The Proteogenomic Landscape of Curable Prostate Cancer

表观遗传学 转录组 蛋白质组 前列腺癌 生物 蛋白质基因组学 计算生物学 基因组 表观遗传学 癌症 基因组学 色丛 遗传学 基因 DNA甲基化 生物信息学 蛋白质组学 基因表达 PCA3系列
作者
Ankit Sinha,Vincent Huang,Julie Livingstone,Jenny Wang,Natalie S. Fox,Natalie Kurganovs,Vladimir Ignatchenko,Katharina Fritsch,Nilgun Donmez,Lawrence E. Heisler,Yu Jia Shiah,Cindy Q. Yao,Javier A. Alfaro,Stas Volik,Anna Lapuk,Michael Fraser,Ken J. Kron,Alex Murison,Mathieu Lupien,Cenk Şahinalp,Colin C. Collins,Bernard Têtu,Mehdi Masoomian,David M. Berman,Theodorus van der Kwast,Robert G. Bristow,Thomas Kislinger,Paul C. Boutros
出处
期刊:Cancer Cell [Elsevier]
卷期号:35 (3): 414-427.e6 被引量:171
标识
DOI:10.1016/j.ccell.2019.02.005
摘要

DNA sequencing has identified recurrent mutations that drive the aggressiveness of prostate cancers. Surprisingly, the influence of genomic, epigenomic, and transcriptomic dysregulation on the tumor proteome remains poorly understood. We profiled the genomes, epigenomes, transcriptomes, and proteomes of 76 localized, intermediate-risk prostate cancers. We discovered that the genomic subtypes of prostate cancer converge on five proteomic subtypes, with distinct clinical trajectories. ETS fusions, the most common alteration in prostate tumors, affect different genes and pathways in the proteome and transcriptome. Globally, mRNA abundance changes explain only ∼10% of protein abundance variability. As a result, prognostic biomarkers combining genomic or epigenomic features with proteomic ones significantly outperform biomarkers comprised of a single data type.
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