Urothelial carcinoma of the bladder is a common malignancy that causes approximately 150,000 deaths per year worldwide. So far, no molecularly targeted agents have been approved for treatment of the disease. As part of The Cancer Genome Atlas project, we report here an integrated analysis of 131 urothelial carcinomas to provide a comprehensive landscape of molecular alterations. There were statistically significant recurrent mutations in 32 genes, including multiple genes involved in cell-cycle regulation, chromatin regulation, and kinase signalling pathways, as well as 9 genes not previously reported as significantly mutated in any cancer. RNA sequencing revealed four expression subtypes, two of which (papillary-like and basal/squamous-like) were also evident in microRNA sequencing and protein data. Whole-genome and RNA sequencing identified recurrent in-frame activating FGFR3–TACC3 fusions and expression or integration of several viruses (including HPV16) that are associated with gene inactivation. Our analyses identified potential therapeutic targets in 69% of the tumours, including 42% with targets in the phosphatidylinositol-3-OH kinase/AKT/mTOR pathway and 45% with targets (including ERBB2) in the RTK/MAPK pathway. Chromatin regulatory genes were more frequently mutated in urothelial carcinoma than in any other common cancer studied so far, indicating the future possibility of targeted therapy for chromatin abnormalities. This paper reports integrative molecular analyses of urothelial bladder carcinoma at the DNA, RNA, and protein levels performed as part of The Cancer Genome Atlas project; recurrent mutations were found in 32 genes, including those involved in cell-cycle regulation, chromatin regulation and kinase signalling pathways; chromatin regulatory genes were more frequently mutated in urothelial carcinoma than in any other common cancer studied so far. This study of 131 high-grade muscle-invasive urothelial bladder carcinomas, part of The Cancer Genome Atlas (TCGA) project, reports recurrent mutations in 32 genes, including those involved in cell-cycle regulation, chromatin regulation and kinase signalling pathways. Chromatin regulatory genes were more frequently mutated in urothelial carcinoma than in any common cancer studied to date. Recurrent in-frame activating FGFR3–TACC3 fusions and expression or integration of viruses associated with gene inactivation are also identified. Importantly, potential therapeutic targets are identified in 69% of the tumours.

Summary

Background

 Diabetes is presently classified into two main forms, type 1 and type 2 diabetes, but type 2 diabetes in particular is highly heterogeneous. A refined classification could provide a powerful tool to individualise treatment regimens and identify individuals with increased risk of complications at diagnosis. 

Methods

 We did data-driven cluster analysis (k-means and hierarchical clustering) in patients with newly diagnosed diabetes (n=8980) from the Swedish All New Diabetics in Scania cohort. Clusters were based on six variables (glutamate decarboxylase antibodies, age at diagnosis, BMI, HbA_1c, and homoeostatic model assessment 2 estimates of β-cell function and insulin resistance), and were related to prospective data from patient records on development of complications and prescription of medication. Replication was done in three independent cohorts: the Scania Diabetes Registry (n=1466), All New Diabetics in Uppsala (n=844), and Diabetes Registry Vaasa (n=3485). Cox regression and logistic regression were used to compare time to medication, time to reaching the treatment goal, and risk of diabetic complications and genetic associations. 

Findings

 We identified five replicable clusters of patients with diabetes, which had significantly different patient characteristics and risk of diabetic complications. In particular, individuals in cluster 3 (most resistant to insulin) had significantly higher risk of diabetic kidney disease than individuals in clusters 4 and 5, but had been prescribed similar diabetes treatment. Cluster 2 (insulin deficient) had the highest risk of retinopathy. In support of the clustering, genetic associations in the clusters differed from those seen in traditional type 2 diabetes. 

Interpretation

 We stratified patients into five subgroups with differing disease progression and risk of diabetic complications. This new substratification might eventually help to tailor and target early treatment to patients who would benefit most, thereby representing a first step towards precision medicine in diabetes. 

