Abstract Purpose: Gene expression–based molecular subtypes of high-grade serous tubo-ovarian cancer (HGSOC), demonstrated across multiple studies, may provide improved stratification for molecularly targeted trials. However, evaluation of clinical utility has been hindered by nonstandardized methods, which are not applicable in a clinical setting. We sought to generate a clinical grade minimal gene set assay for classification of individual tumor specimens into HGSOC subtypes and confirm previously reported subtype-associated features. Experimental Design: Adopting two independent approaches, we derived and internally validated algorithms for subtype prediction using published gene expression data from 1,650 tumors. We applied resulting models to NanoString data on 3,829 HGSOCs from the Ovarian Tumor Tissue Analysis consortium. We further developed, confirmed, and validated a reduced, minimal gene set predictor, with methods suitable for a single-patient setting. Results: Gene expression data were used to derive the predictor of high-grade serous ovarian carcinoma molecular subtype (PrOTYPE) assay. We established a de facto standard as a consensus of two parallel approaches. PrOTYPE subtypes are significantly associated with age, stage, residual disease, tumor-infiltrating lymphocytes, and outcome. The locked-down clinical grade PrOTYPE test includes a model with 55 genes that predicted gene expression subtype with >95% accuracy that was maintained in all analytic and biological validations. Conclusions: We validated the PrOTYPE assay following the Institute of Medicine guidelines for the development of omics-based tests. This fully defined and locked-down clinical grade assay will enable trial design with molecular subtype stratification and allow for objective assessment of the predictive value of HGSOC molecular subtypes in precision medicine applications. See related commentary by McMullen et al., p. 5271

Abstract Quantitative viral load assays have transformed our understanding of – and ability to manage − viral diseases. They hold similar potential to advance COVID-19 control and prevention, but SARS-CoV-2 viral load tests are not yet widely available. SARS-CoV-2 molecular diagnostic tests, which typically employ real-time reverse transcriptase-polymerase chain reaction (RT-PCR), yield semi-quantitative results only. Reverse transcriptase droplet digital PCR (RT-ddPCR), a technology that partitions each reaction into 20,000 nanolitre-sized droplets prior to amplification, offers an attractive platform for SARS-CoV-2 RNA quantification. We evaluated eight primer/probe sets originally developed for real-time RT-PCR-based SARS-CoV-2 diagnostic tests for use in RT-ddPCR, and identified three (Charité-Berlin E-Sarbeco and Pasteur Institute IP2 and IP4) as the most efficient, precise and sensitive for RT-ddPCR-based SARS-CoV-2 RNA quantification. Analytical efficiency of the E-Sarbeco primer/probe set, for example, was ~83%, while assay precision, as measured by the coefficient of variation, was ~2% at 1000 input copies/reaction. Lower limits of quantification and detection for this primer/probe set were 18.6 and 4.4 input SARS-CoV-2 RNA copies/reaction, respectively. SARS-CoV-2 RNA viral loads in a convenience panel of 48 COVID-19-positive diagnostic specimens spanned a 6.2log 10 range, confirming substantial viral load variation in vivo . We further calibrated RT-ddPCR-derived SARS-CoV-2 E gene copy numbers against cycle threshold (C t ) values from a commercial real-time RT-PCR diagnostic platform. The resulting log-linear relationship can be used to mathematically derive SARS-CoV-2 RNA copy numbers from C t values, allowing the wealth of available diagnostic test data to be harnessed to address foundational questions in SARS-CoV-2 biology.

In order to cure HIV, we need to better understand the within-host evolutionary origins of the small reservoir of genome-intact proviruses that persists within infected cells during antiretroviral therapy (ART). Most prior studies on reservoir evolutionary dynamics however did not discriminate genome-intact proviruses from the vast background of defective ones. We reconstructed within-host pre-ART HIV evolutionary histories in six individuals and leveraged this information to infer the ages of intact and defective proviruses sampled after an average >9 years on ART, along with the ages of rebound and low-level/isolated viremia occurring during this time. We observed that the longest-lived proviruses persisting on ART were exclusively defective, usually due to large deletions. In contrast, intact proviruses and rebound HIV exclusively dated to the years immediately preceding ART. These observations are consistent with genome-intact proviruses having shorter lifespans, likely due to the cumulative risk of elimination following viral reactivation and protein production. Consistent with this, intact proviruses (and those with packaging signal defects) were three times more likely to be genetically identical compared to other proviral types, highlighting clonal expansion as particularly important in ensuring their survival. By contrast, low-level/isolated viremia sequences were genetically heterogeneous and sometimes ancestral, where viremia may have originated from defective proviruses. Results reveal that the HIV reservoir is dominated by clonally-enriched and genetically younger sequences that date to the untreated infection period when viral populations had been under within-host selection pressures for the longest duration. Knowledge of these qualities may help focus strategies for reservoir elimination.

Abstract Curing HIV will require eliminating the reservoir of integrated, replication-competent proviruses that persist despite antiretroviral therapy (ART). Understanding the burden, genetic diversity and longevity of persisting proviruses in diverse individuals with HIV is critical to this goal, but these characteristics remain understudied in some groups. Among them are viremic controllers, individuals who naturally suppress HIV to low levels but for whom therapy is nevertheless recommended. We reconstructed within-host HIV evolutionary histories from longitudinal single-genome amplified viral sequences in four viremic controllers who eventually initiated ART, and used this information to characterize the age and diversity of proviruses persisting on therapy. We further leveraged these within-host proviral age distributions to estimate rates of proviral turnover prior to ART. This is an important yet understudied metric, since pre-ART proviral turnover dictates reservoir composition at ART initiation (and thereafter), which is when curative interventions, once developed, would be administered. Despite natural viremic control, all participants displayed significant within-host HIV evolution pre-therapy, where overall on-ART proviral burden and diversity broadly reflected the extent of viral replication and diversity pre-ART. Consistent with recent studies of non-controllers, the proviral pools of two participants were skewed towards sequences that integrated near ART initiation, suggesting dynamic proviral turnover during untreated infection. In contrast, proviruses recovered from the two other participants dated to time-points that were more evenly spread throughout infection, suggesting slow or negligible proviral decay following deposition. HIV cure strategies will need to overcome within-host proviral diversity, even in individuals who naturally controlled HIV replication before therapy. Importance HIV therapy is life-long because integrated, replication-competent viral copies persist within long-lived cells. To cure HIV, we need to understand when these viral reservoirs form, how large and genetically diverse they are, and how long they endure. Elite controllers, individuals who naturally suppress HIV to undetectable levels, are being intensely studied as models of HIV remission, but viremic controllers, individuals who naturally suppress HIV to low levels, remain understudied even though they too may hold valuable insights. We combined phylogenetics and mathematical modeling to reconstruct proviral seeding and decay from infection to therapy-mediated suppression in four viremic controllers. We recovered diverse proviruses persisting during therapy that broadly reflected HIV’s within-host evolutionary history, where the estimated half-lives of the persistent proviral pool during untreated infection ranged from <1 year to negligible. Cure strategies will need to contend with proviral diversity and between-host heterogeneity, even in individuals who naturally control HIV.