Cancer progression involves the gradual loss of a differentiated phenotype and acquisition of progenitor and stem-cell-like features. Here, we provide novel stemness indices for assessing the degree of oncogenic dedifferentiation. We used an innovative one-class logistic regression (OCLR) machine-learning algorithm to extract transcriptomic and epigenetic feature sets derived from non-transformed pluripotent stem cells and their differentiated progeny. Using OCLR, we were able to identify previously undiscovered biological mechanisms associated with the dedifferentiated oncogenic state. Analyses of the tumor microenvironment revealed unanticipated correlation of cancer stemness with immune checkpoint expression and infiltrating immune cells. We found that the dedifferentiated oncogenic phenotype was generally most prominent in metastatic tumors. Application of our stemness indices to single-cell data revealed patterns of intra-tumor molecular heterogeneity. Finally, the indices allowed for the identification of novel targets and possible targeted therapies aimed at tumor differentiation. Stemness features extracted from transcriptomic and epigenetic data from TCGA tumors reveal novel biological and clinical insight, as well as potential drug targets for anti-cancer therapies.

Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation

Grazi G.
Membro del Collaboration Group
;
2018

Abstract

Cancer progression involves the gradual loss of a differentiated phenotype and acquisition of progenitor and stem-cell-like features. Here, we provide novel stemness indices for assessing the degree of oncogenic dedifferentiation. We used an innovative one-class logistic regression (OCLR) machine-learning algorithm to extract transcriptomic and epigenetic feature sets derived from non-transformed pluripotent stem cells and their differentiated progeny. Using OCLR, we were able to identify previously undiscovered biological mechanisms associated with the dedifferentiated oncogenic state. Analyses of the tumor microenvironment revealed unanticipated correlation of cancer stemness with immune checkpoint expression and infiltrating immune cells. We found that the dedifferentiated oncogenic phenotype was generally most prominent in metastatic tumors. Application of our stemness indices to single-cell data revealed patterns of intra-tumor molecular heterogeneity. Finally, the indices allowed for the identification of novel targets and possible targeted therapies aimed at tumor differentiation. Stemness features extracted from transcriptomic and epigenetic data from TCGA tumors reveal novel biological and clinical insight, as well as potential drug targets for anti-cancer therapies.
2018
Malta, T. M.; Sokolov, A.; Gentles, A. J.; Burzykowski, T.; Poisson, L.; Weinstein, J. N.; Kaminska, B.; Huelsken, J.; Omberg, L.; Gevaert, O.; Colaprico, A.; Czerwinska, P.; Mazurek, S.; Mishra, L.; Heyn, H.; Krasnitz, A.; Godwin, A. K.; Lazar, A. J.; Caesar-Johnson, S. J.; Demchok, J. A.; Felau, I.; Kasapi, M.; Ferguson, M. L.; Hutter, C. M.; Sofia, H. J.; Tarnuzzer, R.; Wang, Z.; Yang, L.; Zenklusen, J. C.; Zhang, J. J.; Chudamani, S.; Liu, J.; Lolla, L.; Naresh, R.; Pihl, T.; Sun, Q.; Wan, Y.; Wu, Y.; Cho, J.; Defreitas, T.; Frazer, S.; Gehlenborg, N.; Getz, G.; Heiman, D. I.; Kim, J.; Lawrence, M. S.; Lin, P.; Meier, S.; Noble, M. S.; Saksena, G.; Voet, D.; Zhang, H.; Bernard, B.; Chambwe, N.; Dhankani, V.; Knijnenburg, T.; Kramer, R.; Leinonen, K.; Liu, Y.; Miller, M.; Reynolds, S.; Shmulevich, I.; Thorsson, V.; Zhang, W.; Akbani, R.; Broom, B. M.; Hegde, A. M.; Ju, Z.; Kanchi, R. S.; Korkut, A.; Li, J.; Liang, H.; Ling, S.; Liu, W.; Lu, Y.; Mills, G. B.; Ng, K. -S.; Rao, A.; Ryan, M.; Wang, J.; Weinstein, J. N.; Zhang, J.; Abeshouse, A.; Armenia, J.; Chakravarty, D.; Chatila, W. K.; de Bruijn, I.; Gao, J.; Gross, B. E.; Heins, Z. J.; Kundra, R.; La, K.; Ladanyi, M.; Luna, A.; Nissan, M. G.; Ochoa, A.; Phillips, S. M.; Reznik, E.; Sanchez-Vega, F.; Sander, C.; Schultz, N.; Sheridan, R.; Sumer, S. O.; Sun, Y.; Taylor, B. S.; Wang, J.; Zhang, H.; Anur, P.; Peto, M.; Spellman, P.; Benz, C.; Stuart, J. M.; Wong, C. K.; Yau, C.; Hayes, D. N.; Parker, J. S.; Wilkerson, M. D.; Ally, A.; Balasundaram, M.; Bowlby, R.; Brooks, D.; Carlsen, R.; Chuah, E.; Dhalla, N.; Holt, R.; Jones, S. J. M.; Kasaian, K.; Lee, D.; Ma, Y.; Marra, M. A.; Mayo, M.; Moore, R. A.; Mungall, A. J.; Mungall, K.; Robertson, A. G.; Sadeghi, S.; Schein, J. E.; Sipahimalani, P.; Tam, A.; Thiessen, N.; Tse, K.; Wong, T.; Berger, A. C.; Beroukhim, R.; Cherniack, A. D.; Cibulskis, C.; Gabriel, S. B.; Gao, G. F.; Ha, G.; Meyerson, M.; Schumacher, S. E.; Shih, J.; Kucherlapati, M. H.; Kucherlapati, R. S.; Baylin, S.; Cope, L.; Danilova, L.; Bootwalla, M. S.; Lai, P. H.; Maglinte, D. T.; Van Den Berg, D. J.; Weisenberger, D. J.; Auman, J. T.; Balu, S.; Bodenheimer, T.; Fan, C.; Hoadley, K. A.; Hoyle, A. P.; Jefferys, S. R.; Jones, C. D.; Meng, S.; Mieczkowski, P. A.; Mose, L. E.; Perou, A. H.; Perou, C. M.; Roach, J.; Shi, Y.; Simons, J. V.; Skelly, T.; Soloway, M. G.; Tan, D.; Veluvolu, U.; Fan, H.; Hinoue, T.; Laird, P. W.; Shen, H.; Zhou, W.; Bellair, M.; Chang, K.; Covington, K.; Creighton, C. J.; Dinh, H.; Doddapaneni, H.; Donehower, L. A.; Drummond, J.; Gibbs, R. A.; Glenn, R.; Hale, W.; Han, Y.; Hu, J.; Korchina, V.; Lee, S.; Lewis, L.; Li, W.; Liu, X.; Morgan, M.; Morton, D.; Muzny, D.; Santibanez, J.; Sheth, M.; Shinbrot, E.; Wang, L.; Wang, M.; Wheeler, D. A.; Xi, L.; Zhao, F.; Hess, J.; Appelbaum, E. L.; Bailey, M.; Cordes, M. G.; Ding, L.; Fronick, C. C.; Fulton, L. A.; Fulton, R. S.; Kandoth, C.; Mardis, E. R.; Mclellan, M. D.; Miller, C. A.; Schmidt, H. K.; Wilson, R. K.; Crain, D.; Curley, E.; Gardner, J.; Lau, K.; Mallery, D.; Morris, S.; Paulauskis, J.; Penny, R.; Shelton, C.; Shelton, T.; Sherman, M.; Thompson, E.; Yena, P.; Bowen, J.; Gastier-Foster, J. M.; Gerken, M.; Leraas, K. M.; Lichtenberg, T. M.; Ramirez, N. C.; Wise, L.; Zmuda, E.; Corcoran, N.; Costello, T.; Hovens, C.; Carvalho, A. L.; de Carvalho, A. C.; Fregnani, J. H.; Longatto-Filho, A.; Reis, R. M.; Scapulatempo-Neto, C.; Silveira, H. C. S.; Vidal, D. O.; Burnette, A.; Eschbacher, J.; Hermes, B.; Noss, A.; Singh, R.; Anderson, M. L.; Castro, P. D.; Ittmann, M.; Huntsman, D.; Kohl, B.; Le, X.; Thorp, R.; Andry, C.; Duffy, E. R.; Lyadov, V.; Paklina, O.; Setdikova, G.; Shabunin, A.; Tavobilov, M.; Mcpherson, C.; Warnick, R.; Berkowitz, R.; Cramer, D.; Feltmate, C.; Horowitz, N.; Kibel, A.; Muto, M.; Raut, C. P.; Malykh, A.; Barnholtz-Sloan, J. S.; Barrett, W.; Devine, K.; Fulop, J.; Ostrom, Q. T.; Shimmel, K.; Wolinsky, Y.; Sloan, A. E.; De