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SCIE
SCOPUS
An integrative somatic mutation analysis to identify pathways linked with survival outcomes across 19 cancer types
저자
Park, Sunho ; Kim, Seung-Jun ; Yu, Donghyeon ; Peñ ; a-Llopis, Samuel ; Gao, Jianjiong ; Park, Jin Suk ; Chen, Beibei ; Norris, Jessie ; Wang, Xinlei ; Chen, Min ; Kim, Minsoo ; Yong, Jeongsik ; Wardak, Zabi ; Choe, Kevin ; Story, Michael ; Starr, Timothy ; Cheong, Jae-Ho ; Hwang, Tae Hyun
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2016
작성언어
-등재정보
SCI,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
1643-1651(9쪽)
제공처
소장기관
<P>Motivation: Identification of altered pathways that are clinically relevant across human cancers is a key challenge in cancer genomics. Precise identification and understanding of these altered pathways may provide novel insights into patient stratification, therapeutic strategies and the development of new drugs. However, a challenge remains in accurately identifying pathways altered by somatic mutations across human cancers, due to the diverse mutation spectrum. We developed an innovative approach to integrate somatic mutation data with gene networks and pathways, in order to identify pathways altered by somatic mutations across cancers. Results: We applied our approach to The Cancer Genome Atlas (TCGA) dataset of somatic mutations in 4790 cancer patients with 19 different types of tumors. Our analysis identified cancer-type-specific altered pathways enriched with known cancer-relevant genes and targets of currently available drugs. To investigate the clinical significance of these altered pathways, we performed consensus clustering for patient stratification using member genes in the altered pathways coupled with gene expression datasets from 4870 patients from TCGA, and multiple independent cohorts confirmed that the altered pathways could be used to stratify patients into subgroups with significantly different clinical outcomes. Of particular significance, certain patient subpopulations with poor prognosis were identified because they had specific altered pathways for which there are available targeted therapies. These findings could be used to tailor and intensify therapy in these patients, for whom current therapy is suboptimal.</P>
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