Evolutionary dynamics in hematopoiesis Cells accumulate mutations as we age, and these mutations can be a source of diseases such as cancer. How cells containing mutations evolve, are maintained, and proliferate within the body has not been well characterized. Using a quantitative framework, Watson et al. applied population genetic theory to estimate mutation accumulation in cells in blood from sequencing data derived from nearly 50,000 healthy individuals (see the Perspective by Curtis). By evaluating how mutations differ between blood cell populations, a phenomenon known as clonal hematopoiesis, the researchers could observe how recurrent mutations can drive certain clonal lineages to high frequencies within an individual. The risk of specific mutations, some of which are associated with leukemias, rising to high frequencies may therefore be a function of cellular selection and the age at which the mutation originated. Science , this issue p. 1449 ; see also p. 1426

Genetic alterations that drive clonal expansions in ostensibly healthy tissues have implications for cancer risk. However, the total rate at which clonal expansions occur in healthy tissues remains unknown. Synonymous passenger mutations that hitchhike to high variant allele frequency due to a linked driver mutation can be used to estimate the total rate of positive selection across the genome. Because these synonymous hitchhikers are influenced by all mutations under selection, regardless of type or location, they can be used to estimate how many driver mutations are missed by narrow gene-focused sequencing panels. Here we analyse the variant allele frequency spectrum of synonymous passenger mutations to estimate the total rate at which mutations driving clonal expansions occur in healthy tissues. By applying our framework to data from physiologically healthy blood, we find that a large fraction of mutations driving clonal expansions occur outside of canonical cancer driver genes. In contrast, analysis of data from healthy oesophagus reveals little evidence for many driver mutations outside of those in NOTCH1 and TP53 . Our framework, which generalizes to other tissues, sheds light on the fraction of drivers mutations that remain undiscovered and has implications for cancer risk prediction.

Mosaic chromosomal alterations (mCAs) are commonly detected in many cancers and have been found to arise decades before diagnosis. A quantitative understanding of the rate at which these events occur and their functional consequences could improve cancer risk prediction and yet they remain poorly characterised. Here we use clone size estimates of mCAs from the blood of 500,000 participants in the UK Biobank to estimate the mutation rates and fitness consequences of acquired gain, loss and copy-neutral loss of heterozygosity (CN-LOH) events at the chromosomal arm level. Most mCAs have moderate to high fitness effects, but occur at a low rate, being over 10-fold less common than equivalently fit SNVs. While the majority of mCAs increase in prevalence with age in a way that is consistent with a constant growth rate, we find specific examples of mCAs whose behaviour deviates from this suggesting fitness effects for these mCAs may depend on inherited variants or be influenced by extrinsic factors. We find an association between mCA fitness effect and future blood cancer risk, highlighting the important role mCAs may play in risk stratification.

Somatic mutations acquired in healthy tissues as we age are major determinants of cancer risk. Whether variants confer a fitness advantage or rise to detectable frequencies by chance, however, remains largely unknown. Here, by combining blood sequencing data from ~50,000 individuals, we reveal how mutation, genetic drift and fitness differences combine to shape the genetic diversity of healthy blood ('clonal haematopoiesis'). By analysing the spectrum of variant allele frequencies we quantify fitness advantages for key pathogenic variants and genes and provide bounds on the number of haematopoietic stem cells. Positive selection, not drift, is the major force shaping clonal haematopoiesis. The remarkably wide variation in variant allele frequencies observed across individuals is driven by chance differences in the timing of mutation acquisition combined with differences in the cell-intrinsic fitness effect of variants. Contrary to the widely held view that clonal haematopoiesis is driven by ageing-related alterations in the stem cell niche, the data are consistent with the age dependence being driven simply by continuing risk of mutations and subsequent clonal expansions that lead to increased detectability at older ages.