Among patients with non–small-cell lung cancer (NSCLC), data on intratumor heterogeneity and cancer genome evolution have been limited to small retrospective cohorts. We wanted to prospectively investigate intratumor heterogeneity in relation to clinical outcome and to determine the clonal nature of driver events and evolutionary processes in early-stage NSCLC.

The early detection of relapse following primary surgery for non-small-cell lung cancer and the characterization of emerging subclones, which seed metastatic sites, might offer new therapeutic approaches for limiting tumour recurrence. The ability to track the evolutionary dynamics of early-stage lung cancer non-invasively in circulating tumour DNA (ctDNA) has not yet been demonstrated. Here we use a tumour-specific phylogenetic approach to profile the ctDNA of the first 100 TRACERx (Tracking Non-Small-Cell Lung Cancer Evolution Through Therapy (Rx)) study participants, including one patient who was also recruited to the PEACE (Posthumous Evaluation of Advanced Cancer Environment) post-mortem study. We identify independent predictors of ctDNA release and analyse the tumour-volume detection limit. Through blinded profiling of postoperative plasma, we observe evidence of adjuvant chemotherapy resistance and identify patients who are very likely to experience recurrence of their lung cancer. Finally, we show that phylogenetic ctDNA profiling tracks the subclonal nature of lung cancer relapse and metastasis, providing a new approach for ctDNA-driven therapeutic studies. Circulating tumour DNA profiling in early-stage non-small-cell lung cancer can be used to track single-nucleotide variants in plasma to predict lung cancer relapse and identify tumour subclones involved in the metastatic process. Circulating tumour DNA (ctDNA) has proven useful for detecting and monitoring cancer progression from plasma samples. The authors have applied a bespoke multiplex-PCR next-generation sequencing approach to profile ctDNA in the prospective TRACERx lung cancer clinical trial study. The assay tracks clonal and subclonal variants, in pre- and post-surgery samples. In pre-surgery samples ctDNA detection is associated with histological subtype and other pathological variables and correlates with tumour volume. Blinded longitudinal profiling suggests that ctDNA detection also associates with relapse, and provides insight into the evolutionary patterns of tumour cell subclones during progression. These results advance our understanding of how liquid biopsies can be applied clinically to improve monitoring of cancer.

The evolutionary features of clear-cell renal cell carcinoma (ccRCC) have not been systematically studied to date. We analyzed 1,206 primary tumor regions from 101 patients recruited into the multi-center prospective study, TRACERx Renal. We observe up to 30 driver events per tumor and show that subclonal diversification is associated with known prognostic parameters. By resolving the patterns of driver event ordering, co-occurrence, and mutual exclusivity at clone level, we show the deterministic nature of clonal evolution. ccRCC can be grouped into seven evolutionary subtypes, ranging from tumors characterized by early fixation of multiple mutational and copy number drivers and rapid metastases to highly branched tumors with >10 subclonal drivers and extensive parallel evolution associated with attenuated progression. We identify genetic diversity and chromosomal complexity as determinants of patient outcome. Our insights reconcile the variable clinical behavior of ccRCC and suggest evolutionary potential as a biomarker for both intervention and surveillance.

Image analysis of breast cancer tissue improves and complements genomic data to predict patient survival.

Background The major clinical challenge in the treatment of high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the development of progressive resistance to platinum-based chemotherapy. The objective of this study was to determine whether intra-tumour genetic heterogeneity resulting from clonal evolution and the emergence of subclonal tumour populations in HGSOC was associated with the development of resistant disease. Methods and Findings Evolutionary inference and phylogenetic quantification of heterogeneity was performed using the MEDICC algorithm on high-resolution whole genome copy number profiles and selected genome-wide sequencing of 135 spatially and temporally separated samples from 14 patients with HGSOC who received platinum-based chemotherapy. Samples were obtained from the clinical CTCR-OV03/04 studies, and patients were enrolled between 20 July 2007 and 22 October 2009. Median follow-up of the cohort was 31 mo (interquartile range 22–46 mo), censored after 26 October 2013. Outcome measures were overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). There were marked differences in the degree of clonal expansion (CE) between patients (median 0.74, interquartile range 0.66–1.15), and dichotimization by median CE showed worse survival in CE-high cases (PFS 12.7 versus 10.1 mo, p = 0.009; OS 42.6 versus 23.5 mo, p = 0.003). Bootstrap analysis with resampling showed that the 95% confidence intervals for the hazard ratios for PFS and OS in the CE-high group were greater than 1.0. These data support a relationship between heterogeneity and survival but do not precisely determine its effect size. Relapsed tissue was available for two patients in the CE-high group, and phylogenetic analysis showed that the prevalent clonal population at clinical recurrence arose from early divergence events. A subclonal population marked by a NF1 deletion showed a progressive increase in tumour allele fraction during chemotherapy. Conclusions This study demonstrates that quantitative measures of intra-tumour heterogeneity may have predictive value for survival after chemotherapy treatment in HGSOC. Subclonal tumour populations are present in pre-treatment biopsies in HGSOC and can undergo expansion during chemotherapy, causing clinical relapse.

