3) ◽  
pp. 455-467 ◽  
Author(s):  
Daichi Sadato ◽  
Mina Ogawa ◽  
Chizuko Hirama ◽  
Tsunekazu Hishima ◽  
Shin‐Ichiro Horiguchi ◽  
...  

2013 ◽  
Vol 45 (10) ◽  
pp. 1113-1120 ◽  
Author(s):  
John N Weinstein ◽  
◽  
Eric A Collisson ◽  
Gordon B Mills ◽  
Kenna R Mills Shaw ◽  
...  

2020 ◽  
Vol 21 (15) ◽  
pp. 1073-1084
Author(s):  
Laurentijn Tilleman ◽  
Björn Heindryckx ◽  
Dieter Deforce ◽  
Filip Van Nieuwerburgh

Aim: This study provides clinicians and researchers with an informed choice between current commercially available targeted sequencing panels and exome sequencing panels in the context of pan-cancer pharmacogenetics. Materials & methods: Nine contemporary commercially available targeted pan-cancer panels and the xGen Exome Research Panel v2 were investigated to determine to what extent they cover the pharmacogenetic variant–drug interactions in five available cancer knowledgebases, and the driver mutations and fusion genes in the Cancer Genome Atlas. Results: xGen Exome Research Panel v2 and TrueSight Oncology 500 target 71.0 and 68.9% of the pharmacogenetic interactions in the available knowledgebases; and 93.7 and 86.0% of the driver mutations in the Cancer Genome Atlas, respectively. All other studied panels target lower percentages. Conclusion: Exome sequencing outperforms pan-cancer targeted sequencing panels in terms of covered cancer pharmacogenetic variant–drug interactions and pharmacogenetic cancer variants.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document