We performed an integrated genomic, transcriptomic and proteomic characterization of 373 endometrial carcinomas using array- and sequencing-based technologies. Uterine serous tumours and ∼25% of high-grade endometrioid tumours had extensive copy number alterations, few DNA methylation changes, low oestrogen receptor/progesterone receptor levels, and frequent TP53 mutations. Most endometrioid tumours had few copy number alterations or TP53 mutations, but frequent mutations in PTEN, CTNNB1, PIK3CA, ARID1A and KRAS and novel mutations in the SWI/SNF chromatin remodelling complex gene ARID5B. A subset of endometrioid tumours that we identified had a markedly increased transversion mutation frequency and newly identified hotspot mutations in POLE. Our results classified endometrial cancers into four categories: POLE ultramutated, microsatellite instability hypermutated, copy-number low, and copy-number high. Uterine serous carcinomas share genomic features with ovarian serous and basal-like breast carcinomas. We demonstrated that the genomic features of endometrial carcinomas permit a reclassification that may affect post-surgical adjuvant treatment for women with aggressive tumours. An integrative genomic analysis of several hundred endometrial carcinomas shows that a minority of tumour samples carry copy number alterations or TP53 mutations and many contain key cancer-related gene mutations, such as those involved in canonical pathways and chromatin remodelling; a reclassification of endometrial tumours into four distinct types is proposed, which may have an effect on patient treatment regimes. This paper from The Cancer Genome Atlas Research Network presents an in-depth genome-wide analysis of endometrial (uterine) carcinomas from more than 350 patients. Based on a series of genomic features including newly identified hotspot mutations in the DNA polymerase gene POLE, and novel mutations in the ARID5B DNA-binding protein, the authors propose a reclassification of endometrial tumours into four distinct types. This might have clinical relevance for post-surgical adjuvant treatment of women with aggressive tumours.

Chromatin is composed of DNA and a variety of modified histones and non-histone proteins, which have an impact on cell differentiation, gene regulation and other key cellular processes. Here we present a genome-wide chromatin landscape for Drosophila melanogaster based on eighteen histone modifications, summarized by nine prevalent combinatorial patterns. Integrative analysis with other data (non-histone chromatin proteins, DNase I hypersensitivity, GRO-Seq reads produced by engaged polymerase, short/long RNA products) reveals discrete characteristics of chromosomes, genes, regulatory elements and other functional domains. We find that active genes display distinct chromatin signatures that are correlated with disparate gene lengths, exon patterns, regulatory functions and genomic contexts. We also demonstrate a diversity of signatures among Polycomb targets that include a subset with paused polymerase. This systematic profiling and integrative analysis of chromatin signatures provides insights into how genomic elements are regulated, and will serve as a resource for future experimental investigations of genome structure and function. Three papers in this issue of Nature report on the modENCODE initiative, which aims to characterize functional DNA elements in the fruitfly Drosophila melanogaster and the roundworm Caenorhabditis elegans. Kharchenko et al. present a genome-wide chromatin landscape of the fruitfly, based on 18 histone modifications. They describe nine prevalent chromatin states. Integrating these analyses with other data types reveals individual characteristics of different genomic elements. Graveley et al. have used RNA-Seq, tiling microarrays and cDNA sequencing to explore the transcriptome in 30 distinct developmental stages of the fruitfly. Among the results are scores of new genes, coding and non-coding transcripts, as well as splicing and editing events. Finally, Nègre et al. have produced a map of the regulatory part of the fruitfly genome, defining a vast array of putative regulatory elements, such as enhancers, promoters, insulators and silencers. As part of the modENCODE initiative, which aims to characterize functional DNA elements in D. melanogaster and C. elegans, this study presents a genome-wide chromatin landscape of the fruitfly, based on 18 histone modifications. Nine prevalent chromatin states are described. Integrating these analyses with other data types reveals individual characteristics of different genomic elements. The work provides a resource of unprecedented scale for future experimental investigations.

