Abstract Background Head and neck cancer is the sixth most common malignancy worldwide, with the relatively low 5-year survival rate, mainly because it is diagnosed at a late stage. Infection with HPV is well known etiology, which affects nature of these cancers and patients’ survival. Besides, it is considered that the main driving force for this type of cancer could be epigenetics. In this study we aimed to find potential epigenetic biomarkers, by integrating miRNome, methylome, and transcriptome analyses. Methods From the fresh head and neck cancer tissue samples, we chose a group for miRNome, methylome and transcriptome profiling, in comparison to adequate control samples. Bioinformatics analyses are performed in R v4.2.2. Count normalization and group differential expression for mRNA and the previously obtained miRNA count data was performed with DESeq2 v1.36. Gene set enrichment analysis was performed and visualized using gProfiler2 v0.2.1 Identification of miRNA targets was performed by querying in miRTarBase using multiMiR v1.18.0. Annotation of CpG sites merging into islands was obtained from RnBeads.hg19 v1.28.0. package. For the integrative analysis we performed kmeans clustering using stats v4.2.2 package, using 8-12 clusters and nstart 100. Results We found that transcriptome analysis divides samples into cancers and controls clusters, with no relation to HPV status or cancer anatomical location. Differently expressed genes (n=2781) were predominantly associated with signaling pathways of tumour progression. We identified a cluster of genes under control of the transcription factor E2F, that are significantly underexpressed in cancer tissue, as well as T cell immunity genes and genes related to regulation of transcription. Among overexpressed genes in tumours we found those that belong to cell cycle regulation and vasculature. A small number of genes were found significantly differently expressed in HPV positive versus HPV negative tumours (for example NEFH, ZFR2, TAF7L, ZNF541, and TYMS). Conclusions In this comprehensive study on an overlapping set of samples where the integration of miRNome, methylome and transcriptome analysis were performed for head and neck cancer, we demonstrated that the majority of genes were associated exclusively with miRNome or methylome and, to a lesser extent, under control of both epigenetic mechanisms.

BCL11B is a Cys2-His2 zinc-finger (C2H2-ZnF) domain-containing, DNA-binding, transcription factor with established roles in the development of various organs and tissues, primarily the immune and nervous systems. BCL11B germline variants have been associated with a variety of developmental syndromes. However, genotype-phenotype correlations along with pathophysiologic mechanisms of selected variants mostly remain elusive. To dissect these, we performed genotype-phenotype correlations of 92 affected individuals harboring a pathogenic or likely pathogenic BCL11B variant, followed by immune phenotyping, analysis of chromatin immunoprecipitation DNA-sequencing data, dual-luciferase reporter assays, and molecular modeling. These integrative analyses enabled us to define three clinical subtypes of BCL11B-related disorders. It is likely that gene-disruptive BCL11B variants and missense variants affecting zinc-binding cysteine and histidine residues cause mild to moderate neurodevelopmental delay with increased propensity for behavioral and dental anomalies, allergies and asthma, and reduced type 2 innate lymphoid cells. Missense variants within C2H2-ZnF DNA-contacting α helices cause highly variable clinical presentations ranging from multisystem anomalies with demise in the first years of life to late-onset, hyperkinetic movement disorder with poor fine motor skills. Those not in direct DNA contact cause a milder phenotype through reduced, target-specific transcriptional activity. However, missense variants affecting C2H2-ZnFs, DNA binding, and "specificity residues" impair BCL11B transcriptional activity in a target-specific, dominant-negative manner along with aberrant regulation of alternative DNA targets, resulting in more severe and unpredictable clinical outcomes. Taken together, we suggest that the phenotypic severity and variability is largely dependent on the DNA-binding affinity and specificity of altered BCL11B proteins.