Abstract The Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip is a new platform for high-throughput DNA methylation analysis. Several methods for normalization and processing of these data have been published recently. Here we present an integrated analysis pipeline offering a choice of the most popular normalization methods while also introducing new methods for calling differentially methylated regions and detecting copy number aberrations. Availability and implementation: ChAMP is implemented as a Bioconductor package in R. The package and the vignette can be downloaded at bioconductor.org Contact: tiffany.morris@ucl.ac.uk

The Illumina Infinium HumanMethylationEPIC BeadChip is the new platform for high-throughput DNA methylation analysis, effectively doubling the coverage compared to the older 450 K array. Here we present a significantly updated and improved version of the Bioconductor package ChAMP, which can be used to analyze EPIC and 450k data. Many enhanced functionalities have been added, including correction for cell-type heterogeneity, network analysis and a series of interactive graphical user interfaces.ChAMP is a BioC package available from https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/ChAMP.html.a.teschendorff@ucl.ac.uk or s.beck@ucl.ac.uk or a.feber@ucl.ac.uk.Supplementary data are available at Bioinformatics online.

The interplay between an evolving cancer and a dynamic immune microenvironment remains unclear. Here we analyse 258 regions from 88 early-stage, untreated non-small-cell lung cancers using RNA sequencing and histopathology-assessed tumour-infiltrating lymphocyte estimates. Immune infiltration varied both between and within tumours, with different mechanisms of neoantigen presentation dysfunction enriched in distinct immune microenvironments. Sparsely infiltrated tumours exhibited a waning of neoantigen editing during tumour evolution, indicative of historical immune editing, or copy-number loss of previously clonal neoantigens. Immune-infiltrated tumour regions exhibited ongoing immunoediting, with either loss of heterozygosity in human leukocyte antigens or depletion of expressed neoantigens. We identified promoter hypermethylation of genes that contain neoantigenic mutations as an epigenetic mechanism of immunoediting. Our results suggest that the immune microenvironment exerts a strong selection pressure in early-stage, untreated non-small-cell lung cancers that produces multiple routes to immune evasion, which are clinically relevant and forecast poor disease-free survival. RNA sequencing data and tumour pathology observations of non-small-cell lung cancers indicate that the immune cell microenvironment exerts strong evolutionary selection pressures that shape the immune-evasion capacity of tumours.

Expression of microRNAs by array analysis provides unique profiles for classifying tissues and tumors. The purpose of our study was to examine microRNA expression in Barrett esophagus and esophageal cancer to identify potential markers for disease progression.MicroRNA was isolated from 35 frozen specimens (10 adenocarcinoma, 10 squamous cell carcinoma, 9 normal epithelium, 5 Barrett esophagus, and 1 high-grade dysplasia). MicroRNA expression was analyzed with Ambion bioarrays (Ambion, Austin, Tex) containing 328 human microRNA probes.Unsupervised hierarchic clustering resulted in four major branches corresponding with four histologic groups. One branch consisted of 7 normal epithelium samples and 1 squamous cell carcinoma sample. The second branch consisted of 7 squamous cell carcinoma samples and 1 normal epithelium sample. The third branch contained 4 Barrett esophagus samples and 1 squamous cell carcinoma sample. The fourth contained all the adenocarcinoma samples and 1 sample each of Barrett esophagus, normal epithelium, squamous cell carcinoma, and high-grade dysplasia. Supervised classification with principal component analysis determined that the normal epithelium samples were more similar to the squamous cell carcinoma tumors, whereas the Barrett esophagus samples were more similar to adenocarcinoma. Pairwise comparisons between sample types revealed microRNAs that may be markers of tumor progression. Both mir_203 and mir_205 were expressed 2- to 10-fold lower in squamous cell carcinoma and adenocarcinomas than in normal epithelium. The mir_21 expression was 3- to 5-fold higher in both tumors than in normal epithelium. Prediction analysis of microarray classified 3 Barrett esophagus samples as Barrett esophagus, 1 as adenocarcinoma, and 1 as normal epithelium.Expression profiles of miRNA distinguish esophageal tumor histology and can discriminate normal tissue from tumor. MicroRNA expression may prove useful for identifying patients with Barrett esophagus at high risk for progression to adenocarcinoma.