Rose, A.; Giuliante, F.; Goodman, M.; Karlan, B. Y.; Hagedorn, C. H.; Eckman, J.; Harr, J.; Myers, J.; Tucker, K.; Zach, L. A.; Deyarmin, B.; Hu, H.; Kvecher, L.; Larson, C.; Mural, R. J.; Somiari, S.; Vicha, A.; Zelinka, T.; Bennett, J.; Iacocca, M.; Rabeno, B.; Swanson, P.; Latour, M.; Lacombe, L.; Tetu, B.; Bergeron, A.; Mcgraw, M.; Staugaitis, S. M.; Chabot, J.; Hibshoosh, H.; Sepulveda, A.; Su, T.; Wang, T.; Potapova, O.; Voronina, O.; Desjardins, L.; Mariani, O.; Roman-Roman, S.; Sastre, X.; Stern, M. -H.; Cheng, F.; Signoretti, S.; Berchuck, A.; Bigner, D.; Lipp, E.; Marks, J.; Mccall, S.; Mclendon, R.; Secord, A.; Sharp, A.; Behera, M.; Brat, D. J.; Chen, A.; Delman, K.; Force, S.; Khuri, F.; Magliocca, K.; Maithel, S.; Olson, J. J.; Owonikoko, T.; Pickens, A.; Ramalingam, S.; Shin, D. M.; Sica, G.; Van Meir, E. G.; Zhang, H.; Eijckenboom, W.; Gillis, A.; Korpershoek, E.; Looijenga, L.; Oosterhuis, W.; Stoop, H.; van Kessel, K. E.; Zwarthoff, E. C.; Calatozzolo, C.; Cuppini, L.; Cuzzubbo, S.; Dimeco, F.; Finocchiaro, G.; Mattei, L.; Perin, A.; Pollo, B.; Chen, C.; Houck, J.; Lohavanichbutr, P.; Hartmann, A.; Stoehr, C.; Stoehr, R.; Taubert, H.; Wach, S.; Wullich, B.; Kycler, W.; Murawa, D.; Wiznerowicz, M.; Chung, K.; Edenfield, W. J.; Martin, J.; Baudin, E.; Bubley, G.; Bueno, R.; De Rienzo, A.; Richards, W. G.; Kalkanis, S.; Mikkelsen, T.; Noushmehr, H.; Scarpace, L.; Girard, N.; Aymerich, M.; Campo, E.; Gine, E.; Guillermo, A. L.; Van Bang, N.; Hanh, P. T.; Phu, B. D.; Tang, Y.; Colman, H.; Evason, K.; Dottino, P. R.; Martignetti, J. A.; Gabra, H.; Juhl, H.; Akeredolu, T.; Stepa, S.; Hoon, D.; Ahn, K.; Kang, K. J.; Beuschlein, F.; Breggia, A.; Birrer, M.; Bell, D.; Borad, M.; Bryce, A. H.; Castle, E.; Chandan, V.; Cheville, J.; Copland, J. A.; Farnell, M.; Flotte, T.; Giama, N.; Ho, T.; Kendrick, M.; Kocher, J. -P.; Kopp, K.; Moser, C.; Nagorney, D.; O'Brien, D.; O'Neill, B. P.; Patel, T.; Petersen, G.; Que, F.; Rivera, M.; Roberts, L.; Smallridge, R.; Smyrk, T.; Stanton, M.; Thompson, R. H.; Torbenson, M.; Yang, J. D.; Zhang, L.; Brimo, F.; Ajani, J. A.; Gonzalez, A. M. A.; Behrens, C.; Bondaruk, J.; Broaddus, R.; Czerniak, B.; Esmaeli, B.; Fujimoto, J.; Gershenwald, J.; Guo, C.; Logothetis, C.; Meric-Bernstam, F.; Moran, C.; Ramondetta, L.; Rice, D.; Sood, A.; Tamboli, P.; Thompson, T.; Troncoso, P.; Tsao, A.; Wistuba, I.; Carter, C.; Haydu, L.; Hersey, P.; Jakrot, V.; Kakavand, H.; Kefford, R.; Lee, K.; Long, G.; Mann, G.; Quinn, M.; Saw, R.; Scolyer, R.; Shannon, K.; Spillane, A.; Stretch, J.; Synott, M.; Thompson, J.; Wilmott, J.; Al-Ahmadie, H.; Chan, T. A.; Ghossein, R.; Gopalan, A.; Levine, D. A.; Reuter, V.; Singer, S.; Singh, B.; Tien, N. V.; Broudy, T.; Mirsaidi, C.; Nair, P.; Drwiega, P.; Miller, J.; Smith, J.; Zaren, H.; Park, J. -W.; Hung, N. P.; Kebebew, E.; Linehan, W. M.; Metwalli, A. R.; Pacak, K.; Pinto, P. A.; Schiffman, M.; Schmidt, L. S.; Vocke, C. D.; Wentzensen, N.; Worrell, R.; Yang, H.; Moncrieff, M.; Goparaju, C.; Melamed, J.; Pass, H.; Botnariuc, N.; Caraman, I.; Cernat, M.; Chemencedji, I.; Clipca, A.; Doruc, S.; Gorincioi, G.; Mura, S.; Pirtac, M.; Stancul, I.; Tcaciuc, D.; Albert, M.; Alexopoulou, I.; Arnaout, A.; Bartlett, J.; Engel, J.; Gilbert, S.; Parfitt, J.; Sekhon, H.; Thomas, G.; Rassl, D. M.; Rintoul, R. C.; Bifulco, C.; Tamakawa, R.; Urba, W.; Hayward, N.; Timmers, H.; Antenucci, A.; Facciolo, F.; Grazi, G.; Marino, M.; Merola, R.; de