Abstract
Embora o câncer de ovário é muitas vezes inicialmente quimioterapia e minúsculas, a grande maioria dos tumores, eventualmente recaída e pacientes morrem da doença cada vez mais agressiva. células-tronco cancerosas são acreditados para ter propriedades que lhes permitem sobreviver terapia e pode impulsionar o crescimento do tumor recorrente. cancro de células estaminais ou células iniciadoras de câncer são uma população de células raras e difíceis de isolar experimentalmente. Genes que são expressos pelas células-tronco pode caracterizar um subconjunto de tumores e ajuda menos diferenciados na classificação prognóstico do cancro do ovário. O objectivo deste estudo foi a identificação e caracterização genómico de um subtipo de cancro do ovário que tem haste de expressão génica em células semelhantes. Usando assinaturas genéticas do rato humanos e de embrionárias, adultas, ou células-tronco cancerosas, realizamos uma descoberta classe bipartição sem supervisão em perfis de expressão de 145 tumores de ovário seroso para identificar um subgrupo tronco-like e mais diferenciada. Subtipos eram reprodutíveis e foram ainda caracterizados em quatro e heterogêneos conjuntos de dados de câncer de ovário independentes. Foram identificados um subtipo haste semelhante caracterizada por uma assinatura 51-gene, o que é significativamente enriquecida em tumores com propriedades de Tipo II de cancro do ovário; alto grau, os tumores serosos e sobrevida. Por outro lado, os tumores diferenciados compartilhar propriedades, com Tipo I, incluindo menor grau e subtipos histológicos mistos. A assinatura Stem Cell-like foi de prognóstico dentro de estágio de alta câncer de ovário seroso, classificando um pequeno subconjunto de tumores de alto palco com melhor prognóstico, no subtipo diferenciado. Em modelos multivariados que ajustados para fatores clínicos comuns (incluindo grau, palco, idade), a classificação do subtipo ainda era um preditor significativo de recaída. O gene assinatura estaminais-como prognóstico produz novos insights sobre diferenças de prognóstico no câncer de ovário, fornece um contexto genômico para a definição de subtipos Tipo I /II, e genes alvos potenciais que, após uma validação adicional pode ser valiosa no manejo clínico ou tratamento de câncer de ovário.
Citation: Schwede M, Spentzos D, Bentink S, Hofmann O, Haibe-Kains B, Harrington D, et al. (2013) Stem Cell-Like Gene Expression no cancro do ovário Prevê Tipo II subtipo e prognóstico. PLoS ONE 8 (3): e57799. doi: 10.1371 /journal.pone.0057799
editor: Vincenzo Coppola, Ohio State University Comprehensive Cancer Center, Estados Unidos da América
Recebido: 17 Agosto, 2012; Aceito: 29 de janeiro de 2013; Publicação: 11 de março de 2013
Direitos de autor: © 2013 Schwede et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados
Financiamento:. O financiamento para este trabalho foi fornecido pelo National Institutes of Health 1U19CA148065 (JQ, BHK), Programa de Cânceres Dana-Farber Cancer Institute de Mulheres (atribuído a ACC; MS, ACC) e da fundação Claudia Adams Barr (JQ e ACC). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito
CONFLITO DE INTERESSES:. SB é um funcionário da exossomo Diagnostics GmbH; JQ é exossomo Diagnostics Scientific Advisory Board Member e tem opções de ações mínimas na empresa. Nem este nem quaisquer outras afiliações altera a adesão dos autores para todas as políticas de PLoS One sobre os dados e materiais de compartilhamento.
Introdução
O câncer de ovário é a quinta causa mais comum de morte por câncer entre as mulheres e é a principal causa de morte por doença neoplásica ginecológico [1]. A grande maioria dos cancros do ovário, eventualmente, inicialmente sensíveis recaída [2], e esta pode ser explicada por uma sub-população de células de tumores resistentes quimioterapia-semelhantes a células estaminais [3] – [5]
mama. câncer, não são amplamente aceitos subtipos moleculares. receptor Aproximadamente 15% dos cânceres de mama são estrogênio (ER) -negative, cancro da mama, muitas vezes basal-como de alto grau e que são enriquecidas em células que expressam marcadores de células-tronco putativo CD44
+ /CD24
– [6] e super-expressa genes associados com assinaturas genéticas de células-tronco embrionárias [7]. Este “stemness” pode ser explicada, em parte, pela observação de que BRCA1, que é relatado para regular o destino mamário de células-tronco [8], é frequentemente mutado em tumores basais-like [9].