Funding

 Swedish Research Council, European Research Council, Vinnova, Academy of Finland, Novo Nordisk Foundation, Scania University Hospital, Sigrid Juselius Foundation, Innovative Medicines Initiative 2 Joint Undertaking, Vasa Hospital district, Jakobstadsnejden Heart Foundation, Folkhälsan Research Foundation, Ollqvist Foundation, and Swedish Foundation for Strategic Research.

The development of the microbiome from infancy to childhood is dependent on a range of factors, with microbial–immune crosstalk during this time thought to be involved in the pathobiology of later life diseases1–9 such as persistent islet autoimmunity and type 1 diabetes10–12. However, to our knowledge, no studies have performed extensive characterization of the microbiome in early life in a large, multi-centre population. Here we analyse longitudinal stool samples from 903 children between 3 and 46 months of age by 16S rRNA gene sequencing (n = 12,005) and metagenomic sequencing (n = 10,867), as part of the The Environmental Determinants of Diabetes in the Young (TEDDY) study. We show that the developing gut microbiome undergoes three distinct phases of microbiome progression: a developmental phase (months 3–14), a transitional phase (months 15–30), and a stable phase (months 31–46). Receipt of breast milk, either exclusive or partial, was the most significant factor associated with the microbiome structure. Breastfeeding was associated with higher levels of Bifidobacterium species (B. breve and B. bifidum), and the cessation of breast milk resulted in faster maturation of the gut microbiome, as marked by the phylum Firmicutes. Birth mode was also significantly associated with the microbiome during the developmental phase, driven by higher levels of Bacteroides species (particularly B. fragilis) in infants delivered vaginally. Bacteroides was also associated with increased gut diversity and faster maturation, regardless of the birth mode. Environmental factors including geographical location and household exposures (such as siblings and furry pets) also represented important covariates. A nested case–control analysis revealed subtle associations between microbial taxonomy and the development of islet autoimmunity or type 1 diabetes. These data determine the structural and functional assembly of the microbiome in early life and provide a foundation for targeted mechanistic investigation into the consequences of microbial–immune crosstalk for long-term health. Metagenomic sequencing analysis of stool samples from 903 children as part of the TEDDY study shows that breastfeeding was the most important factor associated with microbiome structure, and the cessation of breast milk resulted in faster maturation of the gut microbiome.

Multiple laboratory tests are used in the diagnosis and management of patients with diabetes mellitus. The quality of the scientific evidence supporting the use of these assays varies substantially.An expert committee drafted evidence-based recommendations for the use of laboratory analysis in patients with diabetes. An external panel of experts reviewed a draft of the guidelines, which were modified in response to the reviewers' suggestions. A revised draft was posted on the Internet and was presented at the AACC Annual Meeting in July, 2000. The recommendations were modified again in response to oral and written comments. The guidelines were reviewed by the Professional Practice Committee of the American Diabetes Association.Measurement of plasma glucose remains the sole diagnostic criterion for diabetes. Monitoring of glycemic control is performed by the patients, who measure their own plasma or blood glucose with meters, and by laboratory analysis of glycated hemoglobin. The potential roles of noninvasive glucose monitoring, genetic testing, autoantibodies, microalbumin, proinsulin, C-peptide, and other analytes are addressed.The guidelines provide specific recommendations based on published data or derived from expert consensus. Several analytes are of minimal clinical value at the present time, and measurement of them is not recommended.

