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Simple Summary
Using a visual-based clustering method on the TCGA RNA sequencing data of a large adrenocortical carcinoma (ACC) cohort, we were able to classify these tumors in two distinct clusters largely overlapping with previously identified ones. As previously shown, the identified clusters also correlated with patient survival. Applying the visual clustering method to a second dataset also including benign adrenocortical samples additionally revealed that one of the ACC clusters is more closely located to the benign samples, providing a possible explanation for the better survival of this ACC cluster. Furthermore, the subsequent use of machine learning identified new possible biomarker genes with prognostic potential for this rare disease, that are significantly differentially expressed in the different survival clusters and should be further evaluated.
Abstract
Adrenocortical carcinoma (ACC) is a rare disease, associated with poor survival. Several “multiple-omics” studies characterizing ACC on a molecular level identified two different clusters correlating with patient survival (C1A and C1B). We here used the publicly available transcriptome data from the TCGA-ACC dataset (n = 79), applying machine learning (ML) methods to classify the ACC based on expression pattern in an unbiased manner. UMAP (uniform manifold approximation and projection)-based clustering resulted in two distinct groups, ACC-UMAP1 and ACC-UMAP2, that largely overlap with clusters C1B and C1A, respectively. However, subsequent use of random-forest-based learning revealed a set of new possible marker genes showing significant differential expression in the described clusters (e.g., SOAT1, EIF2A1). For validation purposes, we used a secondary dataset based on a previous study from our group, consisting of 4 normal adrenal glands and 52 benign and 7 malignant tumor samples. The results largely confirmed those obtained for the TCGA-ACC cohort. In addition, the ENSAT dataset showed a correlation between benign adrenocortical tumors and the good prognosis ACC cluster ACC-UMAP1/C1B. In conclusion, the use of ML approaches re-identified and redefined known prognostic ACC subgroups. On the other hand, the subsequent use of random-forest-based learning identified new possible prognostic marker genes for ACC.
Impact of the Chemokine Receptors CXCR4 and CXCR7 on Clinical Outcome in Adrenocortical Carcinoma
(2020)
Chemokine receptors have a negative impact on tumor progression in several human cancers and have therefore been of interest for molecular imaging and targeted therapy. However, their clinical and prognostic significance in adrenocortical carcinoma (ACC) is unknown. The aim of this study was to evaluate the chemokine receptor profile in ACC and to analyse its association with clinicopathological characteristics and clinical outcome. A chemokine receptor profile was initially evaluated by quantitative PCR in 4 normal adrenals, 18 ACC samples and human ACC cell line NCI-H295. High expression of CXCR4 and CXCR7 in both healthy and malignant adrenal tissue and ACC cells was confirmed. In the next step, we analyzed the expression and cellular localization of CXCR4 and CXCR7 in ACC by immunohistochemistry in 187 and 84 samples, respectively. These results were correlated with clinicopathological parameters and survival outcome. We detected strong membrane expression of CXCR4 and CXCR7 in 50% of ACC samples. Strong cytoplasmic CXCR4 staining was more frequent among samples derived from metastases compared to primaries (p=0.01) and local recurrences (p=0.04). CXCR4 membrane staining positively correlated with proliferation index Ki67 (r=0.17, p=0.028). CXCR7 membrane staining negatively correlated with Ki67 (r=−0.254, p=0.03) but positively with tumor size (r=0.3, p=0.02). No differences in progression-free or overall survival were observed between patients with strong and weak staining intensities for CXCR4 or CXCR7. Taken together, high expression of CXCR4 and CXCR7 in both local tumors and metastases suggests that some ACC patients might benefit from CXCR4/CXCR7-targeted therapy.