Abstract Chromothripsis is a mutational phenomenon characterized by massive, clustered genomic rearrangements that occurs in cancer and other diseases. Recent studies in selected cancer types have suggested that chromothripsis may be more common than initially inferred from low-resolution copy-number data. Here, as part of the Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) Consortium of the International Cancer Genome Consortium (ICGC) and The Cancer Genome Atlas (TCGA), we analyze patterns of chromothripsis across 2,658 tumors from 38 cancer types using whole-genome sequencing data. We find that chromothripsis events are pervasive across cancers, with a frequency of more than 50% in several cancer types. Whereas canonical chromothripsis profiles display oscillations between two copy-number states, a considerable fraction of events involve multiple chromosomes and additional structural alterations. In addition to non-homologous end joining, we detect signatures of replication-associated processes and templated insertions. Chromothripsis contributes to oncogene amplification and to inactivation of genes such as mismatch-repair-related genes. These findings show that chromothripsis is a major process that drives genome evolution in human cancer.

Molecular alterations involving the PI3K/AKT/mTOR pathway (including mutation, copy number, protein, or RNA) were examined across 11,219 human cancers representing 32 major types. Within specific mutated genes, frequency, mutation hotspot residues, in silico predictions, and functional assays were all informative in distinguishing the subset of genetic variants more likely to have functional relevance. Multiple oncogenic pathways including PI3K/AKT/mTOR converged on similar sets of downstream transcriptional targets. In addition to mutation, structural variations and partial copy losses involving PTEN and STK11 showed evidence for having functional relevance. A substantial fraction of cancers showed high mTOR pathway activity without an associated canonical genetic or genomic alteration, including cancers harboring IDH1 or VHL mutations, suggesting multiple mechanisms for pathway activation.

Summary

 Identification of somatic rearrangements in cancer genomes has accelerated through analysis of high-throughput sequencing data. However, characterization of complex structural alterations and their underlying mechanisms remains inadequate. Here, applying an algorithm to predict structural variations from short reads, we report a comprehensive catalog of somatic structural variations and the mechanisms generating them, using high-coverage whole-genome sequencing data from 140 patients across ten tumor types. We characterize the relative contributions of different types of rearrangements and their mutational mechanisms, find that ∼20% of the somatic deletions are complex deletions formed by replication errors, and describe the differences between the mutational mechanisms in somatic and germline alterations. Importantly, we provide detailed reconstructions of the events responsible for loss of CDKN2A/B and gain of EGFR in glioblastoma, revealing that these alterations can result from multiple mechanisms even in a single genome and that both DNA double-strand breaks and replication errors drive somatic rearrangements.

Abstract Liver metastasis, the leading cause of colorectal cancer mortality, exhibits a highly heterogeneous and suppressive immune microenvironment. Here, we sequenced 97 matched samples by using single-cell RNA sequencing and spatial transcriptomics. Strikingly, the metastatic microenvironment underwent remarkable spatial reprogramming of immunosuppressive cells such as MRC1+ CCL18+ M2-like macrophages. We further developed scMetabolism, a computational pipeline for quantifying single-cell metabolism, and observed that those macrophages harbored enhanced metabolic activity. Interestingly, neoadjuvant chemotherapy could block this status and restore the antitumor immune balance in responsive patients, whereas the nonresponsive patients deteriorated into a more suppressive one. Our work described the immune evolution of metastasis and uncovered the black box of how tumors respond to neoadjuvant chemotherapy. Significance: We present a single-cell and spatial atlas of colorectal liver metastasis and found the highly metabolically activated MRC1+ CCL18+ M2-like macrophages in metastatic sites. Efficient neoadjuvant chemotherapy can slow down such metabolic activation, raising the possibility to target metabolism pathways in metastasis. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 1

