SCOPUS
Oncogenic Pathway Combinations Predict Clinical Prognosis in Gastric Cancer
저자
Ooi, Chia Huey ; Ivanova, Tatiana ; Wu, Jeanie ; Lee, Minghui ; Tan, Iain Beehuat ; Tao, Jiong ; Ward, Lindsay ; Koo, Jun Hao ; Gopalakrishnan, Veena ; Zhu, Yansong ; Cheng, Lai Ling ; Lee, Julian ; Rha, Sun Young ; Chung, Hyun Cheol ; Ganesan, Kumaresan ; So, Jimmy ; Soo, Khee Chee ; Lim, Dennis ; Chan, Weng Hoong ; Wong, Wai Keong ; Bowtell, David ; Yeoh, Khay Guan ; Grabsch, Heike ; Boussioutas, Alex ; Tan, Patrick
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2009
작성언어
-등재정보
SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
e1000676
제공처
<▼1><P>Many solid cancers are known to exhibit a high degree of heterogeneity in their deregulation of different oncogenic pathways. We sought to identify major oncogenic pathways in gastric cancer (GC) with significant relationships to patient survival. Using gene expression signatures, we devised an <I>in silico</I> strategy to map patterns of oncogenic pathway activation in 301 primary gastric cancers, the second highest cause of global cancer mortality. We identified three oncogenic pathways (proliferation/stem cell, NF-κB, and Wnt/β-catenin) deregulated in the majority (>70%) of gastric cancers. We functionally validated these pathway predictions in a panel of gastric cancer cell lines. Patient stratification by oncogenic pathway combinations showed reproducible and significant survival differences in multiple cohorts, suggesting that pathway interactions may play an important role in influencing disease behavior. Individual GCs can be successfully taxonomized by oncogenic pathway activity into biologically and clinically relevant subgroups. Predicting pathway activity by expression signatures thus permits the study of multiple cancer-related pathways interacting simultaneously in primary cancers, at a scale not currently achievable by other platforms.</P></▼1><▼2><P><B>Author Summary</B></P><P>Gastric cancer is the second leading cause of global cancer mortality. With current treatments, less than a quarter of patients survive longer than five years after surgery. Individual gastric cancers are highly disparate in their cellular characteristics and responses to standard chemotherapeutic drugs, making gastric cancer a complex disease. Pathway based approaches, rather than single gene studies, may help to unravel this complexity. Here, we make use of a computational approach to identify connections between molecular pathways and cancer profiles. In a large scale study of more than 300 patients, we identified subgroups of gastric cancers distinguishable by their patterns of driving molecular pathways. We show that these identified subgroups are clinically relevant in predicting survival duration and may prove useful in guiding the choice of targeted therapies designed to interfere with these molecular pathways. We also identified specific gastric cancer cell lines mirroring these pathway subgroups, which should facilitate the pre-clinical assessment of responses to targeted therapies in each subgroup.</P></▼2>
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