Em contraste , câncer de ovário não tem consenso classificação subtipo molecular. Tothill et ai. usados k-means clustering de dados microarray e descreveu seis subtipos moleculares de câncer de ovário seroso e endometrioid [10]. O consórcio Cancer Genome Atlas (TCGA) identificou quatro subtipos moleculares de alto grau cancros do ovário seroso [11]. No entanto, outros propuseram patologia local de subtipos baseado na origem do câncer de ovário em tumores do tipo I, que são de baixo grau e histologicamente heterogêneo e tumores do tipo II, que são de alta qualidade e principalmente serosa [12], [13]. Acredita-se que Tipo II surgem em grande parte no epitélio das trompas de Falópio, enquanto Tipo sítio de origem do Eu é pensado para ser o ovário, embora a célula de origem permanece pouco claro [12], [13]. Não Tipo I /II existe assinatura molecular e tumores classificando como Tipo I ou Tipo II com base na análise clincopathologic é geralmente, mas nem sempre simples [14].
Aqui nós relatamos a identificação de subtipos de câncer de ovário com base no expressão de genes associados a assinaturas de células estaminais. Usando uma abordagem computacional, que demonstram a presença de um mau prognóstico, caule subtipo celular como no cancro do ovário que alinhadas de perto com a célula de origem e de classificação fornece a primeira definição genómico do tipo I /II de cancro do ovário. Este perfil de expressão do gene não demonstra a existência de uma subpopulação de células-tronco do cancro nestes tumores. Em vez disso, descobre vias moleculares comuns expressas por esses tipos de câncer e células-tronco. Os tumores que exibem expressão de genes estaminais semelhante podem ter um fenótipo menos diferenciadas. A descoberta deste subtipo de células-tronco nos proporciona uma compreensão mais completa da diversidade molecular do cancro do ovário e abre a possibilidade de abordagens novas e mais direccionada para o tratamento e gestão da doença.
Métodos
Dados
descoberta aglomerado Caule semelhante foi aplicada a dados de expressão do gene do cancro do ovário, publicados pela Tothill et ai. [10], como parte dos dados Australian Ovarian Cancer Study (AOCS), e que foram baixados do Gene Expression Omnibus (GEO) [15] (GSE9891). amostras AOCS (n = 206), foram obtidos a partir de Brisbane Hospital Real (n = 22), Westmead Hospital (n = 54), e Holanda Cancer Institute (NKI-AVL; n = 3) [10], e o gene de expressão estava ensaiados em Affymetrix GeneChip U133 mais 2,0 matrizes [10]. Os dados brutos foram normalizados utilizando RMA [16] com os arquivos de descrição de célula personalizado (CDFS) com base em mapeamento genético Ensembl (versão 12), conforme previsto pela Microarray Lab na Universidade de Michigan [17]. CDFs personalizados foram usados porque definições de conjunto de sonda atualizados proporcionar uma melhor precisão e exatidão em comparação com definições de conjunto de sonda Affymetrix [18].
Os quatro validação do gene do cancro do ovário conjuntos de dados de expressão utilizadas nesta análise foram de Dressman et al. [19]; Wu et al. (GSE6008) [20]; Tom et ai. (GSE10961) [21]; e Crijns et ai. [22]. Os três conjuntos de dados de cancro da mama foram validação de Miller et ai. (GSE3494) [23]; Desmedt et ai. (GSE7390) [24]; e um conjunto de dados resultante da fusão combinando GSE2034 [25] e GSE5327 [26], o que chamamos de “Veridex.” Todos os conjuntos de dados foram baixados do GEO, exceto o conjunto de dados Crijns, que foi recebido dos autores na forma normalizada, conforme descrito em seu artigo [22 ], e o conjunto de dados Dressman foi baixado a partir do site do autor [19]. TCGA câncer de ovário conjunto de dados microarray (n = 518) foi descarregado a partir do portal de dados TCGA [11]. Todos os outros do que a Crijns, Wu conjuntos de dados e conjuntos de dados de tons foram RMA-normalizado com de costume Ensembl CDF [17].
