Abstract Background Persistent infections with high-risk human papillomavirus (hrHPV) can cause cervical squamous intraepithelial lesions (SIL) that may progress to cancer. The cervicovaginal microbiome (CVM) correlates with SIL, but the temporal composition of the CVM after hrHPV infections has not been fully clarified. Methods To determine the association between the CVM composition and infection outcome, we applied high-resolution microbiome profiling using the circular probe-based RNA sequencing technology on a longitudinal cohort of cervical smears obtained from 141 hrHPV DNA-positive women with normal cytology at first visit, of whom 51 were diagnosed by cytology with SIL six months later. Results Here we show that women with a microbial community characterized by low diversity and high Lactobacillus crispatus abundance at both visits exhibit low risk to SIL development, while women with a microbial community characterized by high diversity and Lactobacillus depletion at first visit have a higher risk of developing SIL. At the level of individual species, we observed that a high abundance for Gardnerella vaginalis and Atopobium vaginae at both visits associate with SIL outcomes. These species together with Dialister micraerophilus showed a moderate discriminatory power for hrHPV infection progression. Conclusions Our results suggest that the CVM can potentially be used as a biomarker for cervical disease and SIL development after hrHPV infection diagnosis with implications on cervical cancer prevention strategies and treatment of SIL.

Abstract Persistent infections with high-risk human papillomavirus (hrHPV) can cause cervical squamous intraepithelial lesions (SIL) that may progress to cancer. The cervicovaginal microbiome (CVM) correlates with SIL, but the temporal composition of the CVM after hrHPV infections has not been fully clarified. To determine the association between the CVM composition and infection outcome, we applied high-resolution microbiome profiling using the circular probes-based RNA sequencing technology on a longitudinal cohort of cervical smears obtained from 141 hrHPV DNA-positive women with normal cytology at first visit, of whom 51 were diagnosed by cytology with SIL six months later. Here we show that women with a microbial community characterized by low diversity and high Lactobacillus crispatus abundance exhibit low risk to SIL development at both visits, while women with a microbial community characterized by high diversity and Lactobacillus depletion at first visit have a higher risk of developing SIL. At the level of individual species we observed that an increased abundance for Gardnerella vaginalis and Atopobium vaginae associate with SIL outcomes at both visits. These species together with Dialister micraerophilus showed a moderate discriminatory power for hrHPV infection progression. Our results suggest that the CVM can potentially be used as a biomarker for cervical disease and SIL development after hrHPV infection diagnosis with implications on cervical cancer prevention strategies and treatment of SIL.

Hundreds of biology-based precision drugs are available that neutralize aberrant molecular pathways in cancer. Molecular heterogeneity and the lack of reliable companion diagnostic biomarkers for many drugs makes targeted treatment of cancer inaccurate for many individuals, leading to futile overtreatment. To acquire a comprehensive insight in aberrant actionable biological pathways in individual cancers we applied a cost-effective targeted RNA next generation sequencing (NGS) technique. The test allows NGS-based measurement of transcript levels and splice variants of hundreds of genes with established roles in the biological behavior in many cancer types. We here present proof of concept that the technique generates a correct molecular diagnosis and a prognosis for glioma patients. The test not only confirmed known brain cancer-associated molecular aberrations but also identified aberrant expression levels of actionable genes and mutations that are associated with other cancer types. Targeted RNA-NGS is therefore a highly attractive method to guide precision therapy for the individual patient based on pathway analysis.

Glioblastoma (GB) is a fatal disease in which most targeted therapies have clinically failed. However, pharmacological reactivation of tumor suppressors has not been thoroughly studied as yet as a GB therapeutic strategy. Tumor suppressor Protein Phosphatase 2A (PP2A), is inhibited by non-genetic mechanisms in GB, and thus it would be potentially amendable for therapeutic reactivation. Here we demonstrate, that small molecule activators of PP2A (SMAPs), NZ-8-061 and DBK-1154, effectively cross the in vitro model of blood-brain barrier (BBB), and in vivo partition to mouse brain tissue after oral dosing. In vitro , SMAPs exhibit robust cell killing activity against five established GB cell lines, and nine patient-derived primary glioma cell lines. Collectively these cell lines have heterogenous genetic background, kinase inhibitor resistance profile, and stemness properties; and they represent different clinical GB subtypes. Oral dosing of either of the SMAPs significantly reduced growth of infiltrative intracranial GB tumors. DBK-1154, with both higher degree of brain/blood distribution, and more potent in vitro activity against all tested GB cell lines, also significantly increased survival of mice bearing orthotopic GB xenografts. In summary, this report presents a proof-of-principle data for BBB-permeable tumor suppressor reactivation therapy for glioblastoma cells of heterogenous molecular background.

Microarray and Single-Molecule Molecular Inversion Probe (smMIP)-based targeted RNA sequencing are two RNA profiling platforms for identifying disease-associated biomarkers. The microarray uses a GeneChip array with oligonucleotide probes to measure expression levels across thousands of genes, while smMIPs capture and quantify RNA transcripts and transcript variants via next-generation sequencing. To evaluate the strengths and weaknesses of both platforms, a comparative gene expression profiling study was conducted using RNA samples from 52 prostate tissues (normal, benign prostatic hyperplasia (BPH) and various prostate cancer (PCa) grades). Of all genes covered by both platforms, only 35% of the expression levels aligned, with 45% showing discrepancies. Both platforms identified the same 17 genes as potential PCa biomarkers. Microarray analysis identified an additional 253 genes that were not covered or not identified by smMIP technology, while smMIP technology identified eight markers not covered or not identified in the microarray core gene analysis, including fusion genes and splice variants. For high-grade prostate cancer (HG-PCa), the smMIP-method identified 8 markers, and the microarray identified 17 markers, with FOLH1, FAP and CLDN3 being common across both platforms. The choice of RNA expression analysis technology depends on research objectives; microarray technology is useful for the evaluation of a wide range of genes but has low throughput. In contrast, smMIP-based RNA sequencing enables sensitive analysis with minimal RNA in a medium- to high-throughput setting.