GC
Gordon Cann
Author with expertise in Epigenetic Modifications and Their Functional Implications
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(100% Open Access)
Cited by:
961
h-index:
20
/
i10-index:
25
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Sensitive and specific multi-cancer detection and localization using methylation signatures in cell-free DNA

M.C. Liu et al.Mar 30, 2020
+93
A
T
M

Background

 Early cancer detection could identify tumors at a time when outcomes are superior and treatment is less morbid. This prospective case-control sub-study (from NCT02889978 and NCT03085888) assessed the performance of targeted methylation analysis of circulating cell-free DNA (cfDNA) to detect and localize multiple cancer types across all stages at high specificity. 

Participants and methods

 The 6689 participants [2482 cancer (>50 cancer types), 4207 non-cancer] were divided into training and validation sets. Plasma cfDNA underwent bisulfite sequencing targeting a panel of >100 000 informative methylation regions. A classifier was developed and validated for cancer detection and tissue of origin (TOO) localization. 

Results

 Performance was consistent in training and validation sets. In validation, specificity was 99.3% [95% confidence interval (CI): 98.3% to 99.8%; 0.7% false-positive rate (FPR)]. Stage I–III sensitivity was 67.3% (CI: 60.7% to 73.3%) in a pre-specified set of 12 cancer types (anus, bladder, colon/rectum, esophagus, head and neck, liver/bile-duct, lung, lymphoma, ovary, pancreas, plasma cell neoplasm, stomach), which account for ∼63% of US cancer deaths annually, and was 43.9% (CI: 39.4% to 48.5%) in all cancer types. Detection increased with increasing stage: in the pre-specified cancer types sensitivity was 39% (CI: 27% to 52%) in stage I, 69% (CI: 56% to 80%) in stage II, 83% (CI: 75% to 90%) in stage III, and 92% (CI: 86% to 96%) in stage IV. In all cancer types sensitivity was 18% (CI: 13% to 25%) in stage I, 43% (CI: 35% to 51%) in stage II, 81% (CI: 73% to 87%) in stage III, and 93% (CI: 87% to 96%) in stage IV. TOO was predicted in 96% of samples with cancer-like signal; of those, the TOO localization was accurate in 93%. 

Conclusions

 cfDNA sequencing leveraging informative methylation patterns detected more than 50 cancer types across stages. Considering the potential value of early detection in deadly malignancies, further evaluation of this test is justified in prospective population-level studies.
77

A human DNA methylation atlas reveals principles of cell type-specific methylation and identifies thousands of cell type-specific regulatory elements

Netanel Loyfer et al.Jan 25, 2022
+45
P
H
N
Abstract DNA methylation is a fundamental epigenetic mark that governs chromatin organization, cell identity, and gene expression. Here we describe a human methylome atlas, based on deep whole-genome bisulfite sequencing allowing fragment-level analysis across thousands of unique markers for 39 cell types sorted from 207 healthy tissue samples. Replicates of the same cell-type are >99.5% identical, demonstrating robustness of cell identity programs to genetic variation and environmental perturbation. Unsupervised clustering of the atlas recapitulates key elements of tissue ontogeny, and identifies methylation patterns retained since gastrulation. Loci uniquely unmethylated in an individual cell type often reside in transcriptional enhancers and contain DNA binding sites for tissue-specific transcriptional regulators. Uniquely hyper-methylated loci are rare and are enriched for CpG islands, polycomb targets, and CTCF binding sites, suggesting a novel role in shaping cell type-specific chromatin looping. The atlas provides an essential resource for interpretation of disease-associated genetic variants, and a wealth of potential tissue-specific biomarkers for use in liquid biopsies. Summary paragraph DNA methylation, a fundamental epigenetic mark, governs chromatin organization and gene expression 1 , thus defining the molecular identity of cells and providing a window into developmental processes with wide-ranging physiologic and clinical ramifications. Current DNA methylation datasets have limitations, typically including only a fraction of methylation sites, many from cell lines that underwent massive changes in culture or from tissues containing unspecified mixtures of cells 2–6 . We present a human methylome atlas based on deep whole-genome bisulfite sequencing of 39 sorted, primary cell types and use this dataset to address fundamental questions in developmental biology, physiology and pathology. Biological replicates are >99.5% identical, demonstrating unappreciated robustness to genetic variation and environmental perturbations. Clustering recapitulates key elements of tissue ontogeny, identifying methylation patterns retained since gastrulation. Loci uniquely unmethylated in individual cell types identify novel transcriptional enhancers and are enriched for tissue-specific transcription factors binding motifs. In contrast, loci uniquely hyper-methylated in specific cell types are rare, enriched for CpG islands and polycomb targets, and overlap CTCF binding sites, suggesting a novel role in shaping cell-type-specific chromatin looping. Finally, the atlas facilitates fragment-level deconvolution of tissue and plasma methylomes across thousands of cell-type specific regions to quantify their individual components at unprecedented resolution. The human cell-type-specific methylation atlas provides an essential resource for studying gene regulation by defining cell-type-specific distal enhancers and regulators of 3D organization, for identifying pathological changes in DNA methylation, and for the interpretation of methylation-based liquid biopsies. A deep methylation atlas of 39 human cell types, sorted from healthy samples Methylomes record developmental history of cells Thousands of novel cell type-specific methylation markers Hypo-methylation uncovers cell type-specific regulatory map of distal enhancers Hyper-methylation across CTCF sites Cell type-specific biomarkers facilitate fragment-level deconvolution of tissues and cfDNA
77
Citation17
0
Save
9

