Various species of the intestinal microbiota have been associated with the development of colorectal cancer1,2, but it has not been demonstrated that bacteria have a direct role in the occurrence of oncogenic mutations. Escherichia coli can carry the pathogenicity island pks, which encodes a set of enzymes that synthesize colibactin3. This compound is believed to alkylate DNA on adenine residues4,5 and induces double-strand breaks in cultured cells3. Here we expose human intestinal organoids to genotoxic pks+ E. coli by repeated luminal injection over five months. Whole-genome sequencing of clonal organoids before and after this exposure revealed a distinct mutational signature that was absent from organoids injected with isogenic pks-mutant bacteria. The same mutational signature was detected in a subset of 5,876 human cancer genomes from two independent cohorts, predominantly in colorectal cancer. Our study describes a distinct mutational signature in colorectal cancer and implies that the underlying mutational process results directly from past exposure to bacteria carrying the colibactin-producing pks pathogenicity island. Organoids derived from human intestinal cells that are co-cultured with bacteria carrying the genotoxic pks+ island develop a distinct mutational signature associated with colorectal cancer.

Before the emergence of the B.1.617.2 (delta) variant of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), vaccination reduced transmission of SARS-CoV-2 from vaccinated persons who became infected, potentially by reducing viral loads. Although vaccination still lowers the risk of infection, similar viral loads in vaccinated and unvaccinated persons who are infected with the delta variant call into question the degree to which vaccination prevents transmission.We used contact-testing data from England to perform a retrospective observational cohort study involving adult contacts of SARS-CoV-2-infected adult index patients. We used multivariable Poisson regression to investigate associations between transmission and the vaccination status of index patients and contacts and to determine how these associations varied with the B.1.1.7 (alpha) and delta variants and time since the second vaccination.Among 146,243 tested contacts of 108,498 index patients, 54,667 (37%) had positive SARS-CoV-2 polymerase-chain-reaction (PCR) tests. In index patients who became infected with the alpha variant, two vaccinations with either BNT162b2 or ChAdOx1 nCoV-19 (also known as AZD1222), as compared with no vaccination, were independently associated with reduced PCR positivity in contacts (adjusted rate ratio with BNT162b2, 0.32; 95% confidence interval [CI], 0.21 to 0.48; and with ChAdOx1 nCoV-19, 0.48; 95% CI, 0.30 to 0.78). Vaccine-associated reductions in transmission of the delta variant were smaller than those with the alpha variant, and reductions in transmission of the delta variant after two BNT162b2 vaccinations were greater (adjusted rate ratio for the comparison with no vaccination, 0.50; 95% CI, 0.39 to 0.65) than after two ChAdOx1 nCoV-19 vaccinations (adjusted rate ratio, 0.76; 95% CI, 0.70 to 0.82). Variation in cycle-threshold (Ct) values (indicative of viral load) in index patients explained 7 to 23% of vaccine-associated reductions in transmission of the two variants. The reductions in transmission of the delta variant declined over time after the second vaccination, reaching levels that were similar to those in unvaccinated persons by 12 weeks in index patients who had received ChAdOx1 nCoV-19 and attenuating substantially in those who had received BNT162b2. Protection in contacts also declined in the 3-month period after the second vaccination.Vaccination was associated with a smaller reduction in transmission of the delta variant than of the alpha variant, and the effects of vaccination decreased over time. PCR Ct values at diagnosis of the index patient only partially explained decreased transmission. (Funded by the U.K. Government Department of Health and Social Care and others.).

OBJECTIVE: The aim of this study was to examine whether smoking during pregnancy is associated with symptoms of attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) in offspring and whether these effects are additional to genetic influences. METHOD: Children’s ADHD symptoms (parent- and teacher-rated), maternal smoking during pregnancy, conduct disorder symptoms, and family adversity were assessed with questionnaires for a population-based sample of twins (1,452 twin pairs 5–16 years of age). RESULTS: Although genetic influences accounted for most of the variance in offspring ADHD, maternal smoking during pregnancy was still found to show a significant environmentally mediated association. Maternal smoking remained a significant influence when other potential confounds were taken into account. CONCLUSIONS: Maternal smoking during pregnancy appears to show an association with offspring ADHD symptoms that is additional to the effects of genes and not attributable to shared rater effects, clinical referral biases, or covariation with antisocial behavior.

In partnership with NHS England, Genomics England’s ambitious plans to embed genomic medicine into routine patient care are well underway. Clare Turnbull and colleagues discuss its progress

The second of the two volumes of the Chief Medical Officer for England's Annual Report on the state of the public's health is released this week. 1 Davies SC Annual Report of the Chief Medical Officer, Volume Two, 2011, infections and the rise of antimicrobial resistance. Department of Health, London2013 Google Scholar The report includes recommendations aimed specifically at politicians and highlights the need for strong action on antimicrobial resistance, since this issue has the potential to be as important as global warming in terms of its impact on health. The report identifies antimicrobial resistance as a cross-societal and therefore cross-governmental issue that encompasses both a market failure to produce new antibiotics and the need for better antibiotic stewardship. A key recommendation of the report is that resistance should be placed on the UK national risk register (specifically, the National Security Risk Assessment). The report also highlights the need for international action on antimicrobial resistance for which the UK Government is well placed to lobby.

