Explorative data analysis of MCL reveals gene expression networks implicated in survival and prognosis supported by explorative CGH analysis

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Mantle cell lymphoma (MCL) is an incurable B cell lymphoma and accounts for 6% of all non-Hodgkin's lymphomas. On the genetic level, MCL is characterized by the hallmark translocation t(11;14) that is present in most cases with few exceptions. Both gene expression and comparative genomic hybridization (CGH) data vary considerably between patients with implications for their prognosis.</p> <p>Methods</p> <p>We compare patients over and below the median of survival. Exploratory principal component analysis of gene expression data showed that the second principal component correlates well with patient survival. Explorative analysis of CGH data shows the same correlation.</p> <p>Results</p> <p>On chromosome 7 and 9 specific genes and bands are delineated which improve prognosis prediction independent of the previously described proliferation signature. We identify a compact survival predictor of seven genes for MCL patients. After extensive re-annotation using GEPAT, we established protein networks correlating with prognosis. Well known genes (CDC2, CCND1) and further proliferation markers (WEE1, CDC25, aurora kinases, BUB1, PCNA, E2F1) form a tight interaction network, but also non-proliferative genes (SOCS1, TUBA1B CEBPB) are shown to be associated with prognosis. Furthermore we show that aggressive MCL implicates a gene network shift to higher expressed genes in late cell cycle states and refine the set of non-proliferative genes implicated with bad prognosis in MCL.</p> <p>Conclusion</p> <p>The results from explorative data analysis of gene expression and CGH data are complementary to each other. Including further tests such as Wilcoxon rank test we point both to proliferative and non-proliferative gene networks implicated in inferior prognosis of MCL and identify suitable markers both in gene expression and CGH data.</p

