Abstract MicroRNAs (miRNAs) are important gene regulators, which are often deregulated in cancers. In this study, the authors analyzed the microRNAs profiles of 78 matched cancer/noncanerous liver tissues from HCC patients and 10 normal liver tissues and found that 69 miRNAs were differentially expressed between hepatocellular carcinoma (HCC) and corresponding noncancerous liver tissues (N). Then the expressions of 8 differentially expressed miRNAs were validated by real time RT PCR. The set of differentially expressed miRNAs could distinctly classify HCC, N and normal liver tissues (NL). Moreover, some of these differentially expressed miRNAs were related to the clinical factors of HCC patients. Most importantly, Kaplan‐Meier estimates and the log‐rank test showed that high expression of hsa‐miR‐125b was correlated with good survival of HCC patients (hazard ratio, 1.787, 95% confidence interval, 1.020–3.133, p = 0.043). The transfection assay showed that overexpression of miR‐125b in HCC cell line could obviously suppress the cell growth and phosporylation of Akt. In conclusion, the authors have demonstrated the diagnostic miRNA profile for HCC, and for the first time, identified the miR‐125b with predictive significance for HCC prognosis. © 2008 Wiley‐Liss, Inc.

Abstract Purpose: The tumor microenvironment has a profound impact on prognosis and immunotherapy. However, the landscape of the triple-negative breast cancer (TNBC) microenvironment has not been fully understood. Experimental Design: Using the largest original multi-omics dataset of TNBC (n = 386), we conducted an extensive immunogenomic analysis to explore the heterogeneity and prognostic significance of the TNBC microenvironment. We further analyzed the potential immune escape mechanisms of TNBC. Results: The TNBC microenvironment phenotypes were classified into three heterogeneous clusters: cluster 1, the “immune-desert” cluster, with low microenvironment cell infiltration; cluster 2, the “innate immune-inactivated” cluster, with resting innate immune cells and nonimmune stromal cells infiltration; and cluster 3, the “immune-inflamed” cluster, with abundant adaptive and innate immune cells infiltration. The clustering result was validated internally with pathologic sections and externally with The Cancer Genome Atlas and METABRIC cohorts. The microenvironment clusters had significant prognostic efficacy. In terms of potential immune escape mechanisms, cluster 1 was characterized by an incapability to attract immune cells, and MYC amplification was correlated with low immune infiltration. In cluster 2, chemotaxis but inactivation of innate immunity and low tumor antigen burden might contribute to immune escape, and mutations in the PI3K-AKT pathway might be correlated with this effect. Cluster 3 featured high expression of immune checkpoint molecules. Conclusions: Our study represents a step toward personalized immunotherapy for patients with TNBC. Immune checkpoint inhibitors might be effective for “immune-inflamed” cluster, and the transformation of “cold tumors” into “hot tumors” should be considered for “immune-desert” and “innate immune-inactivated” clusters.

Abstract Triple-negative breast cancer (TNBC) is a highly heterogeneous disease, and molecular subtyping may result in improved diagnostic precision and targeted therapies. Our previous study classified TNBCs into four subtypes with putative therapeutic targets. Here, we conducted the FUTURE trial (ClinicalTrials.gov identifier: NCT03805399), a phase Ib/II subtyping-based and genomic biomarker-guided umbrella trial, to evaluate the efficacy of these targets. Patients with refractory metastatic TNBC were enrolled and stratified by TNBC subtypes and genomic biomarkers, and assigned to one of these seven arms: (A) pyrotinib with capecitabine, (B) androgen receptor inhibitor with CDK4/6 inhibitor, (C) anti PD-1 with nab-paclitaxel, (D) PARP inhibitor included, (E) and (F) anti-VEGFR included, or (G) mTOR inhibitor with nab-paclitaxel. The primary end point was the objective response rate (ORR). We enrolled 69 refractory metastatic TNBC patients with a median of three previous lines of therapy (range, 1–8). Objective response was achieved in 20 (29.0%, 95% confidence interval (CI): 18.7%–41.2%) of the 69 intention-to-treat (ITT) patients. Our results showed that immunotherapy (arm C), in particular, achieved the highest ORR (52.6%, 95% CI: 28.9%–75.6%) in the ITT population. Arm E demonstrated favorable ORR (26.1%, 95% CI: 10.2%–48.4% in the ITT population) but with more high grade (≥ 3) adverse events. Somatic mutations of TOP2A and CD8 immunohistochemical score may have the potential to predict immunotherapy response in the immunomodulatory subtype of TNBC. In conclusion, the phase Ib/II FUTURE trial suggested a new concept for TNBC treatment, demonstrating the clinical benefit of subtyping-based targeted therapy for refractory metastatic TNBC.

