Accurate pathological diagnosis is crucial for optimal management of patients with cancer. For the approximately 100 known tumour types of the central nervous system, standardization of the diagnostic process has been shown to be particularly challenging-with substantial inter-observer variability in the histopathological diagnosis of many tumour types. Here we present a comprehensive approach for the DNA methylation-based classification of central nervous system tumours across all entities and age groups, and demonstrate its application in a routine diagnostic setting. We show that the availability of this method may have a substantial impact on diagnostic precision compared to standard methods, resulting in a change of diagnosis in up to 12% of prospective cases. For broader accessibility, we have designed a free online classifier tool, the use of which does not require any additional onsite data processing. Our results provide a blueprint for the generation of machine-learning-based tumour classifiers across other cancer entities, with the potential to fundamentally transform tumour pathology.

Recently, we described a machine learning approach for classification of central nervous system tumors based on the analysis of genome-wide DNA methylation patterns [6]. Here, we report on DNA methylation-based central nervous system (CNS) tumor diagnostics conducted in our institution between the years 2015 and 2018. In this period, more than 1000 tumors from the neurosurgical departments in Heidelberg and Mannheim and more than 1000 tumors referred from external institutions were subjected to DNA methylation analysis for diagnostic purposes. We describe our current approach to the integrated diagnosis of CNS tumors with a focus on constellations with conflicts between morphological and molecular genetic findings. We further describe the benefit of integrating DNA copy-number alterations into diagnostic considerations and provide a catalog of copy-number changes for individual DNA methylation classes. We also point to several pitfalls accompanying the diagnostic implementation of DNA methylation profiling and give practical suggestions for recurring diagnostic scenarios.

Abstract Tumor cell extensions called tumor microtubes (TMs) in glioma resemble neurites during neurodevelopment and connect glioma cells to a network that has considerable relevance for tumor progression and therapy resistance. The determination of interconnectivity in individual tumors has been challenging and the impact of tumor cell connectivity on patient survival remained unresolved so far. Here, a connectivity signature from single-cell RNA-sequenced (scRNA-Seq) xenografted primary glioblastoma (GB) cells was established and clinically validated. Thirty-four of 40 connectivity genes were related to neurogenesis, neural tube development or glioma progression, including the TM-network-relevant GAP43 gene. Astrocytic-like and mesenchymal-like GB cells had the highest connectivity signature scores in scRNA-Seq data of patient-derived xenografts and patient samples. In 230 human GBs, high connectivity correlated with the mesenchymal expression subtype, TP53 wildtype, and with dismal patient survival. CHI3L1 was identified as a robust molecular marker of connectivity. Thus, the connectivity signature allows novel insights into brain tumor biology, provides a proof-of-principle that tumor cell connectivity is relevant for patients’ prognosis, and serves as a robust biomarker that can be used for future clinical trials. Statement of significance Integration of GB cells into functional networks drives tumor progression and resistance. Here, we established and validated a novel connectivity gene expression signature of single GB cells and whole tumors that can be easily applied to clinical and preclinical samples. It is shown that connectivity is determining prognosis combining molecular, functional and clinical insights into the disease.

Understanding the cellular origins of childhood brain tumors is key for discovering novel tumor-specific therapeutic targets. Previous strategies mapping cellular origins typically involved comparing human tumors to murine embryonal tissues 1,2 , a potentially imperfect approach due to spatio-temporal gene expression differences between species 3 . Here we use an unprecedented single-nucleus atlas of the developing human cerebellum (Sepp, Leiss, et al) and extensive bulk and single-cell transcriptome tumor data to map their cellular origins with focus on three most common pediatric brain tumors – pilocytic astrocytoma, ependymoma, and medulloblastoma. Using custom bioinformatics approaches, we postulate the astroglial and glial lineages as the origins for posterior fossa ependymomas and radiation-induced gliomas (secondary tumors after medulloblastoma treatment), respectively. Moreover, we confirm that SHH, Group3 and Group4 medulloblastomas stem from granule cell/unipolar brush cell lineages, whereas we propose pilocytic astrocytoma to originate from the oligodendrocyte lineage. We also identify genes shared between the cerebellar lineage of origin and corresponding tumors, and genes that are tumor specific; both gene sets represent promising therapeutic targets. As a common feature among most cerebellar tumors, we observed compositional heterogeneity in terms of similarity to normal cells, suggesting that tumors arise from or differentiate into multiple points along the cerebellar “lineage of origin”.

ABSTRACT Chromosome 8 (chr8) gains are common in cancer. However, their potential contribution to tumor heterogeneity is largely unexplored. Ewing sarcoma (EwS) is characterized by pathognomonic FET::ETS fusions, but show a general paucity of other recurrent somatic mutations that could explain the observed clinical diversity. In EwS, chr8 gains are the second most common genetic alteration rendering EwS an ideal model to investigate the relevance of chr8 gains in an otherwise silent genomic context. Here, we report that chr8 gain-driven gene expression patterns correlate with poor overall survival of EwS patients. This effect is predominantly mediated by increased expression of the translation initiation factor binding protein 4E-BP1 encoded by EIF4EBP1 on chr8. High EIF4EBP1 expression showed the strongest association with poor overall patient survival among all chr8-encoded genes and correlated with chr8 gains in EwS tumors. Similar findings were made in numerous entities of The Cancer Genome Atlas (TCGA). In the EwS model, silencing of 4E-BP1 reduced cell proliferation, clonogenicity, spheroidal growth in vitro , and tumorigenesis in vivo . Integrated multi- omics profiling uncovered that 4E-BP1 orchestrates a multifunctional proteomic network including hubs affecting RNA processing, translational regulation, and chromatin modification. Drug screens and functional assays revealed that high 4E-BP1 expression sensitizes for pharmacological CDK4/6 inhibition in preclinical models. Collectively, we establish chr8 gains and high 4E-BP1 expression as prognostic biomarkers in EwS and demonstrate that their association with poor patient outcome is primarily mediated by 4E-BP1 orchestrating a multifunctional proteomic network sensitizing EwS for CDK4/6 inhibitors. Our data suggest that testing for chr8 gain may improve risk-stratification and therapeutic management in EwS and other cancers.

