Pancreatic cancer prognosis is predicted by an ATAC-array technology for assessing chromatin accessibility

染色质 胰腺癌 癌症研究 医学 计算生物学 生物 癌症 计算机科学 内科学 遗传学 DNA
作者
S. Dhara,Sagar Chhangawala,Himanshu Chintalapudi,Gökçe Aşkan,Victoria G. Aveson,Alexandra Massa,Linsey Zhang,David E. Torres,Alvin Makohon‐Moore,Nicolas Lecomte,Jerry P. Melchor,Jonathan Bermeo,Adrián Cárdenas,Shivam Sinha,Danielle Glassman,Rémy Nicolle,Richard A. Moffitt,Kangkang Yu,S-P. Leppänen,Stephen Laderman
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:12 (1) 被引量:27
标识
DOI:10.1038/s41467-021-23237-2
摘要

Unlike other malignancies, therapeutic options in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) are largely limited to cytotoxic chemotherapy without the benefit of molecular markers predicting response. Here we report tumor-cell-intrinsic chromatin accessibility patterns of treatment-naïve surgically resected PDAC tumors that were subsequently treated with (Gem)/Abraxane adjuvant chemotherapy. By ATAC-seq analyses of EpCAM+ PDAC malignant epithelial cells sorted from 54 freshly resected human tumors, we show here the discovery of a signature of 1092 chromatin loci displaying differential accessibility between patients with disease free survival (DFS) < 1 year and patients with DFS > 1 year. Analyzing transcription factor (TF) binding motifs within these loci, we identify two TFs (ZKSCAN1 and HNF1b) displaying differential nuclear localization between patients with short vs. long DFS. We further develop a chromatin accessibility microarray methodology termed "ATAC-array", an easy-to-use platform obviating the time and cost of next generation sequencing. Applying this methodology to the original ATAC-seq libraries as well as independent libraries generated from patient-derived organoids, we validate ATAC-array technology in both the original ATAC-seq cohort as well as in an independent validation cohort. We conclude that PDAC prognosis can be predicted by ATAC-array, which represents a low-cost, clinically feasible technology for assessing chromatin accessibility profiles.
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