DNA copy number variations (CNVs) play an important role in the pathogenesis and progression of cancer and confer susceptibility to a variety of human disorders. Array comparative genomic hybridization has been used widely to identify CNVs genome wide, but the next-generation sequencing technology provides an opportunity to characterize CNVs genome wide with unprecedented resolution. In this study, we developed an algorithm to detect CNVs from whole-genome sequencing data and applied it to a newly sequenced glioblastoma genome with a matched control. This read-depth algorithm, called BIC-seq, can accurately and efficiently identify CNVs via minimizing the Bayesian information criterion. Using BIC-seq, we identified hundreds of CNVs as small as 40 bp in the cancer genome sequenced at 10× coverage, whereas we could only detect large CNVs (> 15 kb) in the array comparative genomic hybridization profiles for the same genome. Eighty percent (14/16) of the small variants tested (110 bp to 14 kb) were experimentally validated by quantitative PCR, demonstrating high sensitivity and true positive rate of the algorithm. We also extended the algorithm to detect recurrent CNVs in multiple samples as well as deriving error bars for breakpoints using a Gibbs sampling approach. We propose this statistical approach as a principled yet practical and efficient method to estimate CNVs in whole-genome sequencing data.

Abstract Approximately half of the world’s 500,000 new oesophageal squamous-cell carcinoma (ESCC) cases each year occur in China. Here, we show whole-genome sequencing of DNA and RNA in 94 Chinese individuals with ESCC. We identify six mutational signatures (E1–E6), and Signature E4 is unique in ESCC linked to alcohol intake and genetic variants in alcohol-metabolizing enzymes. We discover significantly recurrent mutations in 20 protein-coding genes, 4 long non-coding RNAs and 10 untranslational regions. Functional analyses show six genes that have recurrent copy-number variants in three squamous-cell carcinomas (oesophageal, head and neck and lung) significantly promote cancer cell proliferation, migration and invasion. The most frequently affected genes by structural variation are LRP1B and TTC28 . The aberrant cell cycle and PI3K-AKT pathways seem critical in ESCC. These results establish a comprehensive genomic landscape of ESCC and provide potential targets for precision treatment and prevention of the cancer.

Abstract Accurately predicting the effects of mutations in cancer has the potential to improve existing treatments and identify novel therapeutic targets. In this paper, we evidence for the first time that the large-scale pre-trained protein language models (PPLMs) are zero-shot predictors for two clinically relevant tasks: identifying diseasecausing mutations and predicting patient survival rate. Then we benchmark a series of state-of-the-art (SOTA) PPLMs on 2279 protein variants across 20 cancer-related genes. Our empirical results show that the PPLMs outperform the SOTA baseline, EVE [1], trained on multiple sequence alignment (MSA) data. We also demonstrate that the evolutionary index score, generated from the PPLM’s softmax layer, is good indicator for both mutation pathogenicity and patient survival rate. Our paper has taken a key step toward the clinical utility of large-scale PPLMs.

Abstract Background Gallbladder cancer (GBC) is the most common and lethal malignancy of the biliary tract that lacks effective therapy. In many GBC cases, infiltration into adjacent organs or distant metastasis happened long before the diagnosis, especially the direct liver invasion, which is the most common and unfavorable way of spreading. Methods Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), spatial transcriptomics (ST), proteomics, and multiplexed immunohistochemistry (mIHC) were performed on GBC across multiple tumor stages to characterize the tumor microenvironment (TME), focusing specifically on the preferential enrichment of neutrophils in GBC liver invasion (GBC-LI). Results Multi-model Analysis reveals the immunosuppressive TME of GBC-LI that was characterized by the enrichment of neutrophils at the invasive front. We identified the context-dependent transcriptional states of neutrophils, with the Tumor-Modifying state being associated with oxidized low-density lipoprotein (oxLDL) metabolism. In vitro assays showed that the direct cell-cell contact between GBC cells and neutrophils led to the drastic increase in oxLDL uptake of neutrophils, which was primarily mediated by the elevated OLR1 on neutrophils. The oxLDL-absorbing neutrophils displayed a higher potential to promote tumor invasion while demonstrating lower cancer cytotoxicity. Finally, we identified a neutrophil-promoting niche at the invasive front of GBC-LI that constituted of KRT17 + GBC cells, neutrophils, and surrounding fibroblasts, which may help cultivate the oxLDL-absorbing neutrophils. Conclusions Our study reveals the existence of a subset of pro-tumoral neutrophils with a unique ability to absorb oxLDL via OLR1, a phenomenon induced through cell-cell contact with KRT17 + GBC cells in GBC-LI.