TK
Takahiro Karasaki
Author with expertise in Genomic Landscape of Cancer and Mutational Signatures
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(86% Open Access)
Cited by:
53
h-index:
23
/
i10-index:
39
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
4

Using DNA sequencing data to quantify T cell fraction and therapy response

Robert Bentham et al.Sep 8, 2021
The immune microenvironment influences tumour evolution and can be both prognostic and predict response to immunotherapy1,2. However, measurements of tumour infiltrating lymphocytes (TILs) are limited by a shortage of appropriate data. Whole-exome sequencing (WES) of DNA is frequently performed to calculate tumour mutational burden and identify actionable mutations. Here we develop T cell exome TREC tool (T cell ExTRECT), a method for estimation of T cell fraction from WES samples using a signal from T cell receptor excision circle (TREC) loss during V(D)J recombination of the T cell receptor-α gene (TCRA (also known as TRA)). TCRA T cell fraction correlates with orthogonal TIL estimates and is agnostic to sample type. Blood TCRA T cell fraction is higher in females than in males and correlates with both tumour immune infiltrate and presence of bacterial sequencing reads. Tumour TCRA T cell fraction is prognostic in lung adenocarcinoma. Using a meta-analysis of tumours treated with immunotherapy, we show that tumour TCRA T cell fraction predicts immunotherapy response, providing value beyond measuring tumour mutational burden. Applying T cell ExTRECT to a multi-sample pan-cancer cohort reveals a high diversity of the degree of immune infiltration within tumours. Subclonal loss of 12q24.31–32, encompassing SPPL3, is associated with reduced TCRA T cell fraction. T cell ExTRECT provides a cost-effective technique to characterize immune infiltrate alongside somatic changes. A robust, cost-effective technique based on whole-exome sequencing data can be used to characterize immune infiltrates, relate the extent of these infiltrates to somatic changes in tumours, and enables prediction of tumour responses to immune checkpoint inhibition therapy.
4
Citation47
1
Save
80

Genomic evolution of non-small cell lung cancer patient-derived xenograft models

Robert Hynds et al.Jan 6, 2023
ABSTRACT Patient-derived xenograft (PDX) models of cancer, developed through injection of patient tumour cells into immunocompromised mice, have been widely adopted in preclinical studies, as well as in precision oncology approaches. However, the extent to which PDX models represent the underlying genetic diversity of a patient’s tumour and the extent of on-going genomic evolution in PDX models are incompletely understood, particularly in the context of heterogeneous cancers such as non-small cell lung cancer (NSCLC). To investigate the depiction of intratumour heterogeneity by PDX models, we derived 47 new subcutaneous multi-region PDX models from 22 patients with primary NSCLC enrolled in the clinical longitudinal cohort study TRACERx. By analysing whole exome sequencing data from primary tumours and PDX models, we find that PDX establishment creates a genomic bottleneck, with 76% of PDX models being derived from a single primary tumour subclone. Despite this, multiple primary tumour subclones were capable of PDX establishment in regional PDX models, indicating that PDX libraries derived from multiple tumour regions can capture intratumour heterogeneity. Acquisition of somatic mutations continued during PDX model expansion, and was associated with APOBEC- or mismatch repair deficiency-induced mutational signatures in a subset of models. Overall, while NSCLC PDX models retain truncal genomic alterations, the absence of subclonal heterogeneity representative of the primary tumour is a major limitation. Our results emphasise the importance of characterising and monitoring intratumour heterogeneity in the context of pre-clinical cancer studies.
1

Phenotyping of lymphoproliferative tumours generated in xenografts of non-small cell lung cancer

David Pearce et al.Jan 24, 2023
ABSTRACT Patient-derived xenograft (PDX) models involve the engraftment of tumour tissue in immunocompromised mice and represent an important pre-clinixtcal oncology research. A limitation of non-small cell lung cancer (NSCLC) PDX model derivation in NOD- scid IL2Rgamma null (NSG) mice is that a subset of initial engraftments are of lymphocytic, rather than tumour origin. In the lung TRACERx PDX pipeline, lymphoproliferations occurred in 17.8% of lung adenocarcinoma and 10% of lung squamous cell carcinoma transplantations, despite none of these patients having a prior or subsequent clinical history of lymphoproliferative disease. Lymphoproliferations were predominantly human CD20+ B cells and had the immunophenotype expected for post-transplantation diffuse large B cell lymphoma. All lymphoproliferations expressed Epstein-Barr-encoded RNAs (EBER). Analysis of immunoglobulin light chain gene rearrangements in three tumours where multiple tumour regions had resulted in lymphoproliferations suggested that each had independent clonal origins. Overall, these data suggest the presence of B cell clones with lymphoproliferative potential within primary NSCLC tumours that are under continuous immune surveillance. Since these cells can be expanded following transplantation into NSG mice, our data highlight the value of quality control measures to identify lymphoproliferations within xenograft pipelines and support the incorporation of strategies to minimise lymphoproliferations during the early stages of xenograft establishment pipelines. To present the histology data herein, we developed a Python-based tool for generating patient-level pathology overview figures from whole-slide image files; PATHOverview is available on GitHub ( https://github.com/EpiCENTR-Lab/PATHOverview ).