Karakterisatie van de evolutie en heterogeniteit van niet-kleincellige longkanker via multi-omics analyse en deconvolutie

Heterogeniteit op moleculair en cellulair niveau bemoeilijkt de diagnose en behandeling van kanker. Tumoren bestaan uit subpopulaties van cellen (subclones) met telkens andere genetische fouten, die ook hun fenotype kunnen beïnvloeden. Studies naar intratumorale heterogeniteit focussen meestal op één informatiedrager. Een multi-omics kijk is vereist om de impact van mutaties te begrijpen. Multi-omics sequenering van aparte cellen is echter technisch moeilijk en te duur voor een cohort van patienten. In dit project zullen we daarom verder bouwen op onze methoden voor computationele deconvolutie van bulk sequentiedata. Door de bijdrage van normale cellen en variaties in aantal genkopieën weg te filteren, reconstrueren we de onderliggende DNA methylatie- en expressieprofielen van de tumor. Toegepast op de meerdere stalen per tumor met multi-omics data in de TRACERx studie, laat dit ons toe om de evolutie en heterogeniteit in DNA methylatie en genexpressie in niet-kleincellige longkanker in kaart te brengen. Validatie van onze deconvolutie gebeurt via analyse van data van gesorteerde celpopulaties en beperkte multi-omics sequenering van aparte cellen. Door de pure DNA methylatie- en expressieprofielen op de reeds bestaande fylogenetische bomen van de tumoren te plaatsen, zijn we in staat clonale genotypes en fenotypes te linken. Deze resultaten dragen bij aan ons inzicht in de ontwikkeling van kanker en kunnen helpen bij de bepaling van behandelingen en biomerkers.