Type 1 diabetes (T1D) is an autoimmune disease that targets pancreatic islet beta cells and incorporates genetic and environmental factors1, including complex genetic elements2, patient exposures3 and the gut microbiome4. Viral infections5 and broader gut dysbioses6 have been identified as potential causes or contributing factors; however, human studies have not yet identified microbial compositional or functional triggers that are predictive of islet autoimmunity or T1D. Here we analyse 10,913 metagenomes in stool samples from 783 mostly white, non-Hispanic children. The samples were collected monthly from three months of age until the clinical end point (islet autoimmunity or T1D) in the The Environmental Determinants of Diabetes in the Young (TEDDY) study, to characterize the natural history of the early gut microbiome in connection to islet autoimmunity, T1D diagnosis, and other common early life events such as antibiotic treatments and probiotics. The microbiomes of control children contained more genes that were related to fermentation and the biosynthesis of short-chain fatty acids, but these were not consistently associated with particular taxa across geographically diverse clinical centres, suggesting that microbial factors associated with T1D are taxonomically diffuse but functionally more coherent. When we investigated the broader establishment and development of the infant microbiome, both taxonomic and functional profiles were dynamic and highly individualized, and dominated in the first year of life by one of three largely exclusive Bifidobacterium species (B. bifidum, B. breve or B. longum) or by the phylum Proteobacteria. In particular, the strain-specific carriage of genes for the utilization of human milk oligosaccharide within a subset of B. longum was present specifically in breast-fed infants. These analyses of TEDDY gut metagenomes provide, to our knowledge, the largest and most detailed longitudinal functional profile of the developing gut microbiome in relation to islet autoimmunity, T1D and other early childhood events. Together with existing evidence from human cohorts7,8 and a T1D mouse model9, these data support the protective effects of short-chain fatty acids in early-onset human T1D. An analysis of more than 10,000 metagenomes from the TEDDY study provides a detailed functional profile of the gut microbiome in relation to islet autoimmunity, and supports the protective effects of short-chain fatty acids in early-onset type 1 diabetes.

The International Human Epigenome Consortium (IHEC) coordinates the generation of a catalog of high-resolution reference epigenomes of major primary human cell types. The studies now presented (see the Cell Press IHEC web portal at http://www.cell.com/consortium/IHEC) highlight the coordinated achievements of IHEC teams to gather and interpret comprehensive epigenomic datasets to gain insights in the epigenetic control of cell states relevant for human health and disease. 

PaperClip

Andrew Hattersley, Noel Morgan, Juha Kere and colleagues identify de novo activating germline STAT3 mutations in five unrelated individuals with early-onset multi-organ autoimmune disease. Monogenic causes of autoimmunity provide key insights into the complex regulation of the immune system. We report a new monogenic cause of autoimmunity resulting from de novo germline activating STAT3 mutations in five individuals with a spectrum of early-onset autoimmune disease, including type 1 diabetes. These findings emphasize the critical role of STAT3 in autoimmune disease and contrast with the germline inactivating STAT3 mutations that result in hyper IgE syndrome.

Insulin-dependent diabetes mellitus (IDDM) is associated with autoreactivity against GAD but the diagnostic sensitivity (positivity in disease) and specificity (negativity in health) of isoform-specific GAD antibodies have yet to be defined in assay systems suitable for screening large number of samples. One set of IDDM patient (n=10) and control (n=50) standard sera were used to develop quantitative antibody assays with in vitro synthesized recombinant 35S-methionine-labelled GAD65 and GAD67, respectively, and protein A-Sepharose to separate free from antibody-bound ligand. Binding levels were not normally distributed (p<0.0001) and therefore, the diagnostic accuracy of GAD antibodies was analysed by the ROC plots in population-based, consecutively-diagnosed, recent onset, 0–14 year-old patients (n=105), and matched, healthy control subjects (n=157). The ROC plots showed that the diagnostic sensitivity of GAD65 antibodies was 77% and the specificity 92% compared with 8% and 98%, respectively for GAD67 antibodies. In the IDDM sera, GAD65 and GAD67 antibodies were concordant in 7% (6 of 81) and GAD65 antibodies and ICA in 89% (72 of 81) without a correlation between the autoantibody levels. Autoantibodies to recombinant human islet GAD65 are specific and sensitive markers for childhood IDDM in this immunoassay with in vitro synthesized 35S-methioninelabelled recombinant GAD.