RMA-normalização foi utilizada na maioria dos conjuntos de dados por causa de seus resultados altamente reprodutíveis e correlação com a RT-PCR de dados [27]. No entanto, devido às inclusões de trompa de Falópio normal no conjunto de dados do tom e amostras de epitélio da superfície do ovário normais no conjunto de dados Wu, estes conjuntos de dados foram normalizados utilizando o método de normalização conjunto invariante [28] para evitar a suposição dentro de RMA de distribuição expressão do gene equivalente. Todos os dados de validação foram coletados em matrizes Affymetrix GeneChip U133a, exceto para o Tom e conjuntos de dados Crijns, que tinham sido recolhidas em Affy U133 mais 2,0 fichas e Operon v3 humana ~ 35 K 70-mer microarrays de oligonucleotídeos de duas cores, respectivamente.
nos conjuntos de dados de câncer de mama Desmedt e Veridex, previmos subtipos moleculares como descrito por Desmedt et al. (2008) [29]. Especificamente, os subtipos com base em marcadores de genes ESR1, ERBB2 e AURKA foram gerados usando o
subtype.cluster
função com o modelo
scmgene
em Bioconductor pacote genefu. Isso implicou usando modelagem de mistura para pacientes do grupo em HER2 +, ER- /HER2 (basal-like), ou ER + /HER2 (luminal) [29]. Embora o câncer de mama triplo-negativo não é equivalente ao câncer de mama basal-like [30] – [32], a maioria do cancro da mama triplo-negativo classificar para o subtipo molecular basal-like [32] o que nos leva a considerar a previsão de ER /HER2 – uma aproximação do “basal-like”
Análise estatística
análises estatísticas, a menos que descrito de outra forma, foram realizados utilizando todos os dados disponíveis e funções padrão em R versão 2.10.1.. O algoritmo ISIS [33], foi aplicado ao conjunto de dados para gerar AOCS bipartitions candidatos sem supervisão dos pacientes. Para cada bipartição candidato, ISIS calcula uma pontuação diagonal discriminante linear (DLD) com os genes mais importantes que apoiam a bipartição. Foram utilizados os parâmetros por defeito da aplicação de ISIS R, excepto que o número de genes utilizados para marcar ( “P”) era de 100, um nível que foi usado anteriormente [34]. Nós também levou vantagem de outro paramater ( “p.offs”), ignorando os top 5 genes mais relacionados, a fim de reduzir os efeitos de genes de alavancagem alto na pontuação, resultando em uma assinatura de 95-gene usado para marcar cada bipartição.
Para diminuir os efeitos de confusão de células do estroma diferencial e não-tumorais em diferentes locais dispostos (por exemplo peritoneal ou ovário) (dados não publicados), apenas matrizes AOCS de mRNA ovariano de tumores ovarianos malignos, serosa e do sítio primário de pacientes que não receberam terapia neoadjuvante foram incluídos, reduzindo o conjunto de dados de 285 para 145 pacientes. A análise do conjunto de dados AOCS foram realizados sobre este subconjunto a menos que especifique o “todo” dataset AOCS (n = 285) ou “remanescentes” de dados AOCS (n = 140), que foram tumores não utilizados para a descoberta de classe ISIS.
genes utilizados para a descoberta de cluster subtipo foram limitados a 83 de ratinho e humana do gene assinaturas de adulto, cancro, ou células estaminais embrionárias obtidos a partir GeneSigDB [35] que tinha, pelo menos, 5 e, no máximo, 1000 genes. Para cada gene assinatura, que recuperou o artigo que descreve a assinatura gene para confirmar a sua descrição e associação com adulto, câncer, ou células-tronco embrionárias. assinaturas de gene-tronco-like freqüentemente contêm genes de proliferação [7]. Para evitar a divisão doentes, com base na proliferação, que também removeu genes (n = 580, Tabela S1 S1) em Methods associadas com a proliferação (ver Métodos S1), semelhante a análises por Ben-Porath we al. [7].
A matriz resultante de 2.632 genes estaminais-como estava sujeito a descoberta bipartição ISIS. A maior bipartição de pontuação que foi significativamente (p 0,05) associados com a sobrevivência grau e livre de doença foi selecionado para uma investigação mais aprofundada. Estes critérios foram baseados na descoberta de que a célula-como sub-população haste de tumores de cancro da mama descobertos por Ben-Porath et al. foi caracterizado por alta qualidade e mau prognóstico [7]. A associação com o prognóstico era secundário desde o Ben-Porath et al. análise descrita primariamente associação entre a expressão do gene celular como caule e grau superior [7]. Foi selecionado o bipartição que satisfizesse mais estreitamente os critérios e chamou isso de bipartição do “stemness bipartição”. validação cruzada leave-one-out foi utilizado para refinar a lista gene que define a bipartição stemness, e os genes que estavam em cada lista de 95 genes em todos os 145 dobras formaram um câncer de ovário “assinatura stemness 51-gene” (Tabela S2 em métodos S1).
Gene-Set-Enriquecimento Análise (GSEA), com inferência não paramétrica de modelos lineares como implementados em
gsealmPerm
na gsealm pacote no Bioconductor [36] foi realizada com conjuntos de genes curadoria (C2) e conjuntos de genes gene Ontology (GO) (C5) do banco de dados conjunto de genes MSigDB [37] versão 3.0. GSEA também foi realizado utilizando os conjuntos de genes de células 13 estaminais de Ben-Porath et al .: descrevem duas células estaminais embrionárias; quatro ativadas por Nanog, Oct4, e /ou Sox2; quatro obrigado pelo complexo repressivo Polycomb 2 PRC2; e duas activada por c-Myc [7].
Classe Predição
Para confirmar a presença do subtipo haste-como no cancro do ovário, a classificação do subtipo haste semelhante foi aplicada a múltiplos e independentes conjuntos de dados de microarranjos. A fim de prever a nova classe de tumores, que em primeiro lugar necessário gerar um “classificador molecular stemness”, um modelo de peso gene que discriminaram os tumores de tipo haste e diferenciadas. análise Diagonal discriminante linear (DLD) [38] foi usado para treinar este classificador gene usando perfis dos 51 genes no conjunto de dados AOCS (Tabela S2 em Métodos S1) de expressão. Para prever o subtipo de novos tumores, os perfis de expressão foram projectados como pontos suplementares sobre o eixo DLD, e a pontuação DLD foi a soma ponderada da expressão dos genes. Como as pontuações DLD de novos tumores ovarianos projectados sobre este eixo foram distribuição bimodal (Figura S1 em Methods S1), modelagem mistura Gaussiana [39] foi usada para definir as duas populações e atribuir novos tumores, quer ao subtipo do tipo haste ou diferenciada. A pontuação DLD é a combinação linear de expressão ponderada de muitos genes, e embora nós não investigar o efeito da variação técnica específica do lote [40] em profundidade, descobrimos que é robusto ao ruído leve da falta de dados e de outliers nos conjuntos de dados testados . Este stemness classificador molecular foi aplicado a cada conjunto de dados de validação.
Os conjuntos de dados de câncer de ovário utilizados para validação são fenotipicamente e clinicamente heterogênea, e contêm diferentes histológicos subtipos, notas, prognósticos, tratamentos e protocolos de acompanhamento. Salvo disposição em não controlar a variação fenótipo; em vez disso, explorou a heterogeneidade nos conjuntos de dados, em particular a histologia e grau, para explorar como a bipartição associados com fenótipos além daqueles representados no conjunto de dados AOCS e para determinar a extensão em que o classificador molecular stemness poderia ser generalizado.
resultados
Descoberta de um subtipo de células-tronco, como em cancro do ovário
para explorar se o câncer de ovário tem uma componente da haste-como, testamos se os genes relatado para ser expresso por células-tronco também são expressos num subconjunto de tumores ovarianos. Para fazer isso, extraímos a união de todos os adultos, câncer ou tronco embrionárias (ES) assinaturas de expressão gênica de células em GeneSigDB [35], tal como descrito em Métodos S1 para gerar uma lista de 2.632 genes tronco-like (Tabela S3 em Métodos S1 ).
