Genome-wide association studies (GWAS) and fine-mapping efforts to date have identified more than 100 prostate cancer (PrCa)-susceptibility loci. We meta-analyzed genotype data from a custom high-density array of 46,939 PrCa cases and 27,910 controls of European ancestry with previously genotyped data of 32,255 PrCa cases and 33,202 controls of European ancestry. Our analysis identified 62 novel loci associated (P < 5.0 × 10−8) with PrCa and one locus significantly associated with early-onset PrCa (≤55 years). Our findings include missense variants rs1800057 (odds ratio (OR) = 1.16; P = 8.2 × 10−9; G>C, p.Pro1054Arg) in ATM and rs2066827 (OR = 1.06; P = 2.3 × 10−9; T>G, p.Val109Gly) in CDKN1B. The combination of all loci captured 28.4% of the PrCa familial relative risk, and a polygenic risk score conferred an elevated PrCa risk for men in the ninetieth to ninety-ninth percentiles (relative risk = 2.69; 95% confidence interval (CI): 2.55–2.82) and first percentile (relative risk = 5.71; 95% CI: 5.04–6.48) risk stratum compared with the population average. These findings improve risk prediction, enhance fine-mapping, and provide insight into the underlying biology of PrCa1. A large meta-analysis combining genome-wide and custom high-density genotyping array data identifies 63 new susceptibility loci for prostate cancer, enhancing fine-mapping efforts and providing insights into the underlying biology.

Abstract Affymetrix U133plus2 GeneChips were used to profile 59 head and neck squamous cell cancers. A hypoxia metagene was obtained by analysis of genes whose in vivo expression clustered with the expression of 10 well-known hypoxia-regulated genes (e.g., CA9, GLUT1, and VEGF). To minimize random aggregation, strongly correlated up-regulated genes appearing in &gt;50% of clusters defined a signature comprising 99 genes, of which 27% were previously known to be hypoxia associated. The median RNA expression of the 99 genes in the signature was an independent prognostic factor for recurrence-free survival in a publicly available head and neck cancer data set, outdoing the original intrinsic classifier. In a published breast cancer series, the hypoxia signature was a significant prognostic factor for overall survival independent of clinicopathologic risk factors and a trained profile. The work highlights the validity and potential of using data from analysis of in vitro stress pathways for deriving a biological metagene/gene signature in vivo. [Cancer Res 2007;67(7):3441–9]

To investigate small-nucleolar RNAs (snoRNAs) as reference genes when measuring miRNA expression in tumour samples, given emerging evidence for their role in cancer. Four snoRNAs, commonly used for normalisation, RNU44, RNU48, RNU43 and RNU6B, and miRNA known to be associated with pathological factors, were measured by real-time polymerase chain reaction in two patient series: 219 breast cancer and 46 head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). SnoRNA and miRNA were then correlated with clinicopathological features and prognosis. Small-nucleolar RNA expression was as variable as miRNA expression (miR-21, miR-210, miR-10b). Normalising miRNA PCR expression data to these recommended snoRNAs introduced bias in associations between miRNA and pathology or outcome. Low snoRNA expression correlated with markers of aggressive pathology. Low levels of RNU44 were associated with a poor prognosis. RNU44 is an intronic gene in a cluster of highly conserved snoRNAs in the growth arrest specific 5 (GAS5) transcript, which is normally upregulated to arrest cell growth under stress. Low-tumour GAS5 expression was associated with a poor prognosis. RNU48 and RNU43 were also identified as intronic snoRNAs within genes that are dysregulated in cancer. Small-nucleolar RNAs are important in cancer prognosis, and their use as reference genes can introduce bias when determining miRNA expression.

