Giugno 17, 2020
In questo studio, abbiamo raccolto campioni di tumore e abbinato sangue da 126 pazienti. Posizioni tumorali comprendevano tegmento del mesencefalo (11/126, 8,7%), tetto (5/126, 4,0%), giunzione pontomesencefalica (2/126, 1,6%), ponte (38/126, 30,2%), peduncolo cerebellare medio (7 / 126, 5,6%), pontomedullare (16/126, 12,6%), midollo allungato (42/126, 33,3%) e mesencefalo-talamo (5/126, 4,0%).
I pazienti avevano un’età compresa tra 2 e 62 anni, con un’età media di 23 anni. I tumori sono stati classificati in base alla classificazione OMS e includevano l’8,7% (11/126) OMS di grado I, il 41,3% (52/126) OMS di grado II, il 31,0% (39/126) OMS di grado III e il 19,0% (24/126 ) Tumori di grado IV dell’OMS. La maggior parte delle diagnosi istopatologiche originali erano astrocitoma (59, 46,8%), insieme a 27 oligoastrocitomi (21,4%), 24 glioblastomi (19,0%), 8 astrocitomi pilocitici (PA) (6,3%), 3 gangliogliomi (2,4%), 2 astrocitomi pilomyxoid (PMA) (1,6%), 1 xanthoastrocytoma pleomorfo (PXA) (0,8%) e 1 oligodendroglioma (0,8%). Tra i 38 tumori situati nel ponte, 33 (86,8%) sono stati diagnosticati come gliomi diffusi della linea mediana di alto grado, NOS (storicamente noto come DIPG) e 5 erano tumori focali pontini, molto probabilmente astrocitomi pilocitici (13,2%). Per analizzare le caratteristiche genomiche ed epigenomiche del tumore di questa coorte di tumore, abbiamo eseguito microarrays di metilazione (n = 123) e sequenziamento dell’RNA (RNAseq) (n = 75) su tumori inclusi in questo studio, genoma intero (n = 97) e pannello sequenziamento (n = 21) su tumori accoppiati e controlli normali (germinali).
La classificazione della metilazione rivela cluster H3 distinti correlati con le posizioni dei tumori nei gliomi cerebrali
Lo stato di metilazione del DNA è stato utilizzato per la classificazione dei tumori cerebrali e potrebbe aiutare la diagnosi e la prognosi.
Tutti i pazienti in questo studio erano di etnia asiatica. Per valutare se questi cluster H3 distinti possono essere trovati in una popolazione prevalentemente non asiatica, abbiamo combinato il nostro set di dati con studi pubblicati su 28 campioni DIPG (Buczkowicz et al.9). Dai risultati tSNE di quelle selezionate tra le prime 20.000 sonde variabili, abbiamo scoperto che quei campioni DIPG raggruppati a stretto contatto con i nostri campioni H3-Pons come previsto, indicando che la classificazione secondo il cluster di metilazione H3-Pons potrebbe essere robusta tra le etnie . In particolare, dei 6 casi DIPG di Buczkowicz et al. raggruppati verso il gruppo simile a PA, 4 erano H3WT e tutti erano precedentemente classificati nei cluster di metilazione “silenziosa” o “MYCN” di quello studio.
I tumori di cluster di metilazione distinti mostrano diversi paesaggi genomici.
Per identificare alterazioni genetiche somatiche in questa coorte di glioma cerebrale, su entrambi i campioni di tumore e sul sangue abbinato sono stati utilizzati sequenziamento dell’intero genoma e sequenziamento mirato a pannello per 68 geni di tumore cerebrale mutato comuni. BWA e GATK MuTect221,22 sono stati usati per la chiamata variante e IntOgen23,24 e FML25 sono stati usati per predire potenziali mutazioni del driver e significative mutazioni della regione non codificante. Il panorama delle mutazioni di questi tumori è raggruppato dai quattro distinti gruppi di metilazione del DNA. Non sono state identificate regioni non codificanti significativamente mutate.