ABSTRACT Background Repeat expansion (RE) disorders affect ~1 in 3000 individuals and are clinically heterogeneous diseases caused by expansions of short tandem DNA repeats. Genetic testing is often locus-specific, resulting in under diagnosis of atypical clinical presentations, especially in paediatric patients without a prior positive family history. Whole genome sequencing (WGS) is emerging as a first-line test for rare genetic disorders, but until recently REs were thought to be undetectable by this approach. Methods WGS pipelines for RE disorder detection were deployed by the 100,000 Genomes Project and Illumina Clinical Services Laboratory. Performance was retrospectively assessed across the 13 most common neurological RE loci using 793 samples with prior orthogonal testing (182 with expanded alleles and 611 with alleles within normal size) and prospectively interrogated in 13,331 patients with suspected genetic neurological disorders. Findings WGS RE detection showed minimum 97·3% sensitivity and 99·6% specificity across all 13 disease-associated loci. Applying the pipeline to patients from the 100,000 Genomes Project identified pathogenic repeat expansions which were confirmed in 69 patients, including seven paediatric patients with no reported family history of RE disorders, with a 0.09% false positive rate. Interpretation We show here for the first time that WGS enables the detection of causative repeat expansions with high sensitivity and specificity, and that it can be used to resolve previously undiagnosed neurological disorders. This includes children with no prior suspicion of a RE disorder. These findings are leading to diagnostic implementation of this analytical pipeline in the NHS Genomic Medicine Centres in England. Funding Medical Research Council, Department of Health and Social Care, National Health Service England, National Institute for Health Research, Illumina Inc

ABSTRACT To characterise the somatic alterations in colorectal cancer (CRC), we conducted whole-genome sequencing analysis of 2,023 tumours. We provide the most detailed high-resolution map to date of somatic mutations in CRC, and demonstrate associations with clinicopathological features, in particular location in the large bowel. We refined the mutational processes and signatures acting in colorectal tumorigenesis. In analyses across the sample set or restricted to molecular subtypes, we identified 185 CRC driver genes, of which 117 were previously unreported. New drivers acted in various molecular pathways, including Wnt ( CTNND1, AXIN1, TCF3 ), TGF-β/BMP ( TGFBR1 ) and MAP kinase ( RASGRF1, RASA1, RAF1 , and several MAP2K and MAP3K loc i ). Non-coding drivers included intronic neo-splice site alterations in APC and SMAD4 . Whilst there was evidence of an excess of mutations in functionally active regions of the non-coding genome, no specific drivers were called with high confidence. Novel recurrent copy number changes included deletions of PIK3R1 and PWRN1 , as well as amplification of CCND3 and NEDD9 . Putative driver structural variants included BRD4 and SOX9 regulatory elements, and ACVR2A and ANKRD11 hotspot deletions. The frequencies of many driver mutations, including somatic Wnt and Ras pathway variants, showed a gradient along the colorectum. The Pks-pathogenic E. coli signature and TP53 mutations were primarily associated with rectal cancer. A set of unreported immune escape driver genes was found, primarily in hypermutated CRCs, most of which showed evidence of genetic evasion of the anti-cancer immune response. About 25% of cancers had a potentially actionable mutation for a known therapy. Thirty-three of the new driver genes were predicted to be essential, 17 possessed a druggable structure, and nine had a bioactive compound available. Our findings provide further insight into the genetics and biology of CRC, especially tumour subtypes defined by genomic instability or clinicopathological features.

ABSTRACT Using five complementary short- and long-read sequencing technologies, we phased and assembled >95% of each diploid human genome in a four-generation, 28-member family (CEPH 1463) allowing us to systematically assess de novo mutations (DNMs) and recombination. From this family, we estimate an average of 192 DNMs per generation, including 75.5 de novo single-nucleotide variants (SNVs), 7.4 non-tandem repeat indels, 79.6 de novo indels or structural variants (SVs) originating from tandem repeats, 7.7 centromeric de novo SVs and SNVs, and 12.4 de novo Y chromosome events per generation. STRs and VNTRs are the most mutable with 32 loci exhibiting recurrent mutation through the generations. We accurately assemble 288 centromeres and six Y chromosomes across the generations, documenting de novo SVs, and demonstrate that the DNM rate varies by an order of magnitude depending on repeat content, length, and sequence identity. We show a strong paternal bias (75-81%) for all forms of germline DNM, yet we estimate that 17% of de novo SNVs are postzygotic in origin with no paternal bias. We place all this variation in the context of a high-resolution recombination map (∼3.5 kbp breakpoint resolution). We observe a strong maternal recombination bias (1.36 maternal:paternal ratio) with a consistent reduction in the number of crossovers with increasing paternal (r=0.85) and maternal (r=0.65) age. However, we observe no correlation between meiotic crossover locations and de novo SVs, arguing against non-allelic homologous recombination as a predominant mechanism. The use of multiple orthogonal technologies, near-telomere-to-telomere phased genome assemblies, and a multi-generation family to assess transmission has created the most comprehensive, publicly available “truth set” of all classes of genomic variants. The resource can be used to test and benchmark new algorithms and technologies to understand the most fundamental processes underlying human genetic variation.

Identifying