Triple-negative breast cancer (TNBC) is a highly heterogeneous group of cancers, and molecular subtyping is necessary to better identify molecular-based therapies. While some classifiers have been established, no one has integrated the expression profiles of long noncoding RNAs (lncRNAs) into such subtyping criterions. Considering the emerging important role of lncRNAs in cellular processes, a novel classification integrating transcriptome profiles of both messenger RNA (mRNA) and lncRNA would help us better understand the heterogeneity of TNBC. Using human transcriptome microarrays, we analyzed the transcriptome profiles of 165 TNBC samples. We used k-means clustering and empirical cumulative distribution function to determine optimal number of TNBC subtypes. Gene Ontology (GO) and pathway analyses were applied to determine the main function of the subtype-specific genes and pathways. We conducted co-expression network analyses to identify interactions between mRNAs and lncRNAs. All of the 165 TNBC tumors were classified into four distinct clusters, including an immunomodulatory subtype (IM), a luminal androgen receptor subtype (LAR), a mesenchymal-like subtype (MES) and a basal-like and immune suppressed (BLIS) subtype. The IM subtype had high expressions of immune cell signaling and cytokine signaling genes. The LAR subtype was characterized by androgen receptor signaling. The MES subtype was enriched with growth factor signaling pathways. The BLIS subtype was characterized by down-regulation of immune response genes, activation of cell cycle, and DNA repair. Patients in this subtype experienced worse recurrence-free survival than others (log rank test, P = 0.045). Subtype-specific lncRNAs were identified, and their possible biological functions were predicted using co-expression network analyses. We developed a novel TNBC classification system integrating the expression profiles of both mRNAs and lncRNAs and determined subtype-specific lncRNAs that are potential biomarkers and targets. If further validated in a larger population, our novel classification system could facilitate patient counseling and individualize treatment of TNBC.

Abstract Current methods for evaluating the accuracy of germline variant calls are restricted to easy-to-detect high-confidence regions, thus ignoring a substantial portion of difficult variants beyond the benchmark regions. We established four DNA reference materials from immortalized cell lines derived from a Chinese Quartet including parents and monozygotic twins. We integrated benchmark calls of 4.2 million small variants and 15,000 structural variants from multiple platforms and bioinformatic pipelines for evaluating the reliability of germline variant calls inside the benchmark regions. The genetic built-in-truth of the Quartet family design not only improved sensitivity of benchmark calls by removing additional false positive variants with apparently high quality, but also enabled estimation of the precision of variants calls outside the benchmark regions. Batch effects of variant calling in large-scale DNA sequencing efforts can be effectively identified with the concurrent use of the Quartet DNA reference materials along with study samples, and can be alleviated by training a machine learning model with the Quartet reference datasets to remove potential artifact calls. Matched RNA and protein reference materials were also established in the Quartet project, thereby enabling benchmark calls constructed from DNA reference materials for evaluation of variants calling performance on RNA and protein data. The Quartet DNA reference materials from this study are a resource for objective and comprehensive assessment of the accuracy of germline variant calls throughout the whole-genome regions.

Abstract Current prevailing knowledge on EMT (epithelial mesenchymal transition) deems epithelial cells acquire the characters of mesenchymal cells to be capable of invading and metastasizing on their own. One of the signature events of EMT is called “cadherin switch”, e.g. the epithelial E-cadherin switching to the mesenchymal Cadherin-11. Here, we report the critical events after EMT that cancer cells utilize cadherin-11 to hijack the endogenous cadherin-11 positive fibroblasts. Numerous 3-D cell invasion assays with high-content live cell imaging methods reveal that cadherin-11 positive cancer cells adhere to and migrate back and forth dynamically on the cell bodies of fibroblasts. By adhering to fibroblasts for co-invasion through 3-D matrices, cancer cells acquire higher invasion speed and velocity, as well as significantly elevated invasion persistence, which are exclusive characteristics of fibroblast invasion. Silencing cadherin-11 in cancer cells or in fibroblasts, or in both, significantly decouples such physical co-invasion. Additional bioinformatics studies and PDX (patient derived xenograft) studies link such cadherin-11 mediated cancer hijacking fibroblasts to the clinical cancer progression in human such as triple-negative breast cancer patients. Further animal studies confirm cadherin-11 mediates cancer hijacking fibroblasts in vivo and promotes significant solid tumor progression and distant metastasis. Moreover, overexpression of cadherin-11 strikingly protects 4T1-luc cells from implant rejection against firefly luciferase in immunocompetent mice. Overall, our findings report and characterize the critical post-EMT event of cancer hijacking fibroblasts in cancer progression and suggest cadherin-11 can be a therapeutic target for solid tumors with stroma. Our studies hence provide significant updates on the “EMT” theory that EMT cancer cells can hijack fibroblasts to achieve full mesenchymal behaviors in vivo for efficient homing, growth, metastasis and evasion of immune surveillance. Our studies also reveal that cadherin-11 is the key molecule that helps link cancer cells to stromal fibroblasts in the “Seed & Soil” theory. Graphical Abstract

Long non-coding RNAs (lncRNAs) are crucial regulatory molecules that participate in numerous cellular development processes, and they have gathered much interest recently. HOXA10 antisense RNA (HOXA10-AS, also known as HOXA-AS4) is a novel lncRNA that was identified to be dysregulated in some prevalent malignancies. In this review, the clinical significance of HOXA10-AS for the prognosis of various cancers is analyzed. In addition, the major advances in our understanding of the cellular biological functions and mechanisms of HOXA10-AS in different human cancers are summarized. These cancers include esophageal carcinoma (ESCA), gastric cancer (GC), glioma, laryngeal squamous cell carcinoma (LSCC), acute myeloid leukemia (AML), lung adenocarcinoma (LUAD), nasopharyngeal carcinoma (NPC), oral squamous cell carcinoma (OSCC), and pancreatic cancer. We also note that the aberrant expression of HOXA10-AS promotes malignant progression through various underlying mechanisms. In conclusion, HOXA10-AS is expected to serve as an ideal clinical biomarker and an effective cancer therapy target.