ABSTRACT In solid tumor oncology, circulating tumor DNA (ctDNA) is poised to transform care through accurate assessment of minimal residual disease (MRD) and therapeutic response monitoring. To overcome the sparsity of ctDNA fragments in low tumor fraction (TF) settings and increase MRD sensitivity, we previously leveraged genome-wide mutational integration through plasma whole genome sequencing (WGS). We now introduce MRD-EDGE, a composite machine learning-guided WGS ctDNA single nucleotide variant (SNV) and copy number variant (CNV) detection platform designed to increase signal enrichment. MRD-EDGE uses deep learning and a ctDNA-specific feature space to increase SNV signal to noise enrichment in WGS by 300X compared to our previous noise suppression platform MRDetect. MRD-EDGE also reduces the degree of aneuploidy needed for ultrasensitive CNV detection through WGS from 1Gb to 200Mb, thereby expanding its applicability to a wider range of solid tumors. We harness the improved performance to track changes in tumor burden in response to neoadjuvant immunotherapy in non-small cell lung cancer and demonstrate ctDNA shedding in precancerous colorectal adenomas. Finally, the radical signal to noise enrichment in MRD-EDGE enables de novo mutation calling in melanoma without matched tumor, yielding clinically informative TF monitoring for patients on immune checkpoint inhibition.

ABSTRACT Acquired somatic mutations in hematopoietic stem and progenitor cells (clonal hematopoiesis or CH) are associated with advanced age, increased risk of cardiovascular and malignant diseases, and decreased overall survival. 1–4 These adverse sequelae may be mediated by altered inflammatory profiles observed in patients with CH. 2,5,6 A pro-inflammatory immunologic profile is also associated with worse outcomes of certain infections, including SARS-CoV-2 and its associated disease Covid-19. 7,8 Whether CH predisposes to severe Covid-19 or other infections is unknown. Among 515 individuals with Covid-19 from Memorial Sloan Kettering (MSK) and the Korean Clonal Hematopoiesis (KoCH) consortia, we found that CH was associated with severe Covid-19 outcomes (OR=1.9, 95%=1.2-2.9, p=0.01). We further explored the relationship between CH and risk of other infections in 14,211 solid tumor patients at MSK. CH was significantly associated with risk of Clostridium Difficile (HR=2.0, 95% CI: 1.2-3.3, p=6×10 −3 ) and Streptococcus/Enterococcus infections (HR=1.5, 95% CI=1.1-2.1, p=5×10 −3 ). These findings suggest a relationship between CH and risk of severe infections that warrants further investigation.

Abstract Microsatellite instability (MSI) is a critical phenotype of cancer genomes and an FDA-recognized biomarker that can guide treatment with immune checkpoint inhibitors. Recent work has demonstrated that next-generation sequencing data can be used to identify samples with MSI-high phenotype. However, low tumor purity, as frequently observed in routine clinical samples, poses a challenge to the sensitivity of existing algorithms. To overcome this critical issue, we developed MiMSI, an MSI classifier based on deep neural networks and trained using a dataset that included low tumor purity MSI cases in a multiple instance learning framework. On a challenging yet representative set of cases, MiMSI showed higher sensitivity (0.940) and auROC (0.988) than MSISensor(sensitivity: 0.57; auROC: 0.911), an open-source software previously validated for clinical use at our institution using MSK-IMPACT large panel targeted NGS data.

Abstract In castration-resistant prostate cancer (CRPC), the loss of androgen receptor (AR)-dependence due to lineage plasticity, which has become more prevalent, leads to clinically highly aggressive tumors with few therapeutic options and is mechanistically poorly defined. To identify the master transcription factors (TFs) of CRPC in a subtype-specific manner, we derived and collected 29 metastatic human prostate cancer organoids and cell lines, and generated ATAC-seq, RNA-seq and DNA sequencing data. We identified four subtypes and their master TFs using novel computational algorithms: AR-dependent; Wnt-dependent, driven by TCF; neuroendocrine, driven by ASCL1 and NEUROD1 and stem cell-like (SCL), driven by the AP-1 family. The transcriptomic signatures of these four subtypes enabled the classification of 370 patients. We find that AP-1 co-operates with the inhibitable YAP/TAZ/TEAD pathway in the SCL subtype, the second most common group of CRPC tumors after AR-dependent. Together, this molecular classification reveals new drug targets and can potentially guide therapeutic decisions.

Abstract Circulating cell-free DNA (cfDNA) from blood plasma of cancer patients can be used to interrogate somatic tumor alterations non-invasively or when adequate tissue is unavailable. We have developed and clinically implemented MSK-ACCESS (Analysis of Circulating cfDNA to Evaluate Somatic Status), an NGS assay for detection of very low frequency somatic alterations in select exons and introns of 129 genes. Analytical validation demonstrated 92% sensitivity in de-novo mutation calling down to 0.5% allele frequency and 98% for a priori mutation profiling. To evaluate the performance and utility of MSK-ACCESS, we report results from the first 681 prospective blood samples (617 patients) that underwent clinical analysis to guide patient management. Somatic mutations, copy number, and/or structural variants were detected in 73% of the samples, and 56% of these circulating-tumor DNA (ctDNA) positive samples had clinically actionable alterations. The utilization of matched white blood cell sequencing allowed retention of somatic alterations while filtering out over 10,000 germline and clonal hematopoiesis variants, thereby greatly enhancing the specificity of the assay. Taken together, our experience illustrates the importance of analyzing a matched normal sample when interpreting cfDNA results and highlights the potential of cfDNA profiling to guide treatment selection, monitor treatment response, and identify mechanisms of treatment resistance.