Bioinformatische Analyse von B-Zell Lymphomen

Background: The frequency of the most observed cancer, Non Hodgkin Lymphoma (NHL), is further rising. Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is the most common of the NHLs. There are two subgroups of DLBCL with different gene expression patterns: ABC (“Activated B-like DLBCL”) and GCB (“Germinal Center B-like DLBCL”). Without therapy the patients often die within a few months, the ABC type exhibits the more aggressive behaviour. A further B-cell lymphoma is the Mantle cell lymphoma (MCL). It is rare and shows very poor prognosis. There is no cure yet. Methods: In this project these B-cell lymphomas were examined with methods from bioinformatics, to find new characteristics or undiscovered events on the molecular level. This would improve understanding and therapy of lymphomas. For this purpose we used survival, gene expression and comparative genomic hybridization (CGH) data. In some clinical studies, you get large data sets, from which one can reveal yet unknown trends. Results (MCL): The published proliferation signature correlates directly with survival. Exploratory analyses of gene expression and CGH data of MCL samples (n=71) revealed a valid grouping according to the median of the proliferation signature values. The second axis of correspondence analysis distinguishes between good and bad prognosis. Statistical testing (moderate t-test, Wilcoxon rank-sum test) showed differences in the cell cycle and delivered a network of kinases, which are responsible for the difference between good and bad prognosis. A set of seven genes (CENPE, CDC20, HPRT1, CDC2, BIRC5, ASPM, IGF2BP3) predicted, similarly well, survival patterns as proliferation signature with 20 genes. Furthermore, some bands could be associated with prognosis in the explorative analysis (chromosome 9: 9p24, 9p23, 9p22, 9p21, 9q33 and 9q34). Results (DLBCL): New normalization of gene expression data of DLBCL patients revealed better separation of risk groups by the 2002 published signature based predictor. We could achieve, similarly well, a separation with six genes. Exploratory analysis of gene expression data could confirm the subgroups ABC and GCB. We recognized a clear difference in early and late cell cycle stages of cell cycle genes, which can separate ABC and GCB. Classical lymphoma and best separating genes form a network, which can classify and explain the ABC and GCB groups. Together with gene sets which identify ABC and GCB we get a network, which can classify and explain the ABC and GCB groups (ASB13, BCL2, BCL6, BCL7A, CCND2, COL3A1, CTGF, FN1, FOXP1, IGHM, IRF4, LMO2, LRMP, MAPK10, MME, MYBL1, NEIL1 and SH3BP5; Altogether these findings are useful for diagnosis, prognosis and therapy (cytostatic drugs).Hintergrund: Die Häufigkeit von Non-Hodgkin-Lymphomen (NHL), den am meisten beobachteten Krebserkrankungen, steigt weiter an. Von den aggressiven Non-Hodgkin-Lymphomen (NHL) macht das “großzellige, diffuse B-Zell-Lymphom” (DLBCL) den größten Anteil aus. Durch Genexpressionsmuster wurden zwei Subtypen definiert: ACB (“Activated B-like DLBCL”) und GCB (“Germinal Center B-like DLBCL”). Die Patienten der Gruppe ABC sterben ohne Therapie oft innerhalb weniger Monate, weil der ABC Typ einen aggressiveren Krankheitsverlauf aufweist. Ein weiteres, von einer malignen Entartung der B-Lymphozyten ausgehendes Lymphom, ist das “Mantelzell Lymphom” (MCL). Es tritt selten auf und ist ebenfalls mit einer schlechten Prognose verbunden. Eine vollständige Heilung nach der Therapie ist sehr selten. Methoden: In diesem Projekt wurden diese B-zell Lymphome mit bioinformatischen Methoden untersucht, um auf molekularer Ebene neue Eigenschaften oder bisher unentdeckte Zusammenhänge zu finden. Das würde das Verständnis und damit auch die Therapie voranbringen. Dafür standen uns Überlebens-, Genexpressions- und chromosomale Aberrationsdaten zur Verfügung. Sie sind die bevorzugte Wahl der Mittel, um genetische Veränderungen in Tumorzellen zu bestimmen. Hierbei fallen oft große Datenmengen an, aus welchen man mit bioinformatischen Methoden vorher unerkannte Trends und Hinweise identifizieren kann. Ergebnisse (MCL): Explorative Analysen sowohl der Genexpressions- (zweite Hauptachse der Korrespondenz Analyse) als auch der chromosomalen Aberrationsdaten des Mantelzell-Lymphom zeigten uns hierbei, daß es trotz der linearen Korrelation zwischen der veröffentlichten Proliferationssignatur und der Überlebenszeit sinnvoll ist, in den Patienten (n=71) zwei Ausprägungen zu betrachten: Patienten mit schlechter und mit guter Prognose. Statistische Tests (moderate t-test, Wilcoxon rank-sum test) dieser beiden Typen zeigten Unterschiede im Zellzyklus und ein Netzwerk von Kinasen auf, welche für den Unterschied zwischen guter und schlechter Prognose verantwortlich sind. Sieben Gene (CENPE, CDC20, HPRT1, CDC2, BIRC5, ASPM, IGF2BP3) konnten gefunden werden, die eine ähnliche gute Prognose für Überlebenszeiten ermöglichen, wie eine früher veröffentlichte Proliferationssignatur mit 20 Genen. Außerdem konnten chromosomale Banden durch eine explorative Analyse mit der Prognose assoziiert werden (Chromosom 9: 9p24, 9p23, 9p22, 9p21, 9q33 and 9q34). Ergebnisse (DLBCL): Durch geeignete Normalisierung der Genexpressionsdaten von 248 DLBCL-Patienten trennte der Signatur basierte Predictor die Risikogruppen nun besser auf. Eine ähnlich gute Auftrennung konnte von uns sogar mit sechs Genen erreicht werden. Die explorative Analyse der Genexpressionsdaten konnte die Subtypen ABC und GCB als valide Gruppen bestätigen. In den Genen, die ABC und GCB unterscheiden, ergab sich eine Häufung in späten und frühen Zellzyklusstadien. Klassische Lymphommarker, neu aufgefundene spezielle Gene und Zellzyklusgene bilden ein Netzwerk, das die ABC und GCB Gruppen klassifizieren und Unterschiede in deren Regulation erklären kann (ASB13, BCL2, BCL6, BCL7A, CCND2, COL3A1, CTGF, FN1, FOXP1, IGHM, IRF4, LMO2, LRMP, MAPK10, MME, MYBL1, NEIL1 and SH3BP5. Dies ist auch für die Diagnose, Prognose und Therapie (Zytostatika) interessant