Abstract It remains elusive whether some of the associations identified in genome-wide association studies of prostate cancer (PrCa) may be due to regulatory effects of genetic variants on CpG sites, which may further influence expression of PrCa target genes. To search for CpG sites associated with PrCa risk, here we establish genetic models to predict methylation (N = 1,595) and conduct association analyses with PrCa risk (79,194 cases and 61,112 controls). We identify 759 CpG sites showing an association, including 15 located at novel loci. Among those 759 CpG sites, methylation of 42 is associated with expression of 28 adjacent genes. Among 22 genes, 18 show an association with PrCa risk. Overall, 25 CpG sites show consistent association directions for the methylation-gene expression-PrCa pathway. We identify DNA methylation biomarkers associated with PrCa, and our findings suggest that specific CpG sites may influence PrCa via regulating expression of candidate PrCa target genes.

Several studies have reported associations between radiation toxicity and single nucleotide polymorphisms (SNPs) in candidate genes. Few associations have been tested in independent validation studies. This prospective study aimed to validate reported associations between genotype and radiation toxicity in a large independent dataset.92 (of 98 attempted) SNPs in 46 genes were successfully genotyped in 1613 patients: 976 received adjuvant breast radiotherapy in the Cambridge breast IMRT trial (ISRCTN21474421, n=942) or in a prospective study of breast toxicity at the Christie Hospital, Manchester, UK (n=34). A further 637 received radical prostate radiotherapy in the MRC RT01 multicentre trial (ISRCTN47772397, n=224) or in the Conventional or Hypofractionated High Dose Intensity Modulated Radiotherapy for Prostate Cancer (CHHiP) trial (ISRCTN97182923, n=413). Late toxicity was assessed 2 years after radiotherapy with a validated photographic technique (patients with breast cancer only), clinical assessment, and patient questionnaires. Association tests of genotype with overall radiation toxicity score and individual endpoints were undertaken in univariate and multivariable analyses. At a type I error rate adjusted for multiple testing, this study had 99% power to detect a SNP, with minor allele frequency of 0·35, associated with a per allele odds ratio of 2·2.None of the previously reported associations were confirmed by this study, after adjustment for multiple comparisons. The p value distribution of the SNPs tested against overall toxicity score was not different from that expected by chance.We did not replicate previously reported late toxicity associations, suggesting that we can essentially exclude the hypothesis that published SNPs individually exert a clinically relevant effect. Continued recruitment of patients into studies within the Radiogenomics Consortium is essential so that sufficiently powered studies can be done and methodological challenges addressed.Cancer Research UK, The Royal College of Radiologists, Addenbrooke's Charitable Trust, Breast Cancer Campaign, Cambridge National Institute of Health Research (NIHR) Biomedical Research Centre, Experimental Cancer Medicine Centre, East Midlands Innovation, the National Cancer Institute, Joseph Mitchell Trust, Royal Marsden NHS Foundation Trust, Institute of Cancer Research NIHR Biomedical Research Centre for Cancer.

Abstract Purpose: Tumor hypoxia is associated with a poor prognosis, hypoxia modification improves outcome, and hypoxic status predicts benefit from treatment. Yet, there is no universal measure of clinical hypoxia. The aim of this study was to investigate whether a 26-gene hypoxia signature predicted benefit from hypoxia-modifying treatment in both cancer types. Experimental Design: Samples were available from 157 T2–T4 laryngeal cancer and 185 T1–T4a bladder cancer patients enrolled on the accelerated radiotherapy with carbogen and nicotinamide (ARCON) and bladder carbogen nicotinamide (BCON) phase III randomized trials of radiotherapy alone or with carbogen and nicotinamide (CON) respectively. Customized TaqMan low density arrays (TLDA) were used to assess expression of the 26-gene signature using quantitative real-time PCR. The median expression of the 26 genes was used to derive a hypoxia score (HS). Patients were categorized as TLDA-HS low (≤median) or TLDA-HS high (&gt;median). The primary outcome measures were regional control (RC; ARCON) and overall survival (BCON). Results: Laryngeal tumors categorized as TLDA-HS high showed greater benefit from ARCON than TLDA-HS low tumors. Five-year RC was 81% (radiotherapy alone) versus 100% (CON) for TLDA-HS high (P = 0.009). For TLDA-HS low, 5-year RC was 91% (radiotherapy alone) versus 90% (CON; P = 0.90). TLDA-HS did not predict benefit from CON in bladder cancer. Conclusion: The 26-gene hypoxia signature predicts benefit from hypoxia-modifying treatment in laryngeal cancer. These findings will be evaluated in a prospective clinical trial. Clin Cancer Res; 19(17); 4879–88. ©2013 AACR.