Abstract The nature and extent of immune cell infiltration into solid tumours are key determinants of therapeutic response. Here, using a DNA methylation-based approach to tumour cell fraction deconvolution, we report the integrated analysis of tumour composition and genomics across a wide spectrum of solid cancers. Initially studying head and neck squamous cell carcinoma, we identify two distinct tumour subgroups: ‘immune hot’ and ‘immune cold’, which display differing prognosis, mutation burden, cytokine signalling, cytolytic activity and oncogenic driver events. We demonstrate the existence of such tumour subgroups pan-cancer, link clonal-neoantigen burden to cytotoxic T-lymphocyte infiltration, and show that transcriptional signatures of hot tumours are selectively engaged in immunotherapy responders. We also find that treatment-naive hot tumours are markedly enriched for known immune-resistance genomic alterations, potentially explaining the heterogeneity of immunotherapy response and prognosis seen within this group. Finally, we define a catalogue of mediators of active antitumour immunity, deriving candidate biomarkers and potential targets for precision immunotherapy.

Abstract Gains and losses of DNA are prevalent in cancer and emerge as a consequence of inter-related processes of replication stress, mitotic errors, spindle multipolarity and breakage–fusion–bridge cycles, among others, which may lead to chromosomal instability and aneuploidy 1,2 . These copy number alterations contribute to cancer initiation, progression and therapeutic resistance 3–5 . Here we present a conceptual framework to examine the patterns of copy number alterations in human cancer that is widely applicable to diverse data types, including whole-genome sequencing, whole-exome sequencing, reduced representation bisulfite sequencing, single-cell DNA sequencing and SNP6 microarray data. Deploying this framework to 9,873 cancers representing 33 human cancer types from The Cancer Genome Atlas 6 revealed a set of 21 copy number signatures that explain the copy number patterns of 97% of samples. Seventeen copy number signatures were attributed to biological phenomena of whole-genome doubling, aneuploidy, loss of heterozygosity, homologous recombination deficiency, chromothripsis and haploidization. The aetiologies of four copy number signatures remain unexplained. Some cancer types harbour amplicon signatures associated with extrachromosomal DNA, disease-specific survival and proto-oncogene gains such as MDM2 . In contrast to base-scale mutational signatures, no copy number signature was associated with many known exogenous cancer risk factors. Our results synthesize the global landscape of copy number alterations in human cancer by revealing a diversity of mutational processes that give rise to these alterations.

SUMMARY Aberrant methylation is a hallmark of cancer, but bulk tumor data is confounded by admixed normal cells and copy number changes. Here, we introduce Copy number-Aware Methylation Deconvolution Analysis of Cancers (CAMDAC; https://github.com/VanLoo-lab/CAMDAC ), which outputs tumor purity, allele-specific copy number and deconvolved methylation estimates. We apply CAMDAC to 122 multi-region samples from 38 TRACERx non-small cell lung cancers profiled by reduced representation bisulfite sequencing. CAMDAC copy number profiles parallel those derived from genome sequencing and highlight widespread chromosomal instability. Deconvolved polymorphism-independent methylation rates enable unbiased tumor-normal and tumor-tumor differential methylation calling. Read-phasing validates CAMDAC methylation rates and directly links genotype and epitype. We show increased epigenetic instability in adenocarcinoma vs. squamous cell carcinoma, frequent hypermethylation at sites carrying somatic mutations, and parallel copy number losses and methylation changes at imprinted loci. Unlike bulk methylomes, CAMDAC profiles recapitulate tumor phylogenies and evidence distinct patterns of epigenetic heterogeneity in lung cancer.

Abstract DNA methylation is a key epigenetic modification in the regulation of cell fate and differentiation, and its analysis is gaining increasing importance in both basic and clinical research. Targeted Bisulfite Sequencing (TBS) has become the method of choice for the cost-effective, targeted analysis of the human methylome at base-pair resolution. Here we benchmarked five commercially available TBS platforms, including three hybridization capture-based (Agilent, Roche, and Illumina) and two RRBS-based (Diagenode and NuGen), across 16 samples. A subset of these were also compared to whole-genome DNA methylation sequencing with the Illumina and Oxford Nanopore platforms. We assessed performance with respect to workflow complexity, on/off-target performance, coverage, accuracy and reproducibility. We find all platforms able to produce usable data but major differences for some performance criteria, especially in the number and identity of the CpG sites covered, which affects the interoperability of datasets generated on these different platforms. To overcome this limitation, we used imputation and show that it improves the interoperability from an average of 10.35% (0.8M CpG sites) to 97% (7.6M CpG sites). Our study provides cross-validated guidance on which TBS platform to use for different features of the methylome and offers an imputation-based harmonization solution for improved interoperability between platforms, allowing comparative and integrative analysis