CO
Clara Oh
Author with expertise in Cancer Stem Cells and Tumor Metastasis
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
697
h-index:
6
/
i10-index:
6
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
4

Pathogenic Germline Variants in 10,389 Adult Cancers

Kuan‐lin Huang et al.Apr 1, 2018
+755
J
M
K
We conducted the largest investigation of predisposition variants in cancer to date, discovering 853 pathogenic or likely pathogenic variants in 8% of 10,389 cases from 33 cancer types. Twenty-one genes showed single or cross-cancer associations, including novel associations of SDHA in melanoma and PALB2 in stomach adenocarcinoma. The 659 predisposition variants and 18 additional large deletions in tumor suppressors, including ATM, BRCA1, and NF1, showed low gene expression and frequent (43%) loss of heterozygosity or biallelic two-hit events. We also discovered 33 such variants in oncogenes, including missenses in MET, RET, and PTPN11 associated with high gene expression. We nominated 47 additional predisposition variants from prioritized VUSs supported by multiple evidences involving case-control frequency, loss of heterozygosity, expression effect, and co-localization with mutations and modified residues. Our integrative approach links rare predisposition variants to functional consequences, informing future guidelines of variant classification and germline genetic testing in cancer.
4
Citation687
0
Save
12

Spatial drivers and pre-cancer populations collaborate with the microenvironment in untreated and chemo-resistant pancreatic cancer

Daniel Zhou et al.Jan 14, 2021
+54
F
L
D
SUMMARY Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) is a lethal disease with limited treatment options and poor survival. We studied 73 samples from 21 patients (7 treatment-naïve and 14 treated with neoadjuvant regimens), analyzing distinct spatial units and performing bulk proteogenomics, single cell sequencing, and cellular imaging. Spatial drivers, including mutant KRAS , SMAD4 , and GNAQ, were associated with differential phosphosignaling and metabolic responses compared to wild type. Single cell subtyping discovered 12 of 21 tumors with mixed basal and classical features. Trefoil factor family members were upregulated in classical populations, while the basal populations showed enhanced expression of mesenchymal genes, including VIM and IGTB1 . Acinar-ductal metaplasia (ADM) populations, present in 95% of patients, with 46% reduction of driver mutation fractions compared to tumor populations, exhibited suppressive and oncogenic features linked to morphologic states. We identified coordinated expression of TIGIT in exhausted and regulatory T cells and Nectin receptor expression in tumor cells. Higher expression of angiogenic and stress response genes in dendritic cells compared to tumor cells suggests they have a pro-tumorigenic role in remodeling the microenvironment. Treated samples contain a three-fold enrichment of inflammatory CAFs when compared to untreated samples, while other CAF subtypes remain similar. A subset of tumor and/or ADM-specific biomarkers showed differential expression between treatment groups, and several known drug targets displayed potential cross-cell type reactivities. This resolution that spatially defined single cell omics provides reveals the diversity of tumor and microenvironment populations in PDAC. Such understanding may lead to more optimal treatment regimens for patients with this devastating disease. HIGHLIGHTS Acinar-ductal metaplasia (ADM) cells represent a genetic and morphologic transition state between acinar and tumor cells. Inflammatory cancer associated fibroblasts (iCAFs) are a major component of the PDAC TME and are significantly higher in treated samples Receptor-ligand analysis reveals tumor cell-TME interactions through NECTIN4-TIGIT Tumor and ADM cell proteogenomics differ between treated and untreated samples, with unique and shared potential drug targets
12
Citation10
0
Save
0

Differential chromatin accessibility and transcriptional dynamics define breast cancer subtypes and their lineages

Michael Iglesia et al.Nov 2, 2023
+57
S
R
M
ABSTRACT Breast cancer is a heterogeneous disease, and treatment is guided by biomarker profiles representing distinct molecular subtypes. Breast cancer arises from the breast ductal epithelium, and experimental data suggests breast cancer subtypes have different cells of origin within that lineage. The precise cells of origin for each subtype and the transcriptional networks that characterize these tumor-normal lineages are not established. In this work, we applied bulk, single-cell (sc), and single-nucleus (sn) multi-omic techniques as well as spatial transcriptomics and multiplex imaging on 61 samples from 37 breast cancer patients to show characteristic links in gene expression and chromatin accessibility between breast cancer subtypes and their putative cells of origin. We applied the PAM50 subtyping algorithm in tandem with bulk RNA-seq and snRNA-seq to reliably subtype even low-purity tumor samples and confirm promoter accessibility using snATAC. Trajectory analysis of chromatin accessibility and differentially accessible motifs clearly connected progenitor populations with breast cancer subtypes supporting the cell of origin for basal-like and luminal A and B tumors. Regulatory network analysis of transcription factors underscored the importance of BHLHE40 in luminal breast cancer and luminal mature cells, and KLF5 in basal-like tumors and luminal progenitor cells. Furthermore, we identify key genes defining the basal-like ( PRKCA , SOX6 , RGS6 , KCNQ3 ) and luminal A/B ( FAM155A , LRP1B ) lineages, with expression in both precursor and cancer cells and further upregulation in tumors. Exhausted CTLA4-expressing CD8+ T cells were enriched in basal-like breast cancer, suggesting altered means of immune dysfunction among breast cancer subtypes. We used spatial transcriptomics and multiplex imaging to provide spatial detail for key markers of benign and malignant cell types and immune cell colocation. These findings demonstrate analysis of paired transcription and chromatin accessibility at the single cell level is a powerful tool for investigating breast cancer lineage development and highlight transcriptional networks that define basal and luminal breast cancer lineages.