Abstract

 The IASLC Staging and Prognostic Factors Committee has collected a new database of 94,708 cases donated from 35 sources in 16 countries around the globe. This has now been analysed by our statistical partners at Cancer Research And Biostatistics and, in close collaboration with the members of the committee proposals have been developed for the T, N, and M categories of the 8th edition of the TNM Classification for lung cancer due to be published late 2016. In this publication we describe the methods used to evaluate the resultant Stage groupings and the proposals put forward for the 8th edition.

Aneuploidy, whole chromosome or chromosome arm imbalance, is a near-universal characteristic of human cancers. In 10,522 cancer genomes from The Cancer Genome Atlas, aneuploidy was correlated with TP53 mutation, somatic mutation rate, and expression of proliferation genes. Aneuploidy was anti-correlated with expression of immune signaling genes, due to decreased leukocyte infiltrates in high-aneuploidy samples. Chromosome arm-level alterations show cancer-specific patterns, including loss of chromosome arm 3p in squamous cancers. We applied genome engineering to delete 3p in lung cells, causing decreased proliferation rescued in part by chromosome 3 duplication. This study defines genomic and phenotypic correlates of cancer aneuploidy and provides an experimental approach to study chromosome arm aneuploidy.

Summary

 DNA damage repair (DDR) pathways modulate cancer risk, progression, and therapeutic response. We systematically analyzed somatic alterations to provide a comprehensive view of DDR deficiency across 33 cancer types. Mutations with accompanying loss of heterozygosity were observed in over 1/3 of DDR genes, including TP53 and BRCA1/2. Other prevalent alterations included epigenetic silencing of the direct repair genes EXO5, MGMT, and ALKBH3 in ∼20% of samples. Homologous recombination deficiency (HRD) was present at varying frequency in many cancer types, most notably ovarian cancer. However, in contrast to ovarian cancer, HRD was associated with worse outcomes in several other cancers. Protein structure-based analyses allowed us to predict functional consequences of rare, recurrent DDR mutations. A new machine-learning-based classifier developed from gene expression data allowed us to identify alterations that phenocopy deleterious TP53 mutations. These frequent DDR gene alterations in many human cancers have functional consequences that may determine cancer progression and guide therapy.

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.

We analyzed molecular data on 2,579 tumors from The Cancer Genome Atlas (TCGA) of four gynecological types plus breast. Our aims were to identify shared and unique molecular features, clinically significant subtypes, and potential therapeutic targets. We found 61 somatic copy-number alterations (SCNAs) and 46 significantly mutated genes (SMGs). Eleven SCNAs and 11 SMGs had not been identified in previous TCGA studies of the individual tumor types. We found functionally significant estrogen receptor-regulated long non-coding RNAs (lncRNAs) and gene/lncRNA interaction networks. Pathway analysis identified subtypes with high leukocyte infiltration, raising potential implications for immunotherapy. Using 16 key molecular features, we identified five prognostic subtypes and developed a decision tree that classified patients into the subtypes based on just six features that are assessable in clinical laboratories.

A universal and consistent stage classification system, which describes the anatomic extent of a cancer, provides a foundation for communication and collaboration. Thymic epithelial malignancies have seen little progress, in part because of the lack of an official system. The International Association for the Study of Lung Cancer and the International Thymic Malignancies Interest Group assembled a large retrospective database, a multispecialty international committee and carried out extensive analysis to develop proposals for the 8th edition of the stage classification manuals. This tumor, node, metastasis (TNM)-based system is applicable to all types of thymic epithelial malignancies. This article summarizes the proposed definitions of the T, N, and M components and describes how these are combined into stage groups. This represents a major step forward for thymic malignancies.

IntroductionRevisions to the TNM stage classifications for lung cancer, informed by the international database (N = 94,708) of the International Association for the Study of Lung Cancer (IASLC) Staging and Prognostic Factors Committee, need external validation. The objective was to externally validate the revisions by using the National Cancer Data Base (NCDB) of the American College of Surgeons.MethodsCases presenting from 2000 through 2012 were drawn from the NCDB and reclassified according to the eighth edition stage classification. Clinically and pathologically staged subsets of NSCLC were analyzed separately. The T, N, and overall TNM classifications were evaluated according to clinical, pathologic, and “best” stage (N = 780,294). Multivariate analyses were carried out to adjust for various confounding factors. A combined analysis of the NSCLC cases from both databases was performed to explore differences in overall survival prognosis between the two databases.ResultsThe databases differed in terms of key factors related to data source. Survival was greater in the IASLC database for all stage categories. However, the eighth edition TNM stage classification system demonstrated consistent ability to discriminate TNM categories and stage groups for clinical and pathologic stage.ConclusionsThe IASLC revisions made for the eighth edition of lung cancer staging are validated by this analysis of the NCDB database by the ordering, statistical differences, and homogeneity within stage groups and by the consistency within analyses of specific cohorts.

Abstract

Introduction

 Small cell lung cancer (SCLC) is commonly classified as either limited or extensive, but the Union for International Cancer Control TNM Classification of Malignant Tumours seventh edition (2009) recommended tumor, node, and metastasis (TNM) staging based on analysis of the International Association for the Study of Lung Cancer (IASLC) database. 

Methods

 Survival analyses were performed for clinically and pathologically staged patients presenting with SCLC from 1999 through 2010. Prognosis was compared in relation to the TNM seventh edition staging to serve as validation and analyzed in relation to proposed changes to the T descriptors found in the eighth edition. 

Results

 There were 5002 patients: 4848 patients with clinical and 582 with pathological stages. Among these, 428 had both. Survival differences were confirmed for T and N categories and maintained in relation to proposed revisions to T descriptors for seventh edition TNM categories and proposed changes in the eighth edition. There were also survival differences, notably at 12 months, in patients with brain-only single-site metastasis (SSM) compared to SSM at other sites, and SSM without a pleural effusion showed a better prognosis than other patients in the M1b category. 

Conclusion

 We confirm the prognostic value of clinical and pathological TNM staging in patients with SCLC, and recommend continued usage for SCLC in relation to proposed changes to T, N, and M descriptors for NSCLC in the eighth edition. However, for M descriptors, it remains uncertain whether survival differences in patients with SSM in the brain simply reflect better treatment options rather than better survival based on anatomic extent of disease.

This integrated, multiplatform PanCancer Atlas study co-mapped and identified distinguishing molecular features of squamous cell carcinomas (SCCs) from five sites associated with smoking and/or human papillomavirus (HPV). SCCs harbor 3q, 5p, and other recurrent chromosomal copy-number alterations (CNAs), DNA mutations, and/or aberrant methylation of genes and microRNAs, which are correlated with the expression of multi-gene programs linked to squamous cell stemness, epithelial-to-mesenchymal differentiation, growth, genomic integrity, oxidative damage, death, and inflammation. Low-CNA SCCs tended to be HPV(+) and display hypermethylation with repression of TET1 demethylase and FANCF, previously linked to predisposition to SCC, or harbor mutations affecting CASP8, RAS-MAPK pathways, chromatin modifiers, and immunoregulatory molecules. We uncovered hypomethylation of the alternative promoter that drives expression of the ΔNp63 oncogene and embedded miR944. Co-expression of immune checkpoint, T-regulatory, and Myeloid suppressor cells signatures may explain reduced efficacy of immune therapy. These findings support possibilities for molecular classification and therapeutic approaches.