Abstract Cancer evolution is driven by natural selection acting upon phenotypic trait variation. However, the extent to which phenotypic variation within a tumour is a consequence of intra-tumour genetic heterogeneity remains undetermined. Here we show that colorectal cancer cells frequently have highly plastic phenotypic traits in vivo in patient tumours. We measured the degree to which trait variation reflects genetic ancestry by quantifying the phylogenetic signal of gene expression across 297 samples with multi-region paired whole genome and transcriptome sequencing collected from 27 primary colorectal cancers. Within-tumour phylogenetic signal for genes and pathways was detected only infrequently, suggesting that the majority of intra-tumour variation in gene expression programmes was not strongly heritable. Expression quantitative trait loci analyses (eQTL) identified a small number of putative mechanisms of genetic control of gene expression due to the cis -acting coding, non-coding and structural genetic alteration, but most gene expression variation was not explained by our genetic analysis. Leveraging matched chromatin-accessibility sequencing data, enhancer mutations with cis regulatory effects on gene expression were associated with a change in chromatin accessibility, indicating that non-coding variation can have phenotypic consequence through modulation of the 3D architecture of the genome. This study maps the evolution of transcriptional variation during cancer evolution, highlighting that intra-tumour phenotypic plasticity is pervasive in colorectal malignancies, and may play key roles in further tumour evolution, from metastasis to therapy resistance.

Abstract Cancer evolution lays the groundwork for predictive oncology. Testing evolutionary metrics requires quantitative measurements in controlled clinical trials. We mapped genomic intratumor heterogeneity in locally advanced prostate cancer using 642 samples from 114 individuals enrolled in clinical trials with a 12-year median follow-up. We concomitantly assessed morphological heterogeneity using deep learning in 1,923 histological sections from 250 individuals. Genetic and morphological (Gleason) diversity were independent predictors of recurrence (hazard ratio (HR) = 3.12 and 95% confidence interval (95% CI) = 1.34–7.3; HR = 2.24 and 95% CI = 1.28–3.92). Combined, they identified a group with half the median time to recurrence. Spatial segregation of clones was also an independent marker of recurrence (HR = 2.3 and 95% CI = 1.11–4.8). We identified copy number changes associated with Gleason grade and found that chromosome 6p loss correlated with reduced immune infiltration. Matched profiling of relapse, decades after diagnosis, confirmed that genomic instability is a driving force in prostate cancer progression. This study shows that combining genomics with artificial intelligence-aided histopathology leads to the identification of clinical biomarkers of evolution.

B-cell precursor acute lymphoblastic leukemia (BCP-ALL) is preceded by a clinically silent pre-leukemia. Experimental models that authentically re-capitulate disease initiation and progression in human cells are lacking. We previously described activating mutations in interleukin 7 receptor alpha (IL7RA) that are associated with the poor-prognosis Philadelphia-like (Ph-like) subtype of BCP-ALL. Whether IL7RA signaling has a role in initiation of human BCP-ALL is unknown. IL7RA is essential for mouse B-cell development but patients with truncating IL7RA germline mutations develop normal mature B-cell populations. Herein, we explore the consequences of aberrant IL7RA signaling activation in human hematopoietic progenitors on malignant B-cell development. Transplantation of human cord-blood hematopoietic progenitors transduced with activated mutant IL7RA into NOD/LtSz-scid IL2Rγnull mice resulted in B-cell differentiation arrest with aberrant expression of CD34+ and persistence of pro-B cells that survive despite failing to achieve productive rearrangement of immunoglobulin V(D)J gene segments. Activation of IL7RA signaling enhanced self-renewal and facilitated the development of a BCP-ALL in secondary transplanted mice. The development of leukemia was associated with spontaneous acquired deletions in CDKN2A/B and IKZF1 similar to what is observed in Ph-like BCP-ALL in humans. Single cell gene expression analysis suggested that pre-leukemic cells resided within a subpopulation of early B-cell precursors with CD34+CD10highCD19low immunophenotype. The development of a bona fide BCP-ALL from IL7RA transduced cells supports the hypothesis that aberrant activation of the IL7RA pathway in human B-cell lineage progenitors has an instructive role by creating a pre-leukemic state which is vulnerable to transformation. These are the first demonstrations of a role for IL7RA in human B-cell differentiation and of a de-novo Ph-like BCP-ALL development from normal human hematopoietic progenitors in vivo.

