Genomic characterization of IDH-mutant astrocytoma progression to grade 4 in the treatment setting

As the progression of low-grade diffuse astrocytomas into grade 4 tumors significantly impacts patient prognosis, a better understanding of this process is of paramount importance for improved patient care. In this project, we analyzed matched IDH-mutant astrocytomas before and after progression to grade 4 from six patients (discovery cohort) with genome-wide sequencing, 21 additional patients with targeted sequencing, and 33 patients from Glioma Longitudinal AnalySiS cohort for validation. The Cancer Genome Atlas data from 595 diffuse gliomas provided supportive information. All patients in our discovery cohort received radiation, all but one underwent chemotherapy, and no patient received temozolomide (TMZ) before progression to grade 4 disease. One case in the discovery cohort exhibited a hypermutation signature associated with the inactivation of the MSH2 and DNMT3A genes. In other patients, the number of chromosomal rearrangements and deletions increased in grade 4 tumors. The cell cycle checkpoint gene CDKN2A, or less frequently RB1, was most commonly inactivated after receiving both chemo- and radiotherapy when compared to other treatment groups. Concomitant activating PDGFRA/MET alterations were detected in tumors that acquired a homozygous CDKN2A deletion. NRG3 gene was significantly downregulated and recurrently altered in progressed tumors. Its decreased expression was associated with poorer overall survival in both univariate and multivariate analysis. We also detected progression-related alterations in RAD51B and other DNA repair pathway genes associated with the promotion of error-prone DNA repair, potentially facilitating tumor progression. In our retrospective analysis of patient treatment and survival timelines (n = 75), the combination of postoperative radiation and chemotherapy (mainly TMZ) outperformed radiation, especially in the grade 3 tumor cohort, in which it was typically given after primary surgery. Our results provide further insight into the contribution of treatment and genetic alterations in cell cycle, growth factor signaling, and DNA repair-related genes to tumor evolution and progression.Peer reviewe

Hiiren immuunisolujen luokittelu koneoppimisalgoritmeilla

Yksittäisten solujen tuottamien lähetti-RNA:iden (scRNA) sekvensointi on melko uusi sekvensointimenetelmä. Tämän menetelmän avulla pystytään selvittämään tietystä kudoksesta saaduista soluista geenien ilmentyminen yksittäisten solujen tasolla. Tämä eroaa tavanomaisemmasta menetelmästä sekvensoida kaikkien kudoksen solujen tuottama RNA. Menetelmän ongelmana on vielä varmistettujen solutyyppien puuttuminen suurelle osalle sekvensoidusta datasta. Varmistettujen solutyyppien puuttuminen pystytään osittain ratkaisemaan käyttämällä koneoppimisen menetelmiä solutyyppien luokittelussa. Tässä tutkimuksessa pyrittiin luokittelemaan hiiren dendriittisolujen, CD4+, ja CD8+ T-solujen tuottamaa RNA:ta koneoppimisen mallien avulla. Luokittelu toteutettiin ottamalla ensin aineistosta oleellisimmat vaihtelut pääkomponenttianalyysin avulla. Tämän jälkeen varsinainen luokittelu toteutettiin tukivektorikoneilla, joiden tarkkuutta oli parannettu adaptiivisen tehostuksen avulla. Lopulliseksi tarkkuudeksi kymmenkertaisen ristivalidaation perusteella saatiin parhaimmillaan 99,4% ja huonoimmillaan 95,9%. Tarkkuuden keskiarvoksi tutkimuksessa saatiin 98,4%. Eniten vääriä luokitteluja tapahtui CD4+ T-solujen ja dendriittisolujen välillä. Määrittämällä luokittelijan toiminta ristivalidaatiossa käyttämättömällä datalla saatiin tarkkuudeksi 98,69%. Käytetyillä menetelmillä saatiin siis hyviä tarkkuuksia kolmella eri solutyypillä ja melko pienellä näytekoolla. Tutkimus osoittaa, että luokittelussa voidaan saavuttaa hyvä tarkkuus hyödyntämällä yleisesti käytettyjä koneoppimisen menelmiä. Käytetyissä menetelmissä on kuitenkin myös ongelma. Tutkimuksessa käytetyn kouluttajan kouluttamisen kesto kasvaa suuresti solutyyppien määrän kasvaessa, sillä ilman adaptiivista tehostustakin tukivektorikoneita tarvitaan luokittelussa yksi jokaista solutyyppiä kohden. Tämän lisäksi tarkkuutta parantava adaptiivinen tehostus kasvattaa koulutettavien luokittelijoiden määrää entisestään. Käytetty lähestymistapa ei siis sovellu luokittelemaan suuria määriä eri solutyyppejä