Gene expression profiling and genome-wide association studies of non-small cell lung cancer

Abstract

Maailmas avastatakse igal aastal 1.6 miljonit uut kopsuvähi juhtu, Eestis ligikaudu 700.Kuigi kopsuvähi peamisteks riskifaktoriteks on suitsetamine ja õhusaaste, kokkupuude asbesti ja raskmetallidega, mängib haiguse tekkes ja arengus olulist rolli ka indiviidi geneetiline taust. Kopsuvähi diagnoosi ja prognoosi aluseks on TNM klassifikatsioon ja histoloogiline analüüs, kuid gruppide sisene ravivastus ja elulemus väga varieeruvad. Samuti esineb märkimisväärsel hulgal vähkkasvajaid, mille histoloogiline määratlemine on võimatu, kas siis dediferentseerumise või segatüübilise kasvaja tõttu. Sellest tulenevalt on asutud otsima uusi prognostilisi ja diagnostilisi molekulaarseid markereid nii DNA kui ka RNA näol, mis võimaldaksid täpsemalt klassifitseerida kopsuvähki ja juhtida raviarsti sobilikuma ravi valikul. Käesolevas doktoritöös on kasutatud kogu genoomi hõlmavat assotsiatsiooni- ja geeniekspressiooni analüüsi eesmärkidega identifitseerida kopsuvähi riskialleele ning vähkkasvajate spetsiifilisi geeniekspressiooni profiile. Käesolevas töös käsitletud assostsiatsiooniuuringu metaanalüüsi käigus kasutati 13 300 kopsuvähi ja 19 666 kontrollindiviidi genoomi andmeid, mille tulemusel leidsid kinnitust kõik eelnevalt identifitseeritud kopsuvähi riskilookused. Samuti tuvastati uusi potentsiaalseid kopsuvähiga seotud kromosoomilookuseid. Käesoleva töö raames teostatud kogugenoomi geeniekspressiooni analüüsil identifitseeriti uued potentsiaalsed kopsuvähi biomarkerid ning molekulaarsed profiilid, mis ennustasid patsientide elulemust paremini kui histoloogiline klassifitseerimine. Lisaks avastati, et patsiendid, kellede adenokartsinoomi proovides oli RNA lagunenud, omasid ka statistiliselt olulist kehvemat prognoosi. Käesoleva doktoritöö kolmandas artiklis on uuritud ühe patsiendi kahe kontrollkoe ja kolme kopsuvähi kasvaja kogugenoomi geeniekspressiooni profiile selgitamaks metastaasi või teise primaarkasvaja hüpoteesi. Lisaks geeniekspressiooni profiilide rakendamise testimisest personaalses meditsiinis oli töö ajendatud ka asjaolust, et nii prognoos kui ka ravistrateegia on metastaseerunud ja mittemetastaseerunud kopsuvähi korral väga erinev. Geeniontoloogia, peakomponent- ning korrelatsioonianalüüs viitasid üheselt uue primaarkasvaja tekkele, mida kinnitab ka tänaseni säilinud patsiendi suhteliselt hea kliiniline pilt. Maailmas avastatakse igal aastal 1.6 miljonit uut kopsuvähi juhtu, Eestis ligikaudu 700.Kuigi kopsuvähi peamisteks riskifaktoriteks on suitsetamine ja õhusaaste, kokkupuude asbesti ja raskmetallidega, mängib haiguse tekkes ja arengus olulist rolli ka indiviidi geneetiline taust. Kopsuvähi diagnoosi ja prognoosi aluseks on TNM klassifikatsioon ja histoloogiline analüüs, kuid gruppide sisene ravivastus ja elulemus väga varieeruvad. Samuti esineb märkimisväärsel hulgal vähkkasvajaid, mille histoloogiline määratlemine on võimatu, kas siis dediferentseerumise või segatüübilise kasvaja tõttu. Sellest tulenevalt on asutud otsima uusi prognostilisi ja diagnostilisi molekulaarseid markereid nii DNA kui ka RNA näol, mis võimaldaksid täpsemalt klassifitseerida kopsuvähki ja juhtida raviarsti sobilikuma ravi valikul. Käesolevas doktoritöös on kasutatud kogu genoomi hõlmavat assotsiatsiooni- ja geeniekspressiooni analüüsi eesmärkidega identifitseerida kopsuvähi riskialleele ning vähkkasvajate spetsiifilisi geeniekspressiooni profiile. Käesolevas töös käsitletud assostsiatsiooniuuringu metaanalüüsi käigus kasutati 13 300 kopsuvähi ja 19 666 kontrollindiviidi genoomi andmeid, mille tulemusel leidsid kinnitust kõik eelnevalt identifitseeritud kopsuvähi riskilookused. Samuti tuvastati uusi potentsiaalseid kopsuvähiga seotud kromosoomilookuseid. Käesoleva töö raames teostatud kogugenoomi geeniekspressiooni analüüsil identifitseeriti uued potentsiaalsed kopsuvähi biomarkerid ning molekulaarsed profiilid, mis ennustasid patsientide elulemust paremini kui histoloogiline klassifitseerimine. Lisaks avastati, et patsiendid, kellede adenokartsinoomi proovides oli RNA lagunenud, omasid ka statistiliselt olulist kehvemat prognoosi. Käesoleva doktoritöö kolmandas artiklis on uuritud ühe patsiendi kahe kontrollkoe ja kolme kopsuvähi kasvaja kogugenoomi geeniekspressiooni profiile selgitamaks metastaasi või teise primaarkasvaja hüpoteesi. Lisaks geeniekspressiooni profiilide rakendamise testimisest personaalses meditsiinis oli töö ajendatud ka asjaolust, et nii prognoos kui ka ravistrateegia on metastaseerunud ja mittemetastaseerunud kopsuvähi korral väga erinev. Geeniontoloogia, peakomponent- ning korrelatsioonianalüüs viitasid üheselt uue primaarkasvaja tekkele, mida kinnitab ka tänaseni säilinud patsiendi suhteliselt hea kliiniline pilt.There are more than 1.6 million and 700 new cases of lung cancer in the World and Estonia diagnosed every year respectively. Although, the main risk factors of lung cancer are smoking and air pollution, exposure to asbestos and heavy metals, the individuals genetic background plays also an important role. Currently applied basis for the diagnosis and prognosis of lung are TNM classification and histologycal evaluation but substantial number of patients within the specific group have different treatment responses and survival. Moreover, there are also large number of cancer samples that lack the histologycal and morphologycal features to be adequately classified. Therefore, the discovery of new DNA and RNA based diagnostic and prognostic markes are extensively sought to facilitate the accurate classification and personalised medicine in the field. Whole genome gene expression profiling of lung cancer samples and –association analysis of DNA markers of the patients was carried out in the current study. As a result of the association study all the previously identyfied lung cancer risk locuses were confirmed. In addition, several new potential lung cancer associated loci were highlighted. In the lung cancer whole genome gene expression analysis study the new potential biomarkers and molecular profiles were identified, that predicted the patients survival with better prognostic value than histologycal classification. In addition, for the patients with adenocarcinoma, the RNA degradation was found to have statistically significant poor prognosis. In the case study of whole genome gene expression, the patien´s two control and three cancer samples were analysed simultaneously, in aim to support or reject the hypothesis of second primary versus metastatsis, that is crucial in treatment selection. The gene expression data analysis methods like gene ontology, principal component analysis and correlation analysis were applied, that all indicated to the presence of new primary cancer. The result is also supported by the relatively good clinical performance of the patient. Therefore, whole genome gene expression analysis may be supportiv in assessing the clinically difficult cancer samples.