Endometriosis is a common, benign condition characterized by extensive heterogeneity in lesion appearance and patient symptoms. We profiled transcriptomes of 207,949 individual cells from endometriomata (n=7), extra-ovarian endometriosis (n=19), eutopic endometrium (n=4), unaffected ovary (n=1) and endometriosis-free peritoneum (n=4) to create a cellular atlas of endometrial-type epithelial cells, endometrial-type stromal cells and microenvironmental cell populations across tissue sites. Signatures of endometrial-type epithelium and stroma differed markedly across eutopic endometrium, endometrioma, superficial extra-ovarian disease and deep infiltrating endometriosis, suggesting that extensive transcriptional reprogramming is a core component of the disease process. Endometriomas were notable for the dysregulation of pro-inflammatory pathways and upregulation of complement proteins C3 and C7. Somatic ARID1A mutation in epithelial cells was associated with upregulation of pro-angiogenic factor SOX17 and remodeling of the endothelial cell compartment. Finally, signatures of endometriosis-associated endometrial-type epithelial clusters were enriched in ovarian cancers, reinforcing the epidemiologic associations between these two diseases.

Determining the function of non-coding regulatory variants in cancer is a key challenge transcriptional biology. We investigated genetic (germline and somatic) determinants of regulatory mechanisms in renal cell carcinoma (RCC) using H3K27ac ChIP-seq data in 10 matched tumor/normal samples and RNA-seq data from 496/66 tumor/normal samples from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Unsupervised clustering of H3K27ac activity cleanly separated tumor from normal individuals, highlighting extensive epigenetic reprogramming during transformation. We developed a novel method to test each chromatin feature for evidence of an allele-specific quantitative trait locus (asQTL) and evaluate tumor/normal differences in allele-specificity (d-asQTLs) while modelling local structural variation and read overdispersion. At an FDR of 5%, we identified 1,356 unique asQTL chromatin peaks in normal tissues; 2,868 in tumors; and 1,054 d-asQTLs (primarily imbalanced in tumor). The d-asQTL peaks were significantly enriched for RCC genome-wide association study (GWAS) heritability (32x, P=1.8x10-​3)​ , more so than any other functional feature including all H3K27ac peaks (12x), super-enhancers (5x), and asQTL genes (4x). Intersection of asQTLs with RCC GWAS loci identified putative functional features for 6/17 known loci including tumor-specific activity at SCARB1, a cholesterol metabolism mediator, which has recently been implicated in RCC progression. We validated the asQTL variant through CRISPR interference (CRISPRi) and demonstrated a concomitant allelic effect on the overlapping enhancer and on downstream SCARB1 expression. Knockdowns of master transcription factors (TFs) involved in the hypoxia pathway altered the expression of SCARB1 in a kidney cancer cell line, consistent with a variant-TF interaction. Genome-wide, d-asQTLs were significantly enriched for tumor-specific binding of hypoxic transcription factors, implicating a more general mechanism for polygenic germline-somatic interaction.

The function of critical developmental regulators can be subverted by cancer cells to control expression of oncogenic transcriptional programs. These "master transcription factors" (MTFs) are often essential for cancer cell survival and represent vulnerabilities that can be exploited therapeutically. The current approaches to identify candidate MTFs examine super-enhancer associated transcription factor-encoding genes with high connectivity in network models. This relies on chromatin immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq) data, which is technically challenging to obtain from primary tumors, and is currently unavailable for many cancer types and clinically relevant subtypes. In contrast, gene expression data are more widely available, especially for rare tumors and subtypes where MTFs have yet to be discovered. We have developed a predictive algorithm called CaCTS (Cancer Core Transcription factor Specificity) to identify candidate MTFs using pan-cancer RNA-sequencing data from The Cancer Genome Atlas. The algorithm identified 273 candidate MTFs across 34 tumor types and recovered known tumor MTFs. We also made novel predictions, including for cancer types and subtypes for which MTFs have not yet been characterized. Clustering based on MTF predictions reproduced anatomic groupings of tumors that share 1-2 lineage-specific candidates, but also dictated functional groupings, such as a squamous group that comprised five tumor subtypes sharing 3 common MTFs. PAX8, SOX17, and MECOM were candidate factors in high-grade serous ovarian cancer (HGSOC), an aggressive tumor type where the core regulatory circuit is currently uncharacterized. PAX8, SOX17, and MECOM are required for cell viability and lie proximal to super-enhancers in HGSOC cells. ChIP-seq revealed that these factors co-occupy HGSOC regulatory elements globally and co-bind at critical gene loci including MUC16 (CA-125). Addiction to these factors was confirmed in studies using THZ1 to inhibit transcription in HGSOC cells, suggesting early down-regulation of these genes may be responsible for cytotoxic effects of THZ1 on HGSOC models. Identification of MTFs across 34 tumor types and 140 subtypes, especially for those with limited understanding of transcriptional drivers paves the way to therapeutic targeting of MTFs in a broad spectrum of cancers.

The transcription factors MECOM, PAX8, SOX17 and WT1 are candidate master regulators of high-grade serous 'ovarian' cancer (HGSC), yet their cooperative role in the hypothesized tissue of origin, the fallopian tube secretory epithelium (FTSEC) is unknown. We generated 26 epigenome (CUT&TAG, CUT&RUN, ATAC-seq and HiC) data sets and 24 profiles of RNA-seq transcription factor knock-down followed by RNA sequencing in FTSEC and HGSC models to define binding sites and gene sets regulated by these factors in cis and trans . This revealed that MECOM, PAX8, SOX17 and WT1 are lineage-enriched, super-enhancer associated master regulators whose cooperative DNA-binding patterns and target genes are re-wired during tumor development. All four TFs were indispensable for HGSC clonogenicity and survival but only depletion of PAX8 and WT1 impaired FTSEC cell survival. These four TFs were pharmacologically inhibited by transcriptional inhibitors only in HGSCs but not in FTSECs. Collectively, our data highlights that tumor-specific epigenetic remodeling is tightly related to MECOM, PAX8, SOX17 and WT1 activity and these transcription factors are targetable in a tumor-specific manner through transcriptional inhibitors.