Megakaryocyte and erythroblast DNA in plasma and platelets

Joshua Moss et al.Oct 4, 2022
+7
E
R
J
ABSTRACT Circulating cell-free DNA (cfDNA) fragments are a biological analyte with extensive utility in diagnostic medicine. Understanding the source of cfDNA and mechanisms of release is crucial for designing and interpreting cfDNA-based liquid biopsy assays. Using cell type-specific methylation markers as well as genome-wide methylation analysis, we determined that megakaryocytes, the precursors of anuclear platelets, are major contributors to cfDNA (∼26%), while erythroblasts contribute 1-4% of cfDNA in healthy individuals. Surprisingly, we discovered that platelets contain genomic DNA fragments originating in megakaryocytes, contrary to the general understanding that platelets lack genomic DNA. Megakaryocyte-derived cfDNA is increased in pathologies involving increased platelet production (Essential Thrombocythemia, Idiopathic Thrombocytopenic Purpura) and decreased upon reduced platelet production due to chemotherapy-induced bone marrow suppression. Similarly, erythroblast cfDNA is reflective of erythrocyte production and is elevated in patients with Thalassemia. Megakaryocyte- and erythroblast-specific DNA methylation patterns can thus serve as novel biomarkers for pathologies involving increased or decreased thrombopoiesis and erythropoiesis, which can aid in determining the etiology of aberrant levels of erythrocytes and platelets. GRAPHICAL ABSTRACT
9
Citation5
0
Save
1

Epigenetic liquid biopsies reveal elevated vascular endothelial cell turnover and erythropoiesis in asymptomatic COVID-19 patients

Roni Ben‐Ami et al.Aug 1, 2023
+24
E
N
R
Abstract The full spectrum of tissues affected by SARS-CoV-2 infection is crucial for deciphering the heterogenous clinical course of COVID-19. Here, we analyzed DNA methylation and histone modification patterns in circulating chromatin to assess cell type-specific turnover in severe and asymptomatic COVID-19 patients, in relation to clinical outcome. Patients with severe COVID-19 had a massive elevation of circulating cell-free DNA (cfDNA) levels, which originated in lung epithelial cells, cardiomyocytes, vascular endothelial cells and erythroblasts, suggesting increased cell death or turnover in these tissues. The immune response to infection was reflected by elevated B cell and monocyte/macrophage cfDNA levels, and by evidence of an interferon response in cells prior to cfDNA release. Strikingly, monocyte/macrophage cfDNA levels (but not monocyte counts), as well as lung epithelium cfDNA and vascular endothelial cfDNA, predicted clinical deterioration and duration of hospitalization. Asymptomatic patients had elevated levels of immune-derived cfDNA but did not show evidence of pulmonary or cardiac damage. Surprisingly, these patients showed elevated levels of vascular endothelial cell and erythroblast cfDNA, suggesting that sub-clinical vascular and erythrocyte turnover are universal features of COVID-19, independent of disease severity. Epigenetic liquid biopsies provide non-invasive means of monitoring COVID-19 patients, and reveal sub-clinical vascular damage and red blood cell turnover.
1
Citation2
0
Save
1

Remote immune processes revealed by immune-derived circulating cell-free DNA

Ilana Fox-Fisher et al.Sep 15, 2021
+19
B
S
I
Abstract Blood cell counts often fail to report on immune processes occurring in remote tissues. Here we use immune cell type-specific methylation patterns in circulating cell-free DNA (cfDNA) for studying human immune cell dynamics. We characterized cfDNA released from specific immune cell types in healthy individuals (N=242), cross sectionally and longitudinally. Immune cfDNA levels had no individual steady state as opposed to blood cell counts, suggesting that cfDNA concentration reflects adjustment of cell survival to maintain homeostatic cell numbers. We also observed selective elevation of immune-derived cfDNA upon perturbations of immune homeostasis. Following influenza vaccination (N=92), B-cell-derived cfDNA levels increased prior to elevated B-cell counts and predicted efficacy of antibody production. Patients with Eosinophilic Esophagitis (N=21) and B-cell lymphoma (N=27) showed selective elevation of eosinophil and B-cell cfDNA respectively, which were undetectable by cell counts in blood. Immune-derived cfDNA provides a novel biomarker for monitoring immune responses to physiological and pathological processes that are not accessible using conventional methods.