I casi inclusi in gruppi di metilazione simili a PA hanno mostrato una migliore sopravvivenza globale a lungo termine rispetto agli altri gruppi. È importante sottolineare che questo miglioramento della tendenza alla sopravvivenza per i pazienti nel gruppo di metilazione simile a PA si è verificato nel contesto della maggior parte di questi casi diagnosticati istologicamente come astrocitoma o oligoastrocitoma, gradi II-III (21 su 34). Solo 7 su 34 tumori in questo gruppo sono stati diagnosticati come astrocitoma pilocitico. Collettivamente, questi risultati suggeriscono che la classificazione della metilazione in questi sottogruppi può servire come correlazione migliore per identificare i pazienti con tumori di grado I-III che hanno un decorso clinico più benigno.
I gliomi del tronco cerebrale rappresentano un gruppo eterogeneo di tumori derivanti dal mesencefalo, dal ponte e dal midollo, che colpiscono sia i bambini che gli adulti. Questi tumori hanno caratteristiche istologiche diverse, ma anche livelli diversi di resecabilità e quindi decorso clinico variabile. Tra questi tumori, DIPG è stato il più ampiamente studiato, a causa della sua prevalenza relativa e della mancanza di opzioni terapeutiche con conseguente prognosi sfavorevole. Studi genomici, epigenomici e trascrittomici integrati hanno fornito una comprensione approfondita della tumorigenesi del DIPG pediatrico, che potrebbe anche essere promettente per il futuro utilizzo di studi clinici guidati dai marcatori molecolari e l’uso di nuove terapie mirate come HDAC, JMJD3, ACVR1, PPM1D e BET inibitori del bromodomain e blocco CDK740,41,42,43,44. Tuttavia, la profilazione molecolare di molti altri tumori al tronco encefalico che sono DIPG non pediatrici è rimasta sfuggente a causa in gran parte della mancanza di disponibilità del campione. Ciò ha limitato la nostra comprensione di queste malattie e la capacità di stratificare oggettivamente questi pazienti e implementare l’uso di nuove terapie mirate. Qui, forniamo un’analisi genomica integrata completa dei gliomi del tronco encefalico, con tumori che vanno dal mesencefalo più rostrale al ponte e al midollo. Le linee guida dell’OMS recentemente aggiornate usano un nuovo termine diagnostico per gliomi cerebrali con la mutazione H3 K27M, tuttavia, questa classificazione non è in grado di distinguere le prognosi variabili di questi gliomi, classificandole tutte come IV di grado OMS. Dal nostro studio, mostriamo usando le firme epigenetiche e genetiche che i tumori provenienti da varie posizioni nel tronco encefalico possono essere classificati in quattro principali sottotipi epigenetici, ognuno con percorsi clinici distinti e potenziali target terapeutici.
Usando i dati di metilazione abbiamo mostrato che i gliomi del tronco cerebrale potevano essere classificati in quattro grandi gruppi di metilazione: H3-Pons, H3-Medulla, IDH e PA-like. Abbiamo riassunto le caratteristiche genetiche e cliniche integrate di questi sottotipi in. Il nostro studio ha rivelato la presenza di due distinti sottogruppi epigenetici di tumori mutanti H3, H3-Pons e H3-Medulla. Ci sono state differenze significative nelle tendenze di sopravvivenza tra questi due cluster, con il gruppo H3-Pons che ha un decorso più aggressivo rispetto ai tumori H3-Medulla. Sulla base dell’analisi dell’espressione differenziale basata sull’RNA-seq, abbiamo trovato che questi tumori hanno un diverso arricchimento dei percorsi di espressione genica, con i tumori H3-Medulla arricchiti per i percorsi correlati alla risposta immunitaria, rispetto ai tumori H3-Pons più aggressivi che hanno più cellule percorsi correlati al ciclo. Nonostante questi tumori abbiano simili modelli di mutazione, con alterazioni comuni nelle mutazioni del nucleo come H3F3A, queste notevoli differenze nei modelli epigenetici ed espressivi possono informare origini distinte o influenze del microambiente tumorale e giustificare ulteriori indagini. Queste scoperte indicano che lo stato di metilazione potrebbe migliorare la classificazione dei gliomi cerebrali e guidare il processo decisionale clinico per i pazienti.
