Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation

Autor(es):Mostrar menos -

Malta, Tathiane M. ^{[1, 2]} ; Sokolov, Artem ^[3] ; Gentles, Andrew J. ^[4] ; Burzykowski, Tomasz ^[5] ; Poisson, Laila ^[2] ; Weinstein, John N. ^[6] ; Kaminska, Bozena ^[7] ; Huelsken, Joerg ^[8] ; Omberg, Larsson ^[9] ; Gevaert, Olivier ^[4] ; Colaprico, Antonio ^{[10, 11]} ; Czerwinska, Patrycja ^[12] ; Mazurek, Sylwia ^{[12, 13]} ; Mishra, Lopa ^[14] ; Heyn, Holger ^[15] ; Krasnitz, Alex ^[16] ; Godwin, Andrew K. ^[17] ; Lazar, Alexander J. ^[6] ; Stuart, Joshua M. ^[18] ; Hoadley, Katherine A. ^[19] ; Laird, Peter W. ^[20] ; Noushmehr, Houtan ^{[1, 2]} ; Wiznerowicz, Maciej ^{[2, 12, 21, 22]} ; Network, Cancer Genome Atlas Res

Afiliação do(s) autor(es):Mostrar menos -

^[1] Univ Sao Paulo, BR-14049 Ribeirao Preto, SP - Brazil

^[2] Henry Ford Hlth Syst, Detroit, MI 48202 - USA

^[3] Harvard Med Sch, Boston, MA 02115 - USA

^[4] Stanford Univ, Palo Alto, CA 94305 - USA

^[5] Hasselt Univ, B-3590 Diepenbeek - Belgium

^[6] Univ Texas MD Anderson Canc Ctr, Houston, TX 77030 - USA

^[7] PAS, Nencki Inst Expt Biol, PL-02093 Warsaw - Poland

^[8] Swiss Fed Inst Technol Lausanne, EPFL, CH-1015 Lausanne - Switzerland

^[9] Sage Bionetworks, Seattle, WA 98109 - USA

^[10] Univ Libre Bruxelles, B-1050 Brussels - Belgium

^[11] Interuniv Inst Bioinformat Brussels IB2, B-1050 Brussels - Belgium

^[12] Poznan Univ Med Sci, PL-61701 Poznan - Poland

^[13] Med Univ Warsaw, Postgrad Sch Mol Med, PL-02109 Warsaw - Poland

^[14] George Washington Univ, Washington, DC - USA

^[15] Ctr Genom Regulat CNAG CRG, Barcelona 08003 - Spain

^[16] Cold Spring Harbor Lab, Cold Spring Harbor, NY 11724 - USA

^[17] Univ Kansas, Med Ctr, Kansas City, KS 66160 - USA

^[18] Univ Calif Santa Cruz, Santa Cruz, CA 95064 - USA

^[19] Univ N Carolina, Chapel Hill, NC 27599 - USA

^[20] Van Andel Res Inst, Grand Rapids, MI 49503 - USA

^[21] Greater Poland Canc Ctr, PL-61866 Poznan - Poland

^[22] Int Inst Mol Oncol, PL-60203 Poznan - Poland

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Cell; v. 173, n. 2, p. 338+, APR 5 2018.
• Citações Web of Science: 92

Resumo

Cancer progression involves the gradual loss of a differentiated phenotype and acquisition of progenitor and stem-cell-like features. Here, we provide novel stemness indices for assessing the degree of oncogenic dedifferentiation. We used an innovative one-class logistic regression (OCLR) machine-learning algorithm to extract transcriptomic and epigenetic feature sets derived from non-transformed pluripotent stem cells and their differentiated progeny. Using OCLR, we were able to identify previously undiscovered biological mechanisms associated with the dedifferentiated oncogenic state. Analyses of the tumor microenvironment revealed unanticipated correlation of cancer stemness with immune checkpoint expression and infiltrating immune cells. We found that the dedifferentiated oncogenic phenotype was generally most prominent in metastatic tumors. Application of our stemness indices to single-cell data revealed patterns of intra-tumor molecular heterogeneity. Finally, the indices allowed for the identification of novel targets and possible targeted therapies aimed at tumor differentiation. (AU)

• Processo FAPESP: 16/06488-3 - Análise integrativa do epigenoma de gliomas com fenótipo metilador de ilhas CpG (G-CIMP) alto e baixo: caracterização e desenvolvimento
• Beneficiário: Thaís Sarraf Sabedot
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 14/08321-3 - Identificação e caracterização de elementos genômicos funcionais associados com a progressão de gliomas de baixo grau a gliomas de alto grau: estudo integrado do genoma e epigenoma
• Beneficiário: Camila Ferreira de Souza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 15/07925-5 - Softwares de código aberto contendo ferramentas estatísticas para análise e integração de conjuntos de dados epigenômicos produzidos em alta escala, a fim de decifrar e entender redes reguladoras de câncer
• Beneficiário: Houtan Noushmehr
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Processo FAPESP: 16/01975-3 - Definindo assinaturas epigenômicas de células-tronco em 33 diferentes tipos de tumores em um grupo de mais de 9000 amostras
• Beneficiário: Tathiane Maistro Malta Pereira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 16/01389-7 - Ferramenta de bioinformática para integrar e compreender as mudanças epigenômicas e genômicas aberrantes associadas com câncer: métodos, desenvolvimento e análise
• Beneficiário: Tiago Chedraoui Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 16/15485-8 - Biomarcadores clínicos em tumores do sistema nervoso central
• Beneficiário: Camila Ferreira de Souza
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 14/02245-3 - Identificação de assinaturas epigenômicas que definem regiões regulatórias ativas do genoma associadas à diferenciação mesenquimal a partir de células-tronco pluripotentes humanas
• Beneficiário: Tathiane Maistro Malta Pereira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 16/10436-9 - Desenvolvimento e melhoria de ferramentas de bioinformática para integrar e compreender as mudanças epigenômicas e genômicas aberrantes associadas com câncer: métodos, desenvolvimento e análise
• Beneficiário: Tiago Chedraoui Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 16/12329-5 - Alterações na metilação do DNA e acessibilidade da cromatina associadas a gliomas com fenótipo metilador de ilhas CpG (G-CIMP) alto e baixo
• Beneficiário: Thaís Sarraf Sabedot
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto