Mikroympäristön muutosten laskennallinen analyysi eturauhassyövän etenemisessä

Eturauhassyövällä on useita eri muotoja, ja potilaan selviytymisennuste vaihtelee suuresti sen mukaan, minkä tyyppinen eturauhassyöpä hänelle diagnosoidaan. Primääriä eturauhassyöpää pystytään hoitamaan tehokkaasti hormonihoidoilla ja siihen sairastuneella on paljon parempi selviytymisennuste kuin kastraatioresistenssiin syöpätyyppiin sairastuneella. Kastraatioresistenssi eturauhassyöpä on kehittynyt androgeeneista riippumattomaksi, minkä takia sitä ei voida hoitaa samoin kuin primääriä syöpätyyppiä. Androgeeniriippumattomuuden syntymisen mekanismia ei vielä tunneta, mutta kasvaimen kehityksen aikana tapahtuvien muutosten selvittäminen voi antaa tähän vastauksia. Tässä tutkielmassa pyrittiin kartoittamaan eroavaisuuksia hyvänlaatuisen eturauhasen liikakasvun mikroympäristön, primäärin eturauhassyöpäkasvaimen mikroympäristön ja kastraatioresistentin eturauhassyöpäkasvaimen mikroympäristön solukoostumusten välillä. Erilaiset laskennallisen biologian menetelmät ovat kehittyneet nopeaa vauhtia viimeisten vuosikymmenien aikana ja ne tarjoavat uudenlaisia mahdollisuuksia tutkimukseen. Tässä työssä hyödynnettiin CIBERSORTx dekonvoluutio-ohjelmaa näytteiden solukoostumuksen määrittämiseen RNA-sekvensointidatasta. Tuloksista piirrettiin laatikkojanakuvaajia näyteryhmittäin ja etsittiin tilastollisten testien avulla eroavaisuuksia analyysissä käytettyjen immuunisolutyyppien suhteellisissa määrissä näyteryhmien välillä. Tilastollisesti merkitseviä eroja löytyi seitsemän immuunisolutyypin suhteellisissa määrissä, ja näistä makrofagien ryhmän 2 solujen ja plasmasolujen kohdalla ero löytyi primäärin eturauhassyövän ja kastraatioresistentin eturauhassyövän väliltä. Jatkotutkimukset näiden kahden immuunisolutyypin roolista eturauhassyövässä, voi auttaa selvittämään androgeeniriippumattomuuden syntymismekanismia. Dekonvoluutiomenetelmiä käytettäessä tulosten tarkkuuteen vaikuttaa kuitenkin useat asiat, ja tässä työssä esitettyjen tulosten varmistamiseksi olisi syytä toteuttaa analyysi isommalla näytekoolla ja käyttäen eturauhassyöpäkudoksesta kehitettyä signatuurimatriisia, sekä mahdollisesti useampia dekonvoluutio-ohjelmia

Benchmarking of cell type deconvolution pipelines for transcriptomics data

Many computational methods have been developed to infer cell type proportions from bulk transcriptomics data. However, an evaluation of the impact of data transformation, pre-processing, marker selection, cell type composition and choice of methodology on the deconvolution results is still lacking. Using five single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) datasets, we generate pseudo-bulk mixtures to evaluate the combined impact of these factors. Both bulk deconvolution methodologies and those that use scRNA-seq data as reference perform best when applied to data in linear scale and the choice of normalization has a dramatic impact on some, but not all methods. Overall, methods that use scRNA-seq data have comparable performance to the best performing bulk methods whereas semi-supervised approaches show higher error values. Moreover, failure to include cell types in the reference that are present in a mixture leads to substantially worse results, regardless of the previous choices. Altogether, we evaluate the combined impact of factors affecting the deconvolution task across different datasets and propose general guidelines to maximize its performance. Inferring cell type proportions from transcriptomics data is affected by data transformation, normalization, choice of method and the markers used. Here, the authors use single-cell RNAseq datasets to evaluate the impact of these factors and propose guidelines to maximise deconvolution performance

Early on-treatment transcriptional profiling as a tool for improving pathological response prediction in HER2-positive inflammatory breast cancer

Background: Inflammatory breast cancer (IBC) is a rare and understudied disease, with 40% of cases presenting with human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive subtype. The goals of this study were to (i) assess the pathologic complete response (pCR) rate of short-term neoadjuvant dual-HER2-blockade and paclitaxel, (ii) contrast baseline and on-treatment transcriptional profiles of IBC tumor biopsies associated with pCR, and (iii) identify biological pathways that may explain the effect of neoadjuvant therapy on tumor response. Patients and Methods: A single-arm phase II trial of neoadjuvant trastuzumab (H), pertuzumab (P), and paclitaxel for 16 weeks was completed among patients with newly diagnosed HER2-positive IBC. Fresh-frozen tumor biopsies were obtained pretreatment (D1) and 8 days later (D8), following a single dose of HP, prior to adding paclitaxel. We performed RNA-sequencing on D1 and D8 tumor biopsies, identified genes associated with pCR using differential gene expression analysis, identified pathways associated with pCR using gene set enrichment and gene expression deconvolution methods, and compared the pCR predictive value of principal components derived from gene expression profiles by calculating and area under the curve for D1 and D8 subsets. Results: Twenty-three participants were enrolled, of whom 21 completed surgery following neoadjuvant therapy. Paired longitudinal fresh-frozen tumor samples (D1 and D8) were obtained from all patients. Among the 21 patients who underwent surgery, the pCR and the 4-year disease-free survival were 48% (90% CI 0.29-0.67) and 90% (95% CI 66-97%), respectively. The transcriptional profile of D8 biopsies was found to be more predictive of pCR (AUC = 0.91, 95% CI: 0.7993-1) than the D1 biopsies (AUC = 0.79, 95% CI: 0.5905-0.9822). Conclusions: In patients with HER2-positive IBC treated with neoadjuvant HP and paclitaxel for 16 weeks, gene expression patterns of tumor biopsies measured 1 week after treatment initiation not only offered different biological information but importantly served as a better predictor of pCR than baseline transcriptional analysis

Fast and robust deconvolution of tumor infiltrating lymphocyte from expression profiles using least trimmed squares.

Gene-expression deconvolution is used to quantify different types of cells in a mixed population. It provides a highly promising solution to rapidly characterize the tumor-infiltrating immune landscape and identify cold cancers. However, a major challenge is that gene-expression data are frequently contaminated by many outliers that decrease the estimation accuracy. Thus, it is imperative to develop a robust deconvolution method that automatically decontaminates data by reliably detecting and removing outliers. We developed a new machine learning tool, Fast And Robust DEconvolution of Expression Profiles (FARDEEP), to enumerate immune cell subsets from whole tumor tissue samples. To reduce noise in the tumor gene expression datasets, FARDEEP utilizes an adaptive least trimmed square to automatically detect and remove outliers before estimating the cell compositions. We show that FARDEEP is less susceptible to outliers and returns a better estimation of coefficients than the existing methods with both numerical simulations and real datasets. FARDEEP provides an estimate related to the absolute quantity of each immune cell subset in addition to relative percentages. Hence, FARDEEP represents a novel robust algorithm to complement the existing toolkit for the characterization of tissue-infiltrating immune cell landscape. The source code for FARDEEP is implemented in R and available for download at https://github.com/YuningHao/FARDEEP.git

Analysis and implementation of complex cell mixture deconvolution algorithms based on gene expression (gene signatures) and application to tumor samples

Trabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2020-2021.[ES]El estudio de la variabilidad entre poblaciones celulares permite identificar la actividad de genes específicos y determinar de qué manera influyen los cambios producidos en dichas cé lulas en algunos procesos biológicos y en la aparición o desarrollo de ciertas enfermedades. En las últimas décadas, se han desarrollado técnicas computacionales para resolver este pro blema, conocidas como métodos de deconvolución, capaces de descomponer una mezcla de distintos tipos celulares en los elementos que la componen. En este trabajo, se implementan cinco algoritmos de deconvolución (DECONICA, LINSEED, CIBERSORT, FARDEEP y ABIS), comparándolos y determinando el que resulta más adecuado en datos de expresión de células de sangre periférica detectados mediante microarrays (GSE64385, GSE20300 y GSE106898) y en datos de expresión detectados mediante RNA-Sequencing (GSE107011).[EN]The study of variability between cell populations makes it possible to identify the activity of specific genes and to determine how the changes produced in these cells influence certain biological processes and the appearance or development of certain diseases. In recent dec ades, computational techniques have been developed to solve this problem, called deconvolu tion methods, which are able to decomposing a mixture of different cell types into their con stituent elements. In this work, five deconvolution algorithms (DECONICA, LINSEED, CIBER SORT, FARDEEP y ABIS) are implemented, comparing them and determining which one is the most suitable using peripheral blood cell expression data detected by microarray technique (GSE64385, GSE20300 and GSE106898) and using expression data detected by RNA Sequencing technique (GSE107011

Déconvolution des types cellulaires et quantification des infiltrats immunitaires dans les cancers pédiatriques

Les cancers pédiatriques sont responsables du plus haut taux de mortalité lié aux maladies à l’échelle mondiale. Parmi eux, la leucémie lymphoblastique aiguë reste le plus répandu et le plus meurtrier. Malgré un taux de survie avoisinant les 90 %, beaucoup d’enfants connaissent des rechutes et de lourds effets secondaires. L’hétérogénéité en sous types de cette maladie complique les avancées. Les outils de nouvelle génération semblent être un moyen plus rapide pour améliorer cette caractérisation de sous-types à des fins thérapeutiques. Des outils de déconvolution sont alors utilisés pour estimer et vérifier la pureté tumorale des patients. Cette dernière, corrélée avec la croissance tumorale ou encore le pronostic, est un paramètre important à considérer. Le projet s’est aussi penché sur l’implication des cellules immunitaires dans le microenvironnement tumoral de tumeurs solides. L’hypothèse étant que certaines cellules non cancéreuses influenceraient la progression tumorale. L’utilisation d’outils permettrait de distinguer les composants de cet environnement pour en déduire leur rôle spécifique. Parmi les résultats obtenus, le choix d’outils adaptés aux données est un paramètre important. L’utilisation combinée de plusieurs outils favorise une meilleure interprétation des cancers. Ces derniers mettent en avant certains composants influençant le devenir de la tumeur ou encore le pronostic, et permettront ainsi de mieux classifier et prendre en charge le patient. L’objectif final étant d’intégrer des approches plus personnalisées en fonction de la stratification effectuée, moins invasives, et qui mèneront à l’augmentation du taux de survie.Pediatric cancers are responsible for the highest disease-related mortality rate worldwide. Among them, acute lymphoblastic leukemia remains the most common and the deadliest one. Despite a survival rate of 90 %, many children experience relapses and severe side effects. The heterogeneity in subtypes of this leukemia slow down progress. Next generation tools appear to be a faster way to improve this subtypes’ characterization for therapeutic ends. Deconvolution tools are used to estimate and verify tumor purity in patients. The latter, known to be correlated with tumor growth and prognosis, seems to be an important parameter to analyze. This study also focused on the involvement of immune cells in the tumor microenvironment of solid tumors. The hypothesis being that some non-cancerous cells influence tumor progression. The use of tools can help to distinguish the components of this environment and deduce their specific role. Among the results, the choice of tools suitable for our data is an important parameter to consider. The combined use of several tools promotes a better interpretation of cancers. By highlighting specific components influencing the tumors’ future or the prognosis, they will allow a better classification and facilitate the patients’ care. The ultimate goal is to integrate more personalized therapies depending on the stratification performed, which will be less invasive, and which will hopefully lead to an increased survival rate

Paysage immunologique du cancer de la prostate

Le cancer de la prostate est le premier cancer en incidence et le troisième au niveau de la mortalité chez les hommes canadiens. Selon les estimations de la société canadienne du cancer pour l'année 2020, près de 23 300 hommes recevront un diagnostic et 4 200 mourront de la maladie. Le cancer de la prostate est l'un des rares cancers à évolution lente. Toutefois, il présente beaucoup de variabilité dans les risques de récidive, de réponse aux traitements et de décès spécifique chez des patients ayant des caractéristiques clinico-pathologiques similaires. Il y a donc un grand besoin pour le développement d'outils prédictifs plus précis pour l'évolution et la classification de la maladie. Dans les dernières années il y a de plus en plus d'indices qui suggèrent qu'une analyse exhaustive des cellules immunitaires infiltrant les tumeurs pourrait aider à prédire l'évolution des cancers. Nous avons donc émis l'hypothèse que l'étude de l'infiltration de cellules immunes dans le microenvironnement du cancer de la prostate chez des patients traités par prostatectomie radicale pourrait prédire l'évolution de la maladie. Nous avons utilisé deux techniques pour analyser l'environnement immunitaire dans le cancer de la prostate. Tout d'abord, nous avons établi le profil d'infiltration immunitaire du microenvironnement prostatique cancéreux par des marquages immunohistochimiques, en nous intéressant non seulement au type, mais aussi à la quantité et à la localisation des cellules immunes dans les différents compartiments du microenvironnement tumoral. Nos expériences ont montré tout d'abord, que l'infiltration dans la zone centrale de la tumeur par des cellules présentatrices d'antigènes ne permet pas de prédire l'évolution du PCa. Toutefois, l'infiltration dans l'épithélium péritumoral normal et dans la marge tumorale par ces cellules est associée avec l'évolution de la maladie. Soit, en augmentant les risques de progresser vers une récidive biochimique, pour des fortes infiltrations de cellules dendritiques immatures CD209+ dans la marge tumorale et un PCa létal pour une forte infiltration de macrophages M2 CD163+ dans l'épithélium péritumoral normal. Ou bien en diminuant les risques de traitements d'hormonothérapie définitive ou de PCa létal, pour une forte infiltration de cellules dendritiques matures CD83+ dans l'épithélium péritumoral normal et la marge tumorale. Par la suite, nos analyses ont montré que la valeur prédictive de l'infiltration des lymphocytes se concentre principalement dans la zone centrale de la tumeur, tel que démontré par les risques accrus de récidive biochimique par des ratios intra tumoraux faibles de CD45RO/CD3 et hauts des FoxP3/CD45RO. Nous avons observé aussi des risques plus faibles de traitements d'hormonothérapie définitive pour des faibles ratios dans la tumeur de FoxP3/CD3 et FoxP3/CD45RO ainsi que, des risques diminués de PCa létal pour un haut ratio de CD45RO/CD3 dans l'épithélium tumoral. En complément, nous avons effectué une analyse du profil d'expression génique en ciblant une série de gènes liés à la fonction immunitaire à l'aide d'expériences de RT-qPCR dans le but de bonifier les expériences d'immunohistochimie. Ces expériences nous ont permis d'identifier un sous-groupe des gènes liés à la fonction des cellules présentatrices d'antigènes pour lequel une surexpression est associée à des taux de survie sans PCa léthal diminués. De plus, nous avons mis en évidence la protéine TIM-3 comme étant un point contrôle immunologique important dans la progression du PCa, puisque des taux élevés d'expression de ce PCI sont associées à des survies plus courtes sans besoin de traitements d'hormonothérapie définitive. Les résultats de nos travaux ont permis de mettre en évidence l'importance de tenir compte des compartiments de la tumeur dans une étude exhaustive de l'infiltration immune dans le PCa. En effet, nos données suggèrent que la valeur pronostique de l'infiltration immune dépend du type et de la densité des cellules infiltrés mais aussi de leur localisation dans le microenvironnement tumoral. De plus, nous avons pu identifier des acteurs importants dans l'évolution de la maladie, tels que les cellules exprimant FoxP3, CD45RO, CD163, CD209 ainsi que le point de contrôle immunologique TIM-3. La méthodologie de cette étude pourrait être adaptée à la réalité clinique en analysant les biopsies préopératoires. L'utilisation d'un tel outil pronostic en combinaison avec les tests clinico-pathologiques de routine pourrait aider à identifier les patients qui pourraient bénéficier d'immunothérapies intra-prostatiques avant la chirurgie destinée à renverser cet état immunosuppresseur dans un contexte de médecine de précision.Prostate cancer is the most common cancer and the third leading cause of death from cancer among Canadian men. According to Cancer Canada, in 2020 23 300 men will be diagnosed and 4 200 men will die from prostate cancer. Prostate cancer is one of the rarest cancers to have a slow evolution. However, there is a considerable variation in disease recurrence, treatment response and disease-specific death between individuals showing similar clinico-pathological characteristics. There is therefore a great need for the development of more precise predictive tools for the evolution and the classification of the disease. In recent years, there is a growing evidence suggesting that a comprehensive analysis of tumor-infiltrating immune cells could help to predict cancer progression. We therefore hypothesized that the study of immune cell infiltration in the prostate cancer microenvironment in patients treated by radical prostatectomy can predict the evolution of the disease. We used two techniques to analyze the immune context in prostate cancer. First, we profiled the immune microenvironment of the prostate cancer by immunohistochemistry. By focusing not only on the type, but also the quantity and the localization of immune-infiltrating cells in the various compartments of the tumor microenvironment. Our experiments showed that antigen-presenting cells infiltrating the center of the tumor does not predict the evolution of prostate cancer. On the other hand, infiltration into the normal-like peritumoral epithelium and the tumor margin are associated with the evolutions of the disease either by increasing the risks of progressing to biochemical recurrence for high infiltration by immature CD209+ dendritic cells in the tumor margin and higher risks of lethal PCa for high infiltration by CD163+ M2 macrophages in the tumor margin and normal-like peritumoral epithelium. Or by reducing the risks of definitive androgen deprivation therapy (ADT) or lethal PCa for a high infiltration by mature CD83+ dendritic cells in the normal-like peritumoral epithelium and the tumor margin. Subsequently, our analyzes showed that the predictive value of lymphocyte infiltration is mainly concentrated in the tumor center, as demonstrated by the increased risks of biochemical recurrence by intra-tumor low ratios of CD45RO/CD3 and high ratio of FoxP3/CD45RO. In addition, a lower risk of definitive ADT for low tumor ratios of FoxP3/CD3 and FoxP3/CD45RO and a decreased risk of lethal PCa for a high CD45RO/CD3 ratio in the tumor epithelium was also observed. Secondly, we performed gene expression profile analysis targeting a series of genes related to immune function using RT-qPCR experiments to complement the immunohistochemistry experiments. These experiments allowed us to identify a subgroup of genes related to the function of antigen presenting cells in which, overexpression is associated with decreased rates of lethal prostate cancer-free survival. In addition, we identified TIM-3 as being an important immunecheckpoint in the progression of prostate cancer since high expression levels of TIM-3 are associated with shorter survival to definitive ADT. The findings of our work have highlighted the importance of tumor compartments in a comprehensive study of immune infiltration in prostate cancer. Indeed, our data suggest that the prognostic value of immune infiltration depends on the type and density of the infiltrated cells but also on their location in the tumor microenvironment. In addition, we were able to identify important players in the evolution of the disease, such as cells expressing FoxP3, CD45RO, CD163, CD209 and the immune checkpoint TIM-3. The methodology of this study could be adapted to clinical reality with the analysis of preoperative biopsies. The use of such a prognostic tool in combination with routine clinico-pathologic tests could help identify patients who might benefit from intra prostatic immunotherapies prior to surgery to reverse this immunosuppressive condition in a context of precision medicine