Drug resistance is a largely unsolved problem in oncology. Despite the explanatory power of the genetic model of cancer initiation, most treatment resistance is unexplained by genetics alone. Even when known resistance mutations are present, they are often found in a small proportion of the cells in the tumour. So where is the cellular memory that leads to treatment failure? New evidence suggests resistance is multi-factorial, resulting from the contribution of heritable genetic and epigenetic changes, but also non-heritable phenotypic plasticity. However, cell plasticity has proven hard to study as it dynamically changes over time and needs to be distinguished from clonal evolution where cell phenotypes change because of Darwinian selective bottlenecks. Here we dissected the contribution of different evolutionary processes to drug resistance by perturbing patient-derived organoids with multiple drugs in sequence. We combined dense longitudinal tracking, single cell multi-omics, evolutionary modelling, and machine learning archetypal analysis. We found that different drugs select for distinct subclones, an essential requirement for the use of evolutionary therapy with sequential drug treatment. The data supports a model in which the cellular memory is encoded as a heritable configuration of the epigenome, which however produces multiple transcriptional programmes. Those emerge in different proportions depending on the environment, giving rise to cellular plasticity. Epigenetically encoded programmes include reactivation of developmental genes and cell regeneration. A one-to-many (epi)genotype-phenotype map explains how clonal expansions and non-heritable phenotypic plasticity manifest together, including drug tolerant states. This ensures the robustness of drug resistance subclones that can exhibit distinct phenotypes in changing environments while still preserving the cellular memory encoding their selective advantage.

Abstract Colorectal malignancies are a leading cause of cancer death. Despite large-scale genomic efforts, DNA mutations do not fully explain malignant evolution. Here we study the co-evolution of the genome and epigenome of colorectal tumours at single-clone resolution using spatial multi-omic profiling of individual glands. We collected 1,373 samples from 30 primary cancers and 9 concomitant adenomas and generated 1,212 chromatin accessibility profiles, 527 whole-genomes and 297 whole-transcriptomes. We found positive selection for DNA mutations in chromatin modifier genes and recurrent chromatin changes in regulatory regions of cancer drivers with otherwise no mutation. Genome-wide alterations in transcription factor binding accessibility involved CTCF , downregulation of interferon, and increased accessibility for SOX and HOX , indicating developmental genes reactivation. Epigenetic aberrations were heritable, distinguishing adenomas from cancers. Mutational signature analysis showed the epigenome influencing DNA mutation accumulation. This study provides a map of (epi)genetic tumour heterogeneity, with fundamental implications for understanding colorectal cancer biology.

We postulate that exit from pluripotency involves intermediates that retain pluripotency while simultaneously exhibiting lineage-bias. Using a MIXL1 reporter, we explored mesoderm lineage-bias within the human pluripotent stem cell compartment. We identified a substate, which at the single cell level coexpresses pluripotent and mesodermal gene expression programs. Functionally these cells could initiate stem cell cultures and exhibited mesodermal bias in differentiation assays. By promoting mesodermal identity through manipulation of WNT signalling while preventing exit from pluripotency using lysophosphatidic acid, we could "trap" and maintain cells in a lineage-biased stem cell state through multiple passages. These cells correspond to a normal state on the differentiation trajectory, the plasticity of which is evidenced by their reacquisition of an unbiased state upon removal of differentiation cues. The use of "cross-antagonistic" signalling to trap pluripotent stem cell intermediates with different lineage-bias may have general applicability in the efficient production of cells for regenerative medicine.

Abstract Cancer genomic medicine relies on targeting driver genes. However, current catalogues of cancer drivers are mostly based on indirect measurements of mutation frequencies, positions or types, rather than their effect on clonal expansions in vivo . Moreover, non-genetic drivers are largely unknown, as are the epigenetic and transcriptomic effects of genetic drivers. Here we perform spatial computational inference on multiomic data with matched whole-genome sequencing, ATAC-seq and RNA-seq. Using 436 samples, we directly quantify the contribution, or lack thereof, of putative driver genes to subclonal expansions in vivo in 30 colorectal carcinomas (4-33 samples per patient, median=15). Although subclonal neutral evolution was widespread (13/26 cases with sufficient data), there were cases with clear evidence of subclonal selection (6/26) in which we measured epigenetic and transcriptomic differences between subclones in vivo . In 7/26 cases we could not distinguish between neutral or selective evolution with the available data. We identified expanding subclones that were not driven by known genetic alterations, and propose candidate epigenetic drivers. We identified the distinguishing patterns of genomic heterogeneity produced in fast, exponentially growing tumours (7/26) versus neoplasms growing only at the periphery (19/26), as well as identifying clonally intermixed (16/28 cases with sufficient data) versus segregated malignancies (10/28). Our model-based approach measures genetic and non-genetic subclonal selection, or lack thereof, in space and time and allows in vivo comparisons of the emergent phenotypic properties of subclones within human tumours.