Improved survival in metastatic melanoma is ...

9 downloads 0 Views 4MB Size Report
Dirks/Dougherty Laboratory for Cancer Research, Department of Translational Immunology, John Wayne Cancer Institute (Santa Monica, CA 90404).
Improved survival in metastatic melanoma is associated with immune genes expressed at the site of disease Ricardo D Lardone, Seema B Plaisier, Peter A Sieling, Delphine J Lee* Dirks/Dougherty Laboratory for Cancer Research, Department of Translational Immunology, John Wayne Cancer Institute (Santa Monica, CA 90404).  *[email protected]

INTRODUCTION Melanoma incidence has been increasing for the past 30 years. One of its most dangerous  features is a high inherent metastatic potential compared to many other cancers. Metastatic  melanoma (MM) patients have poor median survival rates, although some patients survive  for many years after their diagnosis of metastatic disease. These MM outcome differences  can be due to a combination of diverse biological factors involving the tumor cells and their  relationship to host cells, including immune system cells. A better knowledge of these factors  linked to MM long‐term survival is important for more effective therapy development and  survival prediction.  Factors and pathways relevant for survival in MM might be identified using high‐throughput  gene expression analysis of tumors of patients with distinct survival characteristics. Even  more powerful would be the comparison of multiple independent gene‐expression analyses.  Often, the available methods to compare gene‐expression profiles test for correlation,  overlap or enrichment between sets of genes. However, they consider only a small fraction  of differentially expressed genes by applying strict thresholds for differential expression,  while ignoring genes with small, yet reproducible changes. Instead, rank‐rank  hypergeometric overlap (RRHO) analysis (Plaisier et al., 2010) uses the full range of  consistent gene expression patterns between biological classes. This threshold‐free  algorithm can identify an overlapping gene set with greatest statistical significance when  comparing two independent high‐throughput gene expression profiles. Thus, weak but  conserved gene expression changes are not excluded from downstream pathway analysis.

Figure 2: Immune‐related biological processes and  pathways are enriched in GOS

Figure 4: B cells  are enriched in LS  MM group A: Cell type profiling of  significantly overlapping  good outcome genes  dataset using “Gene  Enrichment Profiler”  database. Cell/tissue types  were ranked according to  the number of probes  with enrichment score  values >700. The top‐10  cell/tissue types from the  database are shown. B:  Representative examples  of CD20‐IHC labeled FFPE  sections from an  independent group of MM  showing more B cells  infiltrates in LS patients  compared to SS patients.

HYPOTHESIS Gene expression programs defining MM survival can be identified  from coincident gene signatures obtained through multiple RRHO  pairwise comparisons of independent high‐throughput gene‐ expression MM experiments. While defining relevant factors in the  tumor microenvironment, these common signatures could also have  outcome predictive potential and suggest novel therapeutic targets.

Figure 1: RRHO comparisons of three independent MM  gene expression profile datasets identify a “good  outcome signature” (GOS)

Figure 5: Predicted interactions network from GOS  connect cell types in LS MM

A: Most highly enriched Gene Ontology (GO) terms by Gene Ontology Consortium. B: Top  20 canonical pathways identified by Ingenuity Pathway Analysis. C: Top 20 KEGG pathways  identified by DAVID Bioinformatics Resource. Categories in each analysis are ranked by  multiple hypothesis corrected p‐values.

Figure 3: Expression of  GOS predicts outcome in  an independent MM  dataset Unsupervised hierarchical clustering analysis  of the GOS in an independent Stage III dataset  correctly separated most of the samples in  accordance to their clinical outcome.

A Circos plot depicting a network of experimentally  observed or high‐level‐of‐confidence predicted  interactions was built with integrative information  from STRING 9.1 (for interaction evidence) and the  Gene Enrichment Profiler (showing cells expressing  those nodes/genes) databases. Gene symbols were  colored based on cell types showing the highest  expression for that gene.

CONCLUSIONS A: Three complete MM gene expression profile datasets (“Set A”, “Set B” and “Set C”) divided  into long‐term survival (LS) and  short‐term survival (SS) groups were pairwise compared using  the threshold‐free RRHO algorithm. RRHO analysis shows statistically significant overlap  between the genes with increased expression in the LS class. RRHO of “Set A” and “Set B”  datasets showed 394 overlapping genes (max log hypergeometric p‐value = 19.1, p‐value