então, tomou os dados de expressão de genes do câncer de ovário AOCS (n = 145 pacientes) e considerados apenas os 2.632 genes relatados a ser expressa em células-tronco. Para isso, foi aplicado ISIS [33], um algoritmo bipartição agrupamento não supervisionado aquele separações aleatoriamente amostras em dois subconjuntos e seleciona os genes que se associam de forma mais significativa com a partição. ISIS identificados vinte e oito distintos bipartitions paciente separados, estatisticamente significativas dos dados, e cada um dos quais foi ainda testado para a associação com qualidade e sobrevida livre de doença.
A bipartição de pontuação superior, daqui em diante referido como o ovário stemness câncer de bipartição diferenciados dois subgrupos distintos de pacientes com câncer de ovário: um conjunto de 121 pacientes com pior livre de doença (p = 0,0541), a sobrevida global (p = 0,102) e grau superior (p = 0,00326), que foi interpretado como mais “stem celular como “uma vez que estes tumores sobre-expressa um número de genes conhecidos como estando associados com stemness, e um pequeno grupo de 24 pacientes com uma melhor sobrevivência e menor grau a que nos referimos como o” grupo diferenciado “(Figura 1).
(a) a heatmap de perfis de expressão gênica dos 24 diferenciadas (verde) e tumores 121 tronco-like (azul) do conjunto de dados AOCS [10]. Os tumores são ordenados por aumentar pontuação subtipo molecular stemness, e os genes classificador 51 são ordenados de cima para baixo, aumentando a sobre-expressão no subtipo estaminais-como de acordo com um pool
t
-teste. As curvas de Kaplan-Meier são com relação a (B) sobrevida livre de doença e (C) a sobrevida global e não são significativos a p 0,05, mas este é possivelmente devido ao pequeno tamanho do subtipo diferenciada
leave-one-out paciente foi realizado para extrair a assinatura gene mais robusta do presente bipartição, resultando em uma assinatura stemness 51-gene (Tabela S2 em Methods S1). Embora a associação da bipartição com a sobrevivência global mostrou uma tendência e não atingiu significância estatística convencional, a assinatura foi significativamente prognóstico em análises posteriores, quando o tamanho da amostra foi maior (ver abaixo).
Para fornecer um apoio adicional para os fenótipos revelada pela bipartição, testamos se os objectivos gene conhecido por ser expressa em células-tronco foram diferencialmente regulada entre os subtipos-como-tronco e diferenciados por meio de análise conjunto de enriquecimento de gene (GSEA). Foram examinados Treze listas de genes (Tabela S4 em Methods S1) que foram anteriormente utilizados para caracterizar as células estaminais [7], mas não estavam entre os primeiros 83 assinaturas utilizadas para descobrir o subtipo do ovário haste semelhante. metas de ativação de Nanog, Oct4, Sox2 e c-Myc, que são regulados positivamente em células-tronco, também foram regulados positivamente no subtipo tronco-like, e oito dos nove dessas listas de genes foram significativamente (p 0,05) diferente entre os subtipos (Tabela 1). Quatro conjuntos de genes Polycomb-regulados, que caracterizam as células mais diferenciadas, foram sobre-reguladas no subtipo diferenciada quando comparado com o subtipo haste-like e estavam perto de significância (p 0,10). Uma vez que alguns destes conjuntos de genes são referidos como sendo dependente de genes de proliferação [7], também realizada uma análise conjunto de genes modificados com genes de proliferação excluídos como previamente descrito [7]. Mesmo com esta modificação, o subtipo estaminais-como foi enriquecido na expressão do gene da ES [41] (p 0,0001), Nanog [42] (p 0,05), e c-Myc [43] (p 0,05) alvos. Alta expressão do mesmo conjunto de genes ES é relatada em alto grau, receptor de estrogénio (ER) tumores de mama -negative [7].