Krijger, R.; Gimenez-Roqueplo, A. -P.; Piche, A.; Chevalier, S.; Mckercher, G.; Birsoy, K.; Barnett, G.; Brewer, C.; Farver, C.; Naska, T.; Pennell, N. A.; Raymond, D.; Schilero, C.; Smolenski, K.; Williams, F.; Morrison, C.; Borgia, J. A.; Liptay, M. J.; Pool, M.; Seder, C. W.; Junker, K.; Omberg, L.; Dinkin, M.; Manikhas, G.; Alvaro, D.; Bragazzi, M. C.; Cardinale, V.; Carpino, G.; Gaudio, E.; Chesla, D.; Cottingham, S.; Dubina, M.; Moiseenko, F.; Dhanasekaran, R.; Becker, K. -F.; Janssen, K. -P.; Slotta-Huspenina, J.; Abdel-Rahman, M. H.; Aziz, D.; Bell, S.; Cebulla, C. M.; Davis, A.; Duell, R.; Elder, J. B.; Hilty, J.; Kumar, B.; Lang, J.; Lehman, N. L.; Mandt, R.; Nguyen, P.; Pilarski, R.; Rai, K.; Schoenfield, L.; Senecal, K.; Wakely, P.; Hansen, P.; Lechan, R.; Powers, J.; Tischler, A.; Grizzle, W. E.; Sexton, K. C.; Kastl, A.; Henderson, J.; Porten, S.; Waldmann, J.; Fassnacht, M.; Asa, S. L.; Schadendorf, D.; Couce, M.; Graefen, M.; Huland, H.; Sauter, G.; Schlomm, T.; Simon, R.; Tennstedt, P.; Olabode, O.; Nelson, M.; Bathe, O.; Carroll, P. R.; Chan, J. M.; Disaia, P.; Glenn, P.; Kelley, R. K.; Landen, C. N.; Phillips, J.; Prados, M.; Simko, J.; Smith-McCune, K.; Vandenberg, S.; Roggin, K.; Fehrenbach, A.; Kendler, A.; Sifri, S.; Steele, R.; Jimeno, A.; Carey, F.; Forgie, I.; Mannelli, M.; Carney, M.; Hernandez, B.; Campos, B.; Herold-Mende, C.; Jungk, C.; Unterberg, A.; von Deimling, A.; Bossler, A.; Galbraith, J.; Jacobus, L.; Knudson, M.; Knutson, T.; Ma, D.; Milhem, M.; Sigmund, R.; Godwin, A. K.; Madan, R.; Rosenthal, H. G.; Adebamowo, C.; Adebamowo, S. N.; Boussioutas, A.; Beer, D.; Giordano, T.; Mes-Masson, A. -M.; Saad, F.; Bocklage, T.; Landrum, L.; Mannel, R.; Moore, K.; Moxley, K.; Postier, R.; Walker, J.; Zuna, R.; Feldman, M.; Valdivieso, F.; Dhir, R.; Luketich, J.; Pinero, E. M. M.; Quintero-Aguilo, M.; Carlotti, C. G.; Dos Santos, J. S.; Kemp, R.; Sankarankuty, A.; Tirapelli, D.; Catto, J.; Agnew, K.; Swisher, E.; Creaney, J.; Robinson, B.; Shelley, C. S.; Godwin, E. M.; Kendall, S.; Shipman, C.; Bradford, C.; Carey, T.; Haddad, A.; Moyer, J.; Peterson, L.; Prince, M.; Rozek, L.; Wolf, G.; Bowman, R.; Fong, K. M.; Yang, I.; Korst, R.; Rathmell, W. K.; Fantacone-Campbell, J. L.; Hooke, J. A.; Kovatich, A. J.; Shriver, C. D.; Dipersio, J.; Drake, B.; Govindan, R.; Heath, S.; Ley, T.; Van Tine, B.; Westervelt, P.; Rubin, M. A.; Lee, J. I.; Aredes, N. D.; Mariamidze, A.; Stuart, J. M.; Hoadley, K. A.; Laird, P. W.; Noushmehr, H.; Wiznerowicz, M.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation.pdf

accesso aperto

Descrizione: Full text editoriale
Tipologia: Full text (versione editoriale)
Licenza: Creative commons
Dimensione 9.17 MB
Formato Adobe PDF
9.17 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in SFERA sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11392/2437164
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? 933
  • Scopus 1196
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? 1177
social impact