AM
Alexandra Massa
Author with expertise in Genomic Landscape of Cancer and Mutational Signatures
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
2
(100% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
3
/
i10-index:
3
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A common set of structurally distinct endogenous retroviruses predict survival in multiple human tumor types

Alexandra Massa et al.Feb 10, 2024
+4
E
H
A
Abstract Accumulating evidence suggests that viral mimicry induction in cancer cells through the expression of human endogenous retroviral elements (ERVs) enhances tumor immunogenicity and improves response to immunotherapy. However, the characterization of ERV expression across multiple tumor types, their clinical relevance, and their role in tumor immunity remain limited. Here, we assessed the prognostic and immune-related consequences of ERV expression across 8 different tumor types from The Cancer Genome Atlas (TCGA). We applied a recently developed tool, Telescope, to quantify the expression of 14,968 ERVs in bulk tumor RNA-sequencing data. Approximately 15-22% of Telescope’s ERVs (n avg = 2,736) were expressed in each tumor cohort. We identified both tissue-specific and commonly expressed ERVs across cohorts. Over 50% of tissue-specific ERVs were ubiquitously expressed (n = 1,709) across all 8 tumor types. Using patient clinical data, we identified a subset of 94 ERVs whose expression levels were significantly associated with overall survival, of which 42 were favorably prognostic. Prognostic ERVs displayed unique structural characteristics, including more frequent inverted repeats and more stable secondary structures. Patients were classified based on ERV expression, allowing identification of patient cohorts with greater than 6-fold differences in overall survival. We also found that expression of positively prognostic ERVs was associated with enrichment for selected anti-tumor immune response gene expression signatures. This analysis extends previous results identifying patterns of ERV expression in bulk tumor RNA-seq datasets, providing further insight into the role of ERVs in tumor clinicopathology and immunogenicity.
1

Pancreatic cancer prognosis is predicted by a novel ATAC-array technology for assessing chromatin accessibility

Surajit Dhara et al.Jan 22, 2021
+25
A
L
S
We investigated tumor-cell-intrinsic chromatin accessibility patterns of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) by ATAC-seq on EpCAM+ PDAC malignant epithelial cells, sorted from 54 freshly resected human tumors, and discovered a signature of 1092 chromatin loci displaying differential accessibility between patients with disease free survival (DFS) < 1 year and patients with DFS > 1 year. Analyzing transcription factor (TF) binding motifs within these loci, we identified two TFs (ZKSCAN1 and HNF1b) displaying differential nuclear localization between patients with short vs. long DFS. We further developed a novel chromatin accessibility microarray methodology termed ATAC-Array, an easy-to-use platform obviating the time and cost of next generation sequencing. Applying this novel methodology to the original ATAC-seq libraries as well as independent libraries generated from patient-derived organoids, we validated ATAC-array technology in both the original ATAC-Seq cohort as well as in an independent validation cohort. We conclude that PDAC prognosis can be predicted by ATAC-array, which represents a novel, low-cost, clinically feasible technology for assessing chromatin accessibility profiles.