Identificação de ligações funcionais para Basal-like cancro da mama
para melhor caracterizar tumores no subtipo haste semelhante, foi realizada GSEA usando todos os conjuntos de genes em MSigDB [37] para identificar quais os conjuntos de genes foram enriquecidos em genes diferencialmente expressos entre tumores no tronco-like e diferenciadas subtipos ( mais uma vez, esses conjuntos não incluem os conjuntos de genes inicialmente utilizados para descobrir a bipartição). Os genes sobre-expressos por tumores do tronco-como foram especialmente enriquecido (p 0,0001) para conjuntos de genes que descrevem prognóstico pobre e cancros indiferenciadas; De alta qualidade, câncer de ovário invasiva; alvos Myc; e as células-tronco embrionárias, a mutação BRCA1, receptor de estrogênio (ER) de status -negative, eo subtipo basal-like no cancro da mama (Tabela S5). Em contraste, conjuntos de genes fortemente enriquecido no subtipo diferenciada incluídas aquelas relacionadas com projeções celulares (Tabela S6), câncer ER-positivo da mama, e de baixo potencial maligno (LMP) e de ovário de baixo grau (Tabela S5 em Métodos S1).
Ambos alto grau, o cancro da mama de ovário e basal-like serosa são vistos em mulheres com BRCA1 mutante [9], [44]. Para investigar a previsão GSEA que o subtipo molecular do câncer de ovário seroso estaminais-como é enriquecido por genes também expressos em câncer de mama basal-como de alto grau, aplicamos análise discriminante linear diagonal [38] para os dados de câncer de ovário AOCS para treinar um molecular stemness classificador, e previu a ou “diferenciada” classificação dos tumores em dois conjuntos de dados publicados expressão gênica de mama (Desmedt [24] e Veridex [25], [26] conjuntos de dados) “-like-tronco”. A lista gene que aplicada aos conjuntos de dados de câncer de mama não foi otimizado para o cancro da mama, e as pontuações de LDN não apresentaram distribuições bimodais. No entanto, para manter a coerência com a metodologia aplicada aos dados de câncer de ovário, foi utilizada a mesma abordagem de modelagem mistura Gaussian de dicotomizar as pontuações de LDN dos cancros da mama definindo-os como stem-like ou diferenciada. A classificação stemness resultante de tumores da mama confirmou as previsões análise do gene definido; tumores de mama atribuídos ao subtipo estaminais-como foram significativamente enriquecida em basal-like subtipo molecular e de alto grau (regressão logística probabilidade teste da razão p = 1,42 × 10
-9 e p = 0,00964, Desmedt e Veridex conjuntos de dados, respectivamente – Tabela 2) o câncer de mama.
a reprodutibilidade dos fenótipos “stemness” no Independent conjuntos de dados
para validar nossos subtipos moleculares estaminais semelhantes e diferenciadas de ovário, foi aplicado o classificador molecular stemness DLD para três conjuntos de dados de microarranjos de cancro do ovário independentes e os “dados restantes AOCS” (n = 140) não é usado na descoberta bipartição inicial. Dois conjuntos de dados, Crijns et al. [22] e Dressman et ai. [19], consistiu de fase alta, os tumores serosos, enquanto os outros dois, Wu et ai. conjunto de dados [20] e os dados AOCS restantes [10] estavam histologicamente heterogêneo.
Em primeiro lugar, confirmou a associação entre o grau e o subtipo molecular tronco-like. Nestes dados independentes,-tronco, como os tumores tinham grau superior na Wu (n = 103, regressão logística p = 1,63 × 10
-5) AOCS, restantes (n = 140, p = 1,16 × 10
– 7), e Dressman (n = 118, p = 0,073) conjuntos de dados.
em seguida, exploramos quais subtipos histológicos de câncer de ovário foram classificados como stem-like. Serosa é a forma histológico mais comum de tumor epitelial de ovário, mas o câncer epitelial de ovário é uma doença heterogênea, com potenciais mistos malignidade e subtipos histológicos, incluindo endometrioid, de células claras, e mucinoso [12], [13]. Apesar da classificação inicial que está sendo realizada apenas em tumores malignos, serosa, o classificador molecular stemness discriminação entre diferentes subtipos histológicos. No conjunto de dados Wu [20], tumores mais serosa (29/41) foram “stem-like”, mas a maioria endometrioid (22/37), a célula quase tudo claro (7/8), e todos mucinoso (13/13) tumores, bem como todos os quatro (4/4) amostras de epitélio de superfície “normais” de ovário foram “diferenciado”.
