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Resumo: A heterogeneidade substancial nas características moleculares, prognósticos de pacientes e respostas terapêuticas em carcinomas espinocelulares de cabeça e pescoço (HNSCC) destaca a necessidade urgente de desenvolver classificações moleculares que reflitam de forma confiável e precisa o comportamento tumoral e informem a terapia personalizada. Aqui, utilizamos a abordagem de fusão de redes de similaridade em bioinformática para analisar conjuntamente conjuntos de dados multiômicos abrangendo variações no número de cópias, mutações somáticas, metilação de DNA e perfis transcriptômicos, derivando um sistema de classificação prognóstica para HNSCC. O modelo integrativo identificou consistentemente três subgrupos (IMC1-3) com características genômicas específicas, características biológicas e desfechos clínicos em várias coortes independentes. O subgrupo IMC1 incluiu tumores proliferativos e ativados imunologicamente, apresentando um prognóstico mais favorável. O subtipo IMC2 apresentou sinalização de EGFR ativada e um microambiente tumoral inflamado com infiltrações de fibroblastos/vasos associados ao câncer. Por outro lado, o grupo IMC3 apresentou atividades metabólicas altamente aberrantes e infiltração e recrutamento imunológico prejudicados. Análises farmacogenômicas de previsões in silico e dados de modelos de xenoinjertos derivados de pacientes revelaram vulnerabilidades terapêuticas específicas do subtipo, incluindo sensibilidade a cisplatina e imunoterapia no IMC1 e inibidores de EGFR (EGFRi) no IMC2, que foram validadas experimentalmente em modelos de organoides derivados de pacientes. Duas assinaturas para prognóstico e sensibilidade a EGFRi foram desenvolvidas por meio de aprendizado de máquina. Juntas, essa agrupamento multiômico integrativo para HNSCC melhora a compreensão atual da heterogeneidade tumoral e facilita a estratificação de pacientes e o desenvolvimento terapêutico adaptado às vulnerabilidades moleculares. Significância: A classificação do carcinoma espinocelular de cabeça e pescoço usando análises multiômicas integrativas revela subtipos com genética distinta, características biológicas, traços clinicopatológicos e vulnerabilidades terapêuticas, proporcionando insights sobre a heterogeneidade tumoral e estratégias de tratamento personalizado.
Diao et al. (Mon,) estudaram esta questão.