Ursprungssuche beim zervikalen CUP-Syndrom mittels DNA-Methylierungsprofilen

Einleitung Das zervikale CUP-Syndrom (cancer of unknown primary) ist durch Lymphknotenmetastasen im Halsbereich ohne zugehörigen Primärtumor gekennzeichnet. Dies führt meist zu invasiver Diagnostik und unspezifischer Therapie des Patienten. Ob mit gewebespezifischen DNA-Methylierungsprofilen aus Tumorgewebe die Lokalisation des Primärtumors vorhergesagt werden kann, wurde in öffentlichen Daten verschiedener Tumorentitäten analysiert.

Methoden Methylierungsdaten (Infinium 450k, Illumina) von 1874 Fällen aus vier Tumorentitäten (HNSC, BRCA, ESCA und LUSC) des the cancer genome atlas (TCGA) wurden in R analysiert. Mit dem Klassifikationsalgorithmus t-SNE wurden die Tumore anhand ihrer DNA-Methylierungsprofile geclustert. Mit dem machine learning Algorithmus random forest wurde ein Klassifikator auf einem Trainingsset der TCGA-Daten implementiert, der einen Patiententumor mit seinem DNA-Methylierungsprofil einer der vier Tumorentitäten zuordnet.

Ergebnisse Die Clustering-Analyse der DNA-Methylierungsprofile zeigte abgrenzbare Gruppen, die den jeweiligen Tumorentitäten zuzuordnen sind. Der Klassifikator konnte im Validierungsset der TCGA-Daten mit einer Genauigkeit von 99 %  die Tumorentität korrekt vorhersagen. Bei der Gruppe der HNSCC ist eine weitere Subgruppierung erkennbar. Eines dieser Cluster ist beispielsweise mit einem signifikant höheren Überleben verbunden (p<0.01).

Schlussfolgerung Die DNA-Methylierungsprofile des Primärtumorgewebes erlauben eine Differenzierung der relevanten Tumorentitäten. DNA-Methylierungsanalysen könnten daher beim zervikalen CUP-Syndrom eine Methode zur Detektion des Primärtumors darstellen. Ob auch mit DNA-Methylierungsprofilen aus Lymphknotenmetastasen die Tumorentität korrekt vorhergesagt werden kann, soll daher evaluiert werden.

Poster-PDF A-1262.pdf

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
13. Mai 2021