Para melhor avaliar associação com subtipo histológico, examinamos todo o conjunto de dados AOCS (n = 285). Este conjunto de dados maior foi composta pelo conjunto de dados serosa AOCS descoberta (n = 145) e os restantes dados AOCS (n = 140), que incluíam tumores serosos LMP e endometrioid maligno e tumores serosos dispostas de outros que o ovário sites. Observou-se que o subtipo diferenciadas foi significativamente enriquecida em tumores endometrióides (20/09, teste de Fisher p 0,05, após correcção FWER [45]). De nota, a pontuação stemness LDN foram significativamente menores nos tumores serosos LMP (Wilcoxon teste de soma Rank valor de p = 1,09 × 10
-4) do que nos tumores malignos, diferenciados, e quase todos (17/18) tumores LMP foram classificados como diferenciados. Além disso, dentro do subtipo estaminais-como a pontuação DLD foi significativamente associada com grau superior (p = 0,00159), embora não se correlacionou (p 0,05 após a correção FWER) com palco, a sobrevida global ou sobrevida livre de doença, sugerindo que mais investigações sobre o valor clínico da pontuação DLD contínuo dentro subtipos seja justificada.
a classificação subtipo estaminais-como não era equivalente à classificação recentemente proposta pela Tothill et al. em que os tumores serosos e endometrióides são identificados como um dos seis subtipos moleculares, C1-C6 [10]. Os tumores do tronco semelhante (n = 233) não foram classificados em um único subtipo molecular, mas em vez disso foram principalmente distribuído entre pobres subtipos prognóstico C1 (n = 80), C2 (n = 48), C4 (n = 39), C5 ( n = 29) e não classificado (n = 30). Um número considerável de tumores foram diferenciadas em bom prognóstico subtipos C3 moleculares (n = 25) e C6 (n = 4), e os 23 tumores diferenciados restantes foram distribuídas entre os outros subtipos (Tabela 3). Assim, enquanto a bipartição aproximadamente separados melhor prognóstico subtipos de baixo grau C3 e C6 das outras e se sobrepõem com a classificação do subtipo molecular foi significativa, nenhuma combinação de subtipos AOCS explicou plenamente a bipartição. No entanto, deve notar-se que a classificação do subtipo C 1 -C 6 foi obtido por meio
K
-means agrupamento [10], um método que não é determinante, no sentido de que re-executar o algoritmo pode produzir aglomerados diferentes , de modo que as atribuições pelos AOCS deve ser considerado apenas o valor approximate.Prognostic do fenótipo tronco-like.
nos três conjuntos de dados independentes de validação e os dados AOCS restantes, tumores com o subtipo tronco-like tiveram pior prognóstico (Figura 2). O subtipo estaminais-como tinha tanto a sobrevida global significativamente pior (-rank teste log p = 4,41 × 10
-7) e sobrevida livre de doença (p = 0,00127) no conjunto de dados AOCS restante (n = 140) e pior global sobrevivência no Crijns (n = 157, p = 0,021) e os conjuntos de dados dressman (n = 118, p = 0,0354). Embora o conjunto de dados Wu [20] não incluiu informações sobrevivência, tumores do subtipo estaminais-como tinham significativamente mais elevado estágio (n = 103, p = 1,03 × 10
-6), o que sugere um pior prognóstico.
no conjunto de dados AOCS restante, o subtipo estaminais-como tem fortemente pior (a) sobrevida livre de doença (p 0,001) e (B) a sobrevida global (p = 0,00127). Nos conjuntos de dados (C) Crijns e (D) dressman, o subtipo estaminais-como tem sobrevida global significativamente pior (p = 0,022 e p = 0,035, respectivamente).