Chromosomal instability in cancer consists of dynamic changes to the number and structure of chromosomes

Extrachromosomal circularization of DNA is an important genomic feature in cancer. However, the structure, composition and genome-wide frequency of extrachromosomal circular DNA have not yet been profiled extensively. Here, we combine genomic and transcriptomic approaches to describe the landscape of extrachromosomal circular DNA in neuroblastoma, a tumor arising in childhood from primitive cells of the sympathetic nervous system. Our analysis identifies and characterizes a wide catalog of somatically acquired and undescribed extrachromosomal circular DNAs. Moreover, we find that extrachromosomal circular DNAs are an unanticipated major source of somatic rearrangements, contributing to oncogenic remodeling through chimeric circularization and reintegration of circular DNA into the linear genome. Cancer-causing lesions can emerge out of circle-derived rearrangements and are associated with adverse clinical outcome. It is highly probable that circle-derived rearrangements represent an ongoing mutagenic process. Thus, extrachromosomal circular DNAs represent a multihit mutagenic process, with important functional and clinical implications for the origins of genomic remodeling in cancer. Combined genomic and transcriptomic approaches identify the landscape of extrachromosomal circular DNA in neuroblastoma and reveal that extrachromosomal circular DNA is a major source of somatic rearrangements.

Chromosomal instability (CIN) and somatic copy-number alterations (SCNA) play a key role in the evolutionary process that shapes cancer genomes. SC-NAs comprise many classes of clinically relevant events, such as localised amplifications, gains, losses, loss-of-heterozygosity (LOH) events, and recently discovered parallel evolutionary events revealed by multi-sample phasing. These events frequently appear jointly with whole genome doubling (WGD), a transformative event in tumour evolution involving tetraploidization of genomes preceded or followed by individual chromosomal copy-number changes and associated with an overall increase in structural CIN. While SCNAs have been leveraged for phylogeny reconstruction in the past, existing methods do not take WGD events into account and cannot model parallel evolution. They frequently make use of the infinite sites assumption, do not model horizontal dependencies between adjacent genomic loci and can not infer ancestral genomes. Here we present MEDICC2, a new phylogeny inference algorithm for allele-specific SCNA data that addresses these shortcomings. MEDICC2 dispenses with the infinite sites assumption, models parallel evolution and accurately identifies clonal and subclonal WGD events. It times SCNAs relative to each other, quantifies SCNA burden in single-sample studies and infers phylogenetic trees and ancestral genomes in multi-sample or single-cell sequencing scenarios with thousands of cells. We demonstrate MEDICC2’s ability on simulated data, real-world data of 2,778 single sample tumours from the Pan-cancer analysis of whole genomes (PCAWG), 10 bulk multi-region prostate cancer patients and two recent single-cell datasets of triple-negative breast cancer comprising several thousands of single cells.

Abstract In colorectal cancer, oncogenic mutations transform a hierarchically organized and homeostatic epithelium into invasive cancer tissue lacking visible organization. We sought to define colorectal cancer cell types and signals controlling their development. More than 30,000 epithelial single cell transcriptomes of tumors and matched non-cancerous tissues of twelve colorectal cancer patients were clustered into six patient-overarching groups defined by differential activities of oncogenic signaling pathways such as mitogen-activated protein kinase and oncogenic traits such as replication stress. RNA metabolic labeling and assessment of RNA velocity in patient-derived organoids revealed developmental trajectories of colorectal cancer cells organized along a mitogen-activated protein kinase activity gradient. This was in contrast to normal colon organoid cells developing along graded Wnt activity. Experimental targeting of EGFR-BRAF-MEK in cancer organoids affected signaling and gene expression contingent on predictive KRAS/BRAF mutations and induced cell plasticity overriding default developmental trajectories, providing a basis for non-genetic resistance to targeted therapies.

Abstract Neuroblastoma is characterised by extensive inter- and intra-tumour genetic heterogeneity and varying clinical outcomes. One possible driver for this heterogeneity are extrachromosomal DNAs (ecDNA), which segregate independently to the daughter cells during cell division and can lead to rapid amplification of oncogenes. While ecDNA-mediated oncogene amplification has been shown to be associated with poor prognosis in many cancer entities, the effects of ecDNA copy number heterogeneity on intermediate phenotypes are still poorly understood. Here, we leverage DNA and RNA sequencing data from the same single cells in cell lines and neuroblastoma patients to investigate these effects. We utilise ecDNA amplicon structures to determine precise ecDNA copy numbers and reveal extensive intercellular ecDNA copy number heterogeneity. We further provide direct evidence for the effects of this heterogeneity on gene expression of cargo genes, including MYCN and its downstream targets, and the overall transcriptional state of neuroblastoma cells. These results highlight the potential for rapid adaptability of cellular states within a tumour cell population mediated by ecDNA copy number, emphasising the need for ecDNA-specific treatment strategies to tackle tumour formation and adaptation.