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Extracellular matrix profiles determine risk and prognosis of the squamous cell carcinoma subtype of non-small cell lung carcinoma

细胞外基质 基底细胞 肺癌 医学 癌症研究 肿瘤科 人类遗传学 病理 生物 内科学 遗传学 基因
作者
Amelia L. Parker,Elise D. Bowman,Adriana Zingone,Bríd M. Ryan,Wendy A. Cooper,Maija Kohonen‐Corish,Curtis C. Harris,Thomas R. Cox
出处
期刊:Genome Medicine [BioMed Central]
卷期号:14 (1) 被引量:39
标识
DOI:10.1186/s13073-022-01127-6
摘要

Squamous cell carcinoma (SqCC) is a subtype of non-small cell lung cancer for which patient prognosis remains poor. The extracellular matrix (ECM) is critical in regulating cell behavior; however, its importance in tumor aggressiveness remains to be comprehensively characterized.Multi-omics data of SqCC human tumor specimens was combined to characterize ECM features associated with initiation and recurrence. Penalized logistic regression was used to define a matrix risk signature for SqCC tumors and its performance across a panel of tumor types and in SqCC premalignant lesions was evaluated. Consensus clustering was used to define prognostic matreotypes for SqCC tumors. Matreotype-specific tumor biology was defined by integration of bulk RNAseq with scRNAseq data, cell type deconvolution, analysis of ligand-receptor interactions and enriched biological pathways, and through cross comparison of matreotype expression profiles with aging and idiopathic pulmonary fibrosis lung profiles.This analysis revealed subtype-specific ECM signatures associated with tumor initiation that were predictive of premalignant progression. We identified an ECM-enriched tumor subtype associated with the poorest prognosis. In silico analysis indicates that matrix remodeling programs differentially activate intracellular signaling in tumor and stromal cells to reinforce matrix remodeling associated with resistance and progression. The matrix subtype with the poorest prognosis resembles ECM remodeling in idiopathic pulmonary fibrosis and may represent a field of cancerization associated with elevated cancer risk.Collectively, this analysis defines matrix-driven features of poor prognosis to inform precision medicine prevention and treatment strategies towards improving SqCC patient outcome.
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