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DNA methylation-based prediction of response to immune checkpoint inhibition in metastatic melanoma
(2021)
Background: Therapies based on targeting immune checkpoints have revolutionized the treatment of metastatic melanoma in recent years. Still, biomarkers predicting long-term therapy responses are lacking. Methods: A novel approach of reference-free deconvolution of large-scale DNA methylation data enabled us to develop a machine learning classifier based on CpG sites, specific for latent methylation components (LMC), that allowed for patient allocation to prognostic clusters. DNA methylation data were processed using reference-free analyses (MeDeCom) and reference-based computational tumor deconvolution (MethylCIBERSORT, LUMP). Results: We provide evidence that DNA methylation signatures of tumor tissue from cutaneous metastases are predictive for therapy response to immune checkpoint inhibition in patients with stage IV metastatic melanoma. Conclusions: These results demonstrate that LMC-based segregation of large-scale DNA methylation data is a promising tool for classifier development and treatment response estimation in cancer patients under targeted immunotherapy.
Epigenetische Subgruppen diffuser Gliome zeichnen sich durch ein differentielles DNA-Methylierungsmuster und genetische Signaturen aus. Sie werden durch ein unterschiedliches Tumormikromilieu und charakteristische Copy Number Variationen gekennzeichnet. Darüber hinaus gewinnt die DNAmethylierungsbasierte Klassifikation zunehmend an Relevanz in der neuropathologischen Diagnostik und molekulare Marker, wie die IDH-Mutation oder der MGMT-Promotor-Methylierungsstatus, sind von wachsendem therapeutischen Interesse. Die prognostische Relevanz DNA-methylierungsbasierter Subgruppen des Glioblastoms, IDH-Wildtyp ist bislang weitgehend unerforscht, was die Grundlage der vorliegenden Arbeit darstellt.
Es wurden epigenetische und genetische Signaturen von n=500 Tumorproben mit klinischen Parametern, wie dem Gesamtüberleben, dem progressionsfreien Überleben oder dem Resektionsausmaß, in Beziehung gesetzt. Globale DNAMethylierungsdaten, die im Zeitraum von Januar 2017 bis Juli 2021 im Rahmen der neuropathologischen Diagnostik durch die 850k-Methylierungsanalyse generiert wurden, wurden bioinformatisch aufgearbeitet und analysiert. Die zelluläre Zusammensetzung der Tumorproben wurde sowohl mithilfe von in silico-Dekonvolutionen als auch anhand von immunhistochemischen Färbungen an FFPEGewebe untersucht.
Die drei etablierten epigenetischen Subgruppen des Glioblastoms RTK 1, RTK 2 und mesenchymal zeigten keinen signifikanten Unterschied hinsichtlich des Gesamtüberlebens. Das Resektionsausmaß war positiv mit dem Überleben assoziiert. Der MGMT-Promotorstatus war in der untersuchten Kohorte insbesondere bei der epigenetischen Subgruppe mesenchymal von prognostischer Relevanz. Es konnte ein Zusammenhang zwischen dem Vorliegen von Copy Number-Variationen und einem differentiellen Tumormikromilieu gezeigt werden. Im Besonderen ging das Auftreten einer EGFR-Amplifikation oder einer PTEN-Deletion mit einem geringeren Anteil an Immunzellen (LUMPs und CD14-positiven Zellen) und einem größeren Anteil an Cancer Cells einher. Darüber hinaus zeigte das Tumormikromilieu eine prognostische Relevanz. Endothelzellen waren in der GBM,-IDH-Wildtyp-Kohorte positiv mit dem Gesamtüberleben assoziiert, während CD14-positive Zellen, CD4-Effektor-Zellen, Fibroblasten und LUMPs negativ mit dem progressionsfreien Überleben assoziiert waren. Innerhalb der Subgruppe RTK 2 konnte ein Überlebensnachteil für Patienten mit einem höheren Anteil an CD14-positiven Zellen beobachtet werden.
Interessanterweise konnten bei den reinen und gemischten epigenetischen Subgruppen Unterschiede hinsichtlich des klinischen Verlaufes, der zellulären Zusammensetzung sowie der Copy Number-Variationen beobachtet werden.
Diesbezüglich wurde sich im Besonderen auf die Besonderheiten der reinen Subgruppen und die Bedeutung der Koexistenz der Subgruppen mesenchymal und RTK 2 fokussiert. Die Analyse der reinen epigenetischen Subgruppen zeigte ein differentielles Gesamtüberleben, allerdings ohne Signifikanz zu erreichen. Bei den gemischten epigenetischen Subgruppen wurde ein positiver prognostischer Effekt der Subgruppe mesenchymal und ein negativer prognostischer Effekt der Subgruppe RTK 2, sowohl auf das Gesamt- als auch auf das progressionsfreie Überleben, beschrieben. Die gemischten Subgruppen wiesen Charakteristika (CNV und zelluläre Zusammensetzung) der beteiligten reinen Subgruppen auf. Insbesondere die Subklassen RTK 2 und mesenchymal traten gehäuft gemeinsam auf, unterschieden sich jedoch deutlich hinsichtlich CNV und Tumormikromilieus. Dies stellt das Bestreben eines genaueren Verständnisses der molekularen Pathogenese des Glioblastoms und seiner epigenetischen Subgruppen in den Fokus.