Malte Suchan (Köln), Nora Wuerdemann (Köln), Marc Heilemann (Köln), Steffen Wagner (Gießen), Christine Langer (Gießen), Christoph Arens (Gießen), Shachi Jenny Sharma (Köln), Arthur Charpentier (Köln), Hans Eckel (Köln), Charlotte Klasen (Köln), Philipp Zimmermann (Köln), Johanna Prinz (Köln), Svenja Wagener-Ryczek (Köln), Christoph Arolt (Köln), Alexander Quaas (Köln), Jens Peter Klußmann (Köln)
Introduction:
Up to 25% of patients with HPV-positive oropharyngeal carcinoma (HPV+ OPSCC) develop recurrence. Biomarkers for the early identification of this subcohort are missing. The aim of this study was to identify a transcriptome (mRNA)-based expression profile associated with the development of recurrence in patients with HPV+ OPSCC.
Materials/Methods:
83 patients with HPV+ OPSCC were included in this study. Nanostring technology (nCounter® PanCancer IO360TM Panel) was used for transcriptome analysis of 710 genes in the respective primary tumors. Subsequently, the mRNA signature was compared between HPV+ OPSCC with and without recurrence (local and distant recurrence). To establish an OPSCC Outcome Score, a logistic regression model was trained using machine learning on a group of 55 patients and then applied to an independent validation group of 28 patients.
Results:
In the group of HPV+ OPSCC with local or distant recurrence, five significantly overexpressed genes (CXCL11, WNT7a, IL32, PECAM1, CEBPB) were identified. 27 genes were significantly less expressed. The OPSCC Outcome Score could assign patients to an outcome group (recurrence vs. no recurrence) with an accuracy of 79% (AUC=0.84).
Discussion:
At the transcriptome level, an mRNA signature for predicting recurrence in patients with HPV+ OPSCC was developed using the OPSCC Outcome Score. Application in larger cohorts is necessary to validate the results.
Einleitung:
Bis zu 25% der Patienten mit einem HPV-positiven Oropharynxkarzinom (HPV+ OPSCC) entwickeln ein Rezidiv. Biomarker zur frühzeitigen Identifikation dieser Subkohorte fehlen. Ziel dieser Studie war es ein Transkriptom (mRNA)-basiertes Expressionsprofil zu identifizieren, welches mit der Entwicklung eines Rezidivs bei Patienten mit einem HPV+ OPSCC in Zusammenhang steht.
Material/Methoden:
Eingeschlossen in diese Studie wurden 83 Patienten mit einem HPV+ OPSCC. Mittels Nanostring-Technologie (nCounter® PanCancer IO360TM Panel) erfolgte die Transkriptom-Analyse von 710 Genen in den jeweiligen Primärtumoren. Im Anschluss wurde die mRNA-Signatur zwischen HPV+ OPSCC mit und ohne Rezidiv (Lokal- und Fernrezidiv) verglichen. Zur Etablierung eines OPSCC Outcome Scores wurde mittels maschinellen Lernens ein logistisches Regressionsmodell an einer Gruppe von 55 Patienten trainiert und im Anschluss an einer unabhängigen Validierungsgruppe von 28 Patienten angewendet.
Ergebnisse:
In der Gruppe der HPV+ OPSCC mit Lokal- oder Fernrezidiv konnten fünf signifikant überexprimierte Gene (CXCL11, WNT7a, IL32, PECAM1, CEBPB) identifiziert werden. 27 Gene waren signifikant geringer exprimiert. Der OPSCC Outcome Score konnte Patienten mit einer Genauigkeit von 79% (AUC=0.84) einer Ergebnisgruppe (Rezidiv vs. kein Rezidiv) zuordnen.
Diskussion:
Auf Transkriptom-Ebene konnte mittels OPSCC Outcome Score eine mRNA-Signatur zur Vorhersage eines Rezidivs bei Patienten mit HPV+ OPSCC entwickelt werden. Eine Anwendung in größeren Kohorten ist notwendig, um die Ergebnisse zu validieren.
Die Autorinnen/Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.