Abstract Background Enhancers are distal cis -regulatory elements required for cell-specific gene expression and cell fate determination. In cancer, enhancer variation has been proposed as a major cause of inter-patient heterogeneity – however, most predicted enhancer regions remain to be functionally tested. Results Analyzing 128 epigenomic histone modification profiles of primary GC samples, normal gastric tissues, and GC cell lines, we report a comprehensive catalog of 75,730 recurrent predicted enhancers, the majority of which are tumor-associated in vivo (>50,000) and associated with lower somatic mutation rates inferred by whole-genome sequencing. Applying Capture-based Self-Transcribing Active Regulatory Region sequencing (CapSTARR-seq) to the enhancer catalog, we observed significant correlations between CapSTARR-seq functional activity and H3K27ac/H3K4me1 levels. Super-enhancer regions exhibited increased CapSTARR-seq signals compared to regular enhancers even when decoupled from native chromatin contexture. We show that combining histone modification and CapSTARR-seq functional enhancer data improves the prediction of enhancer-promoter interactions and pinpointing of germline single nucleotide polymorphisms (SNPs), somatic copy number alterations (SCNAs), and trans -acting TFs involved in GC expression. Specifically, we identified cancer-relevant genes (e.g. ING1 , ARL4C ) whose expression between patients is influenced by enhancer differences in genomic copy number and germline SNPs, and HNF4α as a master trans -acting factor associated with GC enhancer heterogeneity. Conclusions Our study indicates that combining histone modification and functional assay data may provide a more accurate metric to assess enhancer activity than either platform individually, and provides insights into the relative contribution of genetic ( cis ) and regulatory ( trans ) mechanisms to GC enhancer functional heterogeneity.

Abstract Intestinal metaplasia (IM) is a pre-malignant condition of the gastric mucosa associated with increased gastric cancer (GC) risk. We analyzed 1256 gastric samples (1152 IMs) from 692 subjects through a prospective 10-year study. We identified 26 IM driver genes in diverse pathways including chromatin regulation ( ARID1A ) and intestinal homeostasis ( SOX9 ), largely occurring as small clonal events. Analysis of clonal dynamics between and within subjects, and also longitudinally across time, revealed that IM clones are likely transient but increase in size upon progression to dysplasia, with eventual transmission of somatic events to paired GCs. Single-cell and spatial profiling highlighted changes in tissue ecology and lineage heterogeneity in IM, including an intestinal stem-cell dominant cellular compartment linked to early malignancy. Expanded transcriptome profiling revealed expression-based molecular subtypes of IM, including a body-resident “pseudoantralized” subtype associated with incomplete histology, antral/intestinal cell types, ARID1A mutations, inflammation, and microbial communities normally associated with the healthy oral tract. We demonstrate that combined clinical- genomic models outperform clinical-only models in predicting IMs likely to progress. Our results raise opportunities for GC precision prevention and interception by highlighting strategies for accurately identifying IM patients at high GC risk and a role for microbial dysbiosis in IM progression.

Abstract Gastric cancer (GC) is a major cause of global cancer mortality with high heterogeneity levels. To explore geospatial interactions in tumor ecosystems, we integrated 1,563 spatial transcriptomic regions-of-interest (ROIs) with 152,423 single-cell expression profiles across 130 GC samples from 70 patients. We observed pervasive expression-based intratumor heterogeneity, recapitulating tumor progression through spatially localized and functionally ordered subgroups with specific immune microenvironments and immune checkpoint profiles. Evolutionary phylogenetic analysis revealed two different evolutionary trajectories (branched evolution and diaspora evolution) associated with distinct molecular subtypes, clinical prognoses, stromal neighborhoods including VWF + ACKR1 + endothelial cells, and genetic drivers such as SOX9 . Spatial analysis of tumor-stromal interfaces across multiple GCs highlighted new ecosystem states not attributable to mere tumor/stroma admixture, landmarked by increased GREM1 expression. Our results provide insights into how the cellular ecosystems of individual GCs are sculpted by tumor intrinsic and extrinsic selective pressures, culminating in individualized patient-specific cancer cartographies.