The consensus molecular subtypes of colorectal cancer

微卫星不稳定性 Wnt信号通路 结直肠癌 生物 间质细胞 癌症研究 癌症 计算生物学 生物信息学 基因 遗传学 微卫星 等位基因
作者
Justin Guinney,Rodrigo Dienstmann,Xin Wang,Aurélien de Reyniès,Andreas Schlicker,Charlotte Soneson,Laëtitia Marisa,Paul Roepman,Gift Nyamundanda,Paolo Angelino,Brian M. Bot,Jeffrey S. Morris,Iris Simón,Sarah Gerster,Evelyn Fessler,Felipe de Sousa e Melo,Edoardo Missiaglia,Hena R. Ramay,David Barras,Krisztian Homicsko,Dipen M. Maru,Ganiraju C. Manyam,Bradley M. Broom,Valérie Boige,Beatriz Pérez-Villamil,Ted Laderas,Ramón Salazar,Joe W. Gray,Douglas Hanahan,Josep Tabernero,René Bernards,Stephen H. Friend,Pierre Laurent‐Puig,Jan Paul Medema,Anguraj Sadanandam,Lodewyk Wessels,Mauro Delorenzi,Scott Kopetz,Louis Vermeulen,Sabine Tejpar
出处
期刊:Nature Medicine [Springer Nature]
卷期号:21 (11): 1350-1356 被引量:3383
标识
DOI:10.1038/nm.3967
摘要

An international consortium of colorectal cancer researchers undertakes a large-scale data sharing project to achieve a consensus molecular classification of colorectal cancers. Colorectal cancer (CRC) is a frequently lethal disease with heterogeneous outcomes and drug responses. To resolve inconsistencies among the reported gene expression–based CRC classifications and facilitate clinical translation, we formed an international consortium dedicated to large-scale data sharing and analytics across expert groups. We show marked interconnectivity between six independent classification systems coalescing into four consensus molecular subtypes (CMSs) with distinguishing features: CMS1 (microsatellite instability immune, 14%), hypermutated, microsatellite unstable and strong immune activation; CMS2 (canonical, 37%), epithelial, marked WNT and MYC signaling activation; CMS3 (metabolic, 13%), epithelial and evident metabolic dysregulation; and CMS4 (mesenchymal, 23%), prominent transforming growth factor–β activation, stromal invasion and angiogenesis. Samples with mixed features (13%) possibly represent a transition phenotype or intratumoral heterogeneity. We consider the CMS groups the most robust classification system currently available for CRC—with clear biological interpretability—and the basis for future clinical stratification and subtype-based targeted interventions.
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