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 / 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.. - In: CELL. - ISSN 0092-8674. - ELETTRONICO. - 173:(2018), pp. 338-354. [10.1016/j.cell.2018.03.034]

Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation

Grazi G.;
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
173
338
354
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.; Cz...espandi
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation.pdf

Accesso chiuso

Dimensione 9.17 MB
Formato Adobe PDF
9.17 MB Adobe PDF   Richiedi una copia

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

Utilizza questo identificatore per citare o creare un link a questa risorsa: https://hdl.handle.net/2158/1301143
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus 1481
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? 1478
social impact