ABSTRACT Poorly differentiated round cell sarcomas present diagnostic challenges due to their variable morphology and lack of specific immunophenotypic markers. We present a case of a 15-year-old female with a tibial tumor that exhibited features of Ewing-like sarcoma, including apparent rearrangement of the EWSR1 gene. Hybridization capture-based next-generation DNA sequencing showed evidence of complex genomic rearrangements, absence of known pathogenic Ewing-like chromosome translocations, and deletions RB1 , PTCH1, and ATRX , supporting the diagnosis of osteosarcoma. This illustrates the potential of clinical genomic profiling to improve diagnosis and enable specifically targeted therapies for cancers with complex pathologies.

Background: Pediatric oncologists have begun to leverage tumor genetic profiling to match patients with targeted therapies. At the Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC), we developed the Pediatric Molecular Tumor Board (PMTB) to track, integrate, and interpret clinical genomic profiling and potential targeted therapeutic recommendations. Procedure: This retrospective case series includes all patients reviewed by the MSKCC PMTB from July 2014 to June 2015. Cases were submitted by treating oncologists and potential treatment recommendations were based upon the modified guidelines of the Oxford Centre for Evidence Based Medicine. Results: There were 41 presentations of 39 individual patients during the study period. Gliomas, acute myeloid leukemia, and neuroblastoma were the most commonly reviewed cases. Thirty nine (87%) of the 45 molecular sequencing profiles utilized hybrid-capture targeted genome sequencing. In 30 (73%) of the 41 presentations, the PMTB provided therapeutic recommendations, of which 19 (46%) were implemented. Twenty-one (70%) of the recommendations involved targeted therapies. Three (14%) targeted therapy recommendations had published evidence to support the proposed recommendations (evidence levels 1-2), 8 (36%) recommendations had preclinical evidence (level 3), and 11 (50%) recommendations were based upon hypothetical biological rationales (level 4). Conclusions: The MSKCC PMTB enabled a clinically relevant interpretation of genomic profiling. Effective use of clinical genomics is anticipated to require new and improved tools to ascribe pathogenic significance and therapeutic actionability. Development of specific rule-driven clinical protocols will be needed for the incorporation and evaluation of genomic and molecular profiling in interventional prospective clinical trials.

ABSTRACT Estrogen receptor alpha (ERα) drives mammary gland development and breast cancer (BC) growth through an evolutionarily conserved linkage of DNA binding and hormone activation functions. Therapeutic targeting of the hormone binding pocket is a widely utilized and successful strategy for breast cancer prevention and treatment. However, resistance to this endocrine therapy is frequently encountered and may occur through bypass or reactivation of ER-regulated transcriptional programs. We now identify the induction of a novel ERα isoform, ERα-LBD, that is encoded by an alternative ESR1 transcript and lacks the activation function and DNA binding domains. Despite lacking the transcriptional activity, ERα-LBD is found to promote breast cancer growth and resistance to the ERα antagonist fulvestrant. ERα-LBD is predominantly localized to the cytoplasm and mitochondria of BC cells and leads to enhanced glycolysis, respiration and stem-like features. Intriguingly, ERα-LBD expression and function does not appear to be restricted to cancers that express full length ERα but also promotes growth of triple negative breast cancers and ERα-LBD transcript (ESR1-LBD) is also present in BC samples from both ERα(+) and ERα(−) human tumors. These findings point to ERα-LBD as a potential mediator of breast cancer progression and therapy resistance. SIGNIFICANCE STATEMENT Endocrine resistant and metastatic breast cancer (BC) is a clinically significant problem. Our study of fulvestrant resistant cancer cells led to the discovery of a novel ERα isoform which we call ERα-LBD. Encoded by a truncated transcript variant (ESR1-LBD) and lacking the N-terminal domains (activation of transcription and DNA binding), ERα-LBD displays a unique role in BC tumorigenesis and progression by mechanisms that may involve metabolic and cell growth advantages, stemness and therapy resistance. Importantly, ESR1-LBD is preferentially expressed in human breast tumor tissues and may be used as prognostic marker in BC.

Clonal hematopoiesis (CH) is frequent in cancer patients and associated with increased risk of therapy related myeloid neoplasms (tMN). To define the relationship between CH, oncologic therapy, and tMN progression, we studied 24,439 cancer patients. We show that previously treated patients have increased rates of CH, with enrichment of mutations in DNA Damage Response (DDR) genes (TP53, PPM1D, CHEK2). Exposure to radiation, platinum and topoisomerase II inhibitors have the strongest association with CH with evidence of dose dependence and gene treatment interactions. We validate these associations in serial sampling from 525 patients and show that exposure to cytotoxic and radiation therapy imparts a selective advantage specifically in hematopoietic cells with DDR mutations. In patients who progressed to tMN, the clone at CH demarcated the dominant clone at tMN diagnosis. CH mutational features predict risk of therapy related myeloid neoplasm in solid tumor patients with clinical implications for early detection and treatment decisions.