I tumori nel cluster simile a PA consistevano principalmente di tumori originariamente diagnosticati come gliomi infiltrativi di grado II-III, astrocitomi pilocitici, PMA e PXA. I tumori del gruppo simile alla PA avevano un decorso clinico benigno, nonostante la variabilità del grado. Sulla base di criteri istologici, tale variabilità può portare alla classificazione di un sottoinsieme di questi casi come gliomi di grado superiore e portare a un trattamento eccessivo nella pratica clinica. Ancora una volta dimostriamo che i modelli epigenetici e genomici possono stratificare più precisamente i tumori dei pazienti con diagnosi di piccole biopsie. L’uso della classificazione dei tumori basata sulla metilazione potrebbe informare meglio il processo decisionale clinico e identificare i pazienti candidati all’intervento terapeutico.
Abbiamo anche utilizzato dati di sequenziamento dell’intero genoma per stabilire il panorama di mutazione dei gliomi del tronco cerebrale e abbiamo scoperto modelli di metilazione strettamente abbinati a paesaggi di mutazione. Numerosi geni frequentemente mutati sono stati identificati in questi cluster, tra cui H3F3A, HIST1H3B, IDH1, TP53, PPM1D, ATM, ATRX, FGFR1, PIK3CA, NF1, PTEN, PDGFRA e TCF12. Abbiamo utilizzato algoritmi aggiuntivi per prevedere le mutazioni del driver in regioni non codificanti dei geni, come UBE3C, CXorf28 ed EXD3, nonché varianti strutturali e modifiche al numero di copie. Sebbene diversi geni possano essere identificati in più cluster, alcuni geni, come NF1 e PPM1D, erano più frequenti nel cluster H3-Medulla, mentre la percentuale di mutazioni TP53 era più alta in H3-Pons. Inoltre, abbiamo identificato l’IDH a grappolo nei gliomi del tronco cerebrale, con tumori in questo cluster che ospitano mutazioni che si verificano simultaneamente IDH1, TP53 e ATRX. La maggior parte di questi tumori a grappolo IDH erano limitati ai pazienti adulti, coerentemente con studi precedenti incentrati sui tumori del tronco encefalico pediatrico e mostrando mutazioni IDH molto rare in questi tumori pediatrici. Ciò indica che l’età è un fattore chiave nello sviluppo del glioma cerebrale con mutazione IDH1.
Questo studio completo sui gliomi del tronco cerebrale fornisce una panoramica di questa entità tumorale eterogenea. Utilizzando un’analisi genomica integrata di oltre cento gliomi del tronco encefalico da varie posizioni anatomiche, mostriamo la promessa di profilazione molecolare dei tumori del tronco encefalico per una migliore classificazione del tumore e la comprensione delle loro basi molecolari, e identificare nuovi potenziali bersagli terapeutici, tutti per migliorare i risultati per questi pazienti.
Riferimenti:
The project was supported by National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science and Technology of China (Grant nos. 2014BAI04B01 and 2015BAI12B04), Beijing Municipal Administration of Hospitals Clinical Medicine Development of Special Funding Support (Grant no. ZYLX201608), the National Natural Science Foundation of China (Grant no. 81872048), Beijing Municipal Natural Science Foundation (Grant no.7161004), 2016 Development Project of Science and Technology Innovation Base (Grant no.206028), and Beijing Municipal Special Funds for Medical Research No. JingYiYan 2018-7 (PI: Liwei Zhang), and by a Duke Brain Tumor Center Grant and Zachem Family Fund (PI: Hai Yan). The authors would like to thank Guilin Li, Lin Luo, Jiang Du, and Junmei Wang (Department of Pathology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University) for their assistance in evaluating the histopathological material, Lin Qiao (Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University) for her help in collecting samples, and the research computing facility Duke Compute Cluster (Mark DeLong and Tom Milledge) at Duke University.
Articolo completo:
Chen, L.H., Pan, C., Diplas, B.H. et al. The integrated genomic and epigenomic landscape of brainstem glioma. Nat Commun11, 3077 (2020). https://doi.org/10.1038/s41467-020-16682-y
- Received18 April 2019
- Accepted14 May 2020
- Published17 June 2020
- DOIhttps://doi.org/10.1038/s41467-020-16682-y