Das Nebennierenrindenkarzinom ist ein seltener maligner, epithelialer Tumor mit einer jährlichen Inzidenz in Deutschland von 2 pro 1 Million Einwohnern. Es ist für etwa 0,2% aller Krebstodesfälle verantwortlich. Die Seltenheit der Erkrankung erschwert die Entwicklung wirksamer Therapieansätze erheblich. Erst in letzter Zeit gelang es, größere Patientenkohorten in kontrollierten Studien zu behandeln (Allolio et al. 2006) und größere Fallzahlen an Tumorgewebe wissenschaftlichen Untersuchungen zuzuführen. Erstmalig besteht damit auch die Möglichkeit, die Expression eventuell relevanter Proteine für moderne Therapiekonzepte auch an großen Fallzahlen zu untersuchen. Bislang liegen nur sehr lückenhafte diesbezügliche Studien vor. In der vorliegenden Arbeit wurde die Expression einiger möglicherweise therapeutisch relevanter Proteine mittels immunhistochemischer Analyse unter Zuhilfenahme der Tissue Microarray-(TMA)-Technik in einer großen Serie von 104 NNR-Ca untersucht und mit der von Nebennierenadenomen und normalem Nebennierengewebe verglichen. Insgesamt 9 verschiedene Proteine wurden immunhistochemisch dargestellt: Als wichtigster Befund wurde eine Überexpression der Alpha-methylacyl-CoA Racemase (AMACR) in 89% der untersuchten NNR-Ca festgestellt. Interessanterweise zeigte auch die Mehrzahl der untersuchten Nebennierenadenome (80%) zumindest eine schwache AMACR-Reaktivität, während die mituntersuchten normalen Nebennieren negativ blieben. Diese bislang nicht beschriebene Beobachtung gleicht den bekannten Befunden z.B. in der Prostata, in der sowohl die dort entstehenden Adenokarzinome, als auch deren Vorläuferläsionen (PIN) eine AMACR-Expression zeigen. EGFR, ein Tyrosinkinaserezeptor, auf den der bereits etablierte therapeutische Antikörper Cetuximab (Erbitux®) zielt, wurde in 49% der untersuchten NNR-Ca verstärkt exprimiert, so dass eine gegen den EGFR gerichtete Therapie in ausgewählten Fällen eine Behandlungsoption zu eröffnen scheint. Die Suche nach Mutationen in diesem potentiellen Zielprotein könnte weitere Ansatzpunkte für Wirkstoffe aufzeigen, Studien gibt es dazu bislang keine. Ähnliche Ergebnisse fanden sich in dieser Studie für VEGF, das von 19% der untersuchten NNR-Ca mäßig oder stark exprimiert wurde. Auch hier könnte eine entsprechende Therapie mit einem bereits kommerziell erhältlichen spezifischen Antikörper (Bevacizumab/Avastin®) in einem Teil der Fälle eine Behandlungsoption, ggf. auch als supportive Maßnahme, eröffnen. Angesichts der Expression von VEGF in nur rund einem Drittel der Fälle, wäre hier aber eine vorangehende Bestimmung des Expressionsstatus am Tumorgewebe unerläßlich. Weitere Untersuchungen sollten auch den VEGF-Rezeptor als möglichen Ansatzpunkt neuer Wirkstoffe, wie z.B. der Multi-Tyrosinkinase-Inhibitor Sunitinib [SU11248; SUTENTTM] (Le Tourneau et al., 2007), erforschen. Im Gegensatz dazu wurde eine wesentliche Expression weiterer untersuchter Proteine (CD117/C-kit, Her-2/neu, Östrogen- und Progesteronrezeptor) in NNR-Ca in dieser Studie nicht in einem Maße gefunden, welches in einer signifikanten Zahl von Fällen eine Therapieoption eröffnen würde. Eine immunhistochemisch bestimmbare Expression von p53, als Surrogatmarker für ein mutiertes p53-Gen wurde in 85% der untersuchten NNR-Ca nachgewiesen. Dies weist auf eine zentrale Bedeutung von p53-Mutationen in der Genese von NNR-Ca hin. (Reincke et al., 1994; Gicquel et al., 2001; Barzon et al.I, 2001; Soon et al., 2008) Auch die Proliferationsfraktion, bestimmt als Ki67-Index, war in den untersuchten Karzinomen gegenüber den Adenomen und den mitgeführten normalen Nebennieren deutlich erhöht, was das aggressive Wachstumspotential der Mehrzahl der NNR-Ca wiederspiegelt.