The methylation status of the O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) promoter region is essential in evaluating the prognosis and predicting the drug response in patients with glioblastoma. In this study, we evaluated the utility of using nanopore long-read sequencing as a method for assessing methylation levels throughout the MGMT CpG-island, compared its performance to established techniques and demonstrated its clinical applicability.

Tumours face tryptophan (Trp) depletion, but the mechanisms sustaining protein biosynthesis under Trp stress remain unclear. We report that Trp stress increases the levels of the translation repressor EIF4EBP1. Yet, at the same time, EIF4EBP1 is selectively phosphorylated by the metabolic master regulator MTORC1 kinase, preventing EIF4EBP1 from inhibiting translation. MTORC1 activity under Trp stress is unexpected because the absence of amino acids is typically linked with MTORC1 inhibition. EIF4EBP1-sensitive translation in Trp starved cells is sustained by EGFR and RAS signalling to MTORC1. Via this mechanism, Trp stress enhances the synthesis and activity of the aryl hydrocarbon receptor (AHR). This is noteworthy as Trp catabolites are known to activate AHR, and therefore Trp stress was previously considered to inhibit AHR. Trp stress-induced AHR enhances the expression of key regulators of autophagy, which sustains intracellular Trp levels and Trp-charged tRNAs for translation. Hence, Trp stress switches MTORC1 from its established inhibitory function into an enhancer of autophagy, acting through AHR. The clinical potential of this fundamental mechanism is highlighted by the activity of the mTORC1-AHR pathway and an autophagy signature in 20% of glioblastoma patients, opening up new avenues for cancer therapy.

Abstract Background Homozygous loss of CDKN2A/B is a genetic alteration found in many cancer types including meningiomas, where it is associated with poor clinical outcome. It is now also a diagnostic criterion for grade 3 meningiomas in the 2021 WHO classification for central nervous system tumors. However, as in other cancers, the relationship between copy number loss of CDKN2A/B and expression of its gene product is unclear and may be either commensurate or paradoxical in nature. Therefore, we aimed to investigate the association of CDKN2A mRNA expression with clinical prognosis, WHO grade, and other molecular biomarkers in meningiomas such as DNA methylation, molecular group, and proteomics. Methods We used multidimensional molecular data of 490 meningioma samples from 4 independent cohorts to examine the relationship between mRNA expression of CDKN2A and copy number status, its correlation to clinical outcome, the transcriptomic pathways altered in differential CDKN2A expression, and its relationship with DNA methylation, and proteomics using an integrated molecular approach. Results Meningiomas without any copy number loss were dichotomized into high (CDKN2A high ) and low (CDKN2A low ) CDKN2A mRNA expression groups. Patients with CDKN2A high meningiomas had poorer progression free survival (PFS) compared to those with CDKN2A low meningiomas. CDKN2A mRNA expression was increased in more aggressive molecular groups, and in higher WHO grade meningiomas across all cohorts. CDKN2A high meningiomas and meningiomas with CDKN2A copy number loss shared common up-regulated cell cycling pathways. CDK4 mRNA expression was increased in CDKN2A high meningiomas and both p16 and CDK4 protein were more abundant in CDKN2A high meningiomas. CDKN2A high meningiomas were frequently hypermethylated at the gene body and UTR compared to CDKN2A low meningiomas and found be more commonly Rb-deficient. Conclusions An intermediate level of CDKN2A mRNA expression appears to be optimal as significantly low (CDKN2A deleted) or high expression (CDKN2A high ) are associated with poorer outcomes clinically. Though CDK4 is elevated in CDKN2A high meningiomas, Rb-deficiency may be more common in this group, leading to lack of response to CDK inhibitors.

Abstract The ROS proto-oncogene 1 ( ROS1 ) gene is rearranged in various cancers. The translated fusion protein presents an attractive therapeutic target, since specific inhibitors have been approved for several tumor types. In glioma, ROS1 fusions are frequent within infantile hemispheric glioma, and single case reports on occurrences in other glioma types exist. However, a comprehensive analysis spanning the full width of glioma types and subtypes is lacking. We here assessed the spectrum and distribution of ROS1 fusions by screening >20,000 glioma cases for typical chromosomal alterations, with subsequent RNA-sequencing for confirmation of candidate cases. ROS1 fusions were identified in 16 cases, from low grade pilocytic astrocytoma WHO grade 1 to glioblastoma, IDH wildtype WHO grade 4. Thus, despite being enriched in some tumor types, ROS1 fusions are not pathognomonic for specific glioma types and may consitute a relevant target in a variety of cases.

Advances in our understanding of the molecular biology of meningiomas have led to significant gains in the ability to predict patient prognosis and tumor recurrence and to identify novel targets for therapeutic design. Specifically, classification of meningiomas based on DNA methylation has greatly improved our ability to risk stratify patients, however new questions have arisen in terms of the underlying impact these DNA methylation signatures have on meningioma biology.