AJ
Alex Janse
Author with expertise in Genomic Landscape of Cancer and Mutational Signatures
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
6
h-index:
3
/
i10-index:
2
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
4

Systematic discovery of gene fusions in pediatric cancer by integrating RNA-seq and WGS

Ianthe Belzen et al.Sep 1, 2021
Abstract Background Gene fusions are important cancer drivers in pediatric cancer and their accurate detection is essential for diagnosis and treatment. Clinical decision-making requires high confidence and precision of detection. Recent developments show RNA sequencing (RNA-seq) is promising for genome-wide detection of fusion products, but hindered by many false positives that require extensive manual curation and impede discovery of pathogenic fusions. Results We developed Fusion-sq to detect tumor-specific gene fusions by integrating and “fusing” evidence from RNA-seq and whole genome sequencing (WGS) using intron-exon gene structure. In a pediatric pan-cancer cohort of 130 patients, we identified 165 high confidence tumor-specific gene fusions and their underlying structural variants (SVs). This includes all clinically relevant fusions known to be present in this cohort (30 patients). Fusion-sq distinguishes healthy-occurring from tumor-specific fusions, and resolves fusions in amplified regions and copy number unstable genomes. A high gene fusion burden is associated with copy number instability. We identified 27 potentially pathogenic fusions involving oncogenes or tumor-suppressor genes characterised by underlying SVs or expression changes indicative of activating or disruptive effects. Conclusions Our results indicate how clinically relevant and potentially pathogenic gene fusions can be identified and their functional effects investigated by combining WGS and RNA-seq. Integrating RNA fusion predictions with underlying SVs advances fusion detection beyond extensive manual filtering. Taken together, we developed a method for identifying candidate fusions that is suitable for precision oncology applications. Our method provides multi-omics evidence for assessing the pathogenicity of tumor-specific fusions for future clinical decision making.
4
Citation5
0
Save
0

Complex structural variation is prevalent and highly pathogenic in pediatric solid tumors

Ianthe Belzen et al.Jan 1, 2023
Background: In pediatric cancer, structural variants (SVs) and copy number alterations can contribute to cancer initiation and progression, and hence aid diagnosis and treatment stratification. The few studies into complex rearrangements have found associations with tumor aggressiveness or poor outcome. Yet, their prevalence and biological relevance across pediatric solid tumors remains unknown. Results: In a cohort of 120 primary tumors, we systematically characterized patterns of extrachromosomal DNA, chromoplexy and chromothripsis across five pediatric solid cancer types: neuroblastoma, Ewing sarcoma, Wilms tumor, hepatoblastoma and rhabdomyosarcoma. Complex SVs were identified in 56 tumors (47%) and different classes occurred across multiple cancer types. Recurrently mutated regions tend to be cancer-type specific and overlap with cancer genes, suggesting that selection contributes to shaping the SV landscape. In total, we identified potentially pathogenic complex SVs in 42 tumors that affect cancer driver genes or result in unfavorable chromosomal alterations. Half of which were known drivers, e.g. MYCN amplifications due to ecDNA and EWSR1::FLI1 fusions due to chromoplexy. Recurrent novel candidate complex events include chromoplexy in WT1 in Wilms tumors, focal chromothripsis with 1p loss in hepatoblastomas and complex MDM2 amplifications in rhabdomyosarcomas. Conclusions: Complex SVs are prevalent and pathogenic in pediatric solid tumors. They represent a type of genomic variation which currently remains unexplored. Moreover, carrying complex SVs seems to be associated with adverse clinical events. Our study highlights the potential for complex SVs to be incorporated in risk stratification or exploited for targeted treatments.