Abstract Colorectal cancer (CRC) is a leading cause of cancer-related death worldwide, and has a strong heritable basis. We report a genome-wide association analysis of 34,627 CRC cases and 71,379 controls of European ancestry that identifies SNPs at 31 new CRC risk loci. We also identify eight independent risk SNPs at the new and previously reported European CRC loci, and a further nine CRC SNPs at loci previously only identified in Asian populations. We use in situ promoter capture Hi-C (CHi-C), gene expression, and in silico annotation methods to identify likely target genes of CRC SNPs. Whilst these new SNP associations implicate target genes that are enriched for known CRC pathways such as Wnt and BMP, they also highlight novel pathways with no prior links to colorectal tumourigenesis. These findings provide further insight into CRC susceptibility and enhance the prospects of applying genetic risk scores to personalised screening and prevention.

Abstract Muscle invasive bladder cancer (MIBC) is a molecularly diverse disease with varied clinical outcomes. Molecular studies typically employ bulk sequencing analysis, giving a transcriptomic snapshot of a section of the tumour. However, tumour tissues are not homogeneous, but are composed of distinct compartments such as the tumour and stroma. To investigate the molecular profiles of bladder cancer, whilst also maintaining the spatial complexity of the tumours, we employed whole transcriptome Digital Spatial Profiling (DSP). With this method we generated a dataset of transcriptomic profiles of tumour epithelium, stroma, and immune infiltrate. With these data we investigate the spatial relationship of molecular subtype signatures and ligand signalling events. We find that Basal/Squamous and Classical subtypes are mostly restricted to tumour regions, while the stroma-rich subtype signatures are abundant within the stroma itself. Additionally, we identify ligand signalling events occurring between tumour, stroma, and immune infiltrate regions, such as immune infiltrate derived GPNMB, which was highly correlated with VEGFA expression within the tumour. These findings give us new insights into the diversity of MIBC at a molecular level and provide a dataset with detailed spatial information that was not available before in bladder cancer research.

With the increase in next generation sequencing generating large amounts of genomic data, gene expression signatures are becoming critically important tools, poised to make a large impact on the diagnosis, management and prognosis for a number of diseases. Increasingly, it is becoming necessary to determine whether a gene expression signature may apply to a dataset, but no standard quality control methodology exists. In this work, we introduce the first protocol, implemented in an R package sigQC, enabling a streamlined methodological and standardised approach for the quality control validation of gene signatures on independent data sets. The emphasis in this work is in showing the critical quality control steps involved in the generation of a clinically and biologically useful, transportable gene signature, including ensuring sufficient expression, variability, and autocorrelation of a signature. We demonstrate the application of the protocol in this work, showing how the outputs created from sigQC may be used for the evaluation of gene signatures on large-scale gene expression data in cancer.

Androgen signaling drives prostate cancer progression and is a therapeutic target. Hypoxia/HIF1a signaling is associated with resistance to hormone therapy and a poor prognosis in patients treated with surgery or radiotherapy. It is not known whether the pathways operate in cooperation or independently. Using LNCaP cells with and without stable transfection of a HIF1a expression vector, we show that combined AR and HIF1a signaling promotes tumor growth in vitro and in vivo, and the capacity of HIF1a to promote tumor growth in the absence of endogenous androgen in vivo. Gene expression analysis identified 7 genes that were upregulated by both androgen and HIF1a. ChIP-Seq analysis showed that the AR and HIF/hypoxia signaling pathways function independently regulating the transcription of different genes with few shared targets. In clinical datasets elevated expression of 5 of the 7 genes was associated with a poor prognosis. Our findings suggest that simultaneous therapeutic inhibition of AR and HIF1a signaling pathways should be explored as a potential therapeutic strategy.