Uma descoberta do potencial importância clínica é que o classificador molecular stemness também pode ser prognóstico dentro de alta qualidade, de alto estágio do câncer de ovário seroso. O subtipo estaminais-como tinha livre de doença pior (p = 0,0053) e sobrevida global (p = 0,0299) em alto grau, os tumores malignos de todo o conjunto de dados AOCS. Na análise independente de cada histologia, o subtipo estaminais-como foi associada com sobrevida livre de doença mais pobres em alto grau serosa (p = 0,0447), mas não foi um preditor significativo em tumores endometrióides de alto grau (p = 0,278). Nos conjuntos de dados e Crijns Dressman, que eram exclusivamente tumores serosos de fase alta, o classificador stemness molecular identificou um pequeno subconjunto de tumores subtipo diferenciadas com melhor sobrevivência global (Figura 2). De igual modo, conjuntos de dados entre o subtipo diferenciada inclui um pequeno número de tumores de grau elevado (graus 2 ou 3) [14] com um prognóstico melhor. Uma análise mais aprofundada é necessária para determinar se esta classificação é útil na identificação de tumores de alto grau mais propensas a ter um resultado favorável.
O subtipo estaminais-como foi associada com fenótipos muitas vezes preditivos de má evolução (Tabela 3), mas a capacidade de prognóstico do subtipo estaminais-como não é totalmente explicada por estas variáveis clínicas comuns. Em todo o AOCS conjunto de dados do subtipo estaminais-como foi um forte preditor do desfecho (análise univariada DFS p = 3,23 × 10
-6, OS p = 0,00122), foi associado com maior idade do paciente (p 0,05), e foi fortemente (p 0,001, após correcção FWER [46]) associado com alta fase; local vestida peritoneal, um site para que o cancro do ovário de alta qualidade frequentemente se espalha; e maior doença residual após a cirurgia.
Apesar destas associações, na análise multivariada, a bipartição stemness permaneceu um forte preditor de sobrevida livre de doença pior. A bipartição permaneceu um preditor significativo da sobrevivência livre de doença quando o ajuste para uma (p 0,005) ou duas variáveis entre fase, categoria, e de doença residual (Tabela 4) ou qualquer combinação de duas variáveis (p 0,05) na Tabela 3, com a excepção de se ajustar para ambos fase e baixo potencial de malignidade (p = 0,0785). Notavelmente, o subtipo estaminais-como tinham significativamente pior sobrevida livre de doença (p = 0,0143) na análise multivariada ajustada para o grau, tipo histológico e baixo potencial de malignidade. Mesmo quando o ajuste de fase, de baixo potencial de malignidade, tipo histológico e grau, o subtipo estaminais-como ainda tinha um 54% chances de recaída aumentaram, embora esta não foi significativa (p = 0,126).
tumores do tronco-like têm características de Tipo II Ovarian cancer
Um modelo de patogênese recente de câncer de ovário divide os tumores em tipo I, que é de baixo grau e histologicamente diversificada, e Tipo II, que é de alta qualidade e principalmente serosa [12], [13]. Uma classificação baseada em assinatura molecular do gene para o Tipo I /II de cancro do ovário ainda não foi descrita, e do tipo I /II são distinguidos em grande parte com base nas suas propriedades morfológicas (Tabela 5). Ao comparar os nossos subtipos moleculares para estas classificações morfológicas, encontramos tumores do tronco-como de possuir características de Tipo II tumores ovarianos e os tumores diferenciados para ser semelhante a do tipo I (Tabela 5).
Ambos Tipo II eo subtipo estaminais-como estão associados com mau prognóstico, os tumores serosos de alto grau (Tabela 5). Embora a avaliação formal da prevalência e letalidade os estaminais semelhantes e diferenciadas “subtipos exigiria amostragem aleatória prospectiva de carcinomas ovarianos e posterior classificação, as propriedades subtipo estaminais-como parece ser consistente com os relatórios prevalência relativa do Tipo II e letalidade (Tabela 5 ).
mutações características de cancro do ovário do Tipo II são encontradas no subtipo haste semelhante. tumores do tipo II são pensados para resultar de lesões precursoras no epitélio das trompas de Falópio e têm “assinaturas p53”, que têm forte imunorreactividade p53 e p53 geralmente mutações [13]. Relata-se que a maioria dos tumores Tipo II ovarianos ( 80%) tem mutação p53 [12]. TCGA dados câncer de ovário é composto de 489 adenocarcinomas de ovário seroso de alto grau e quase todos têm mutação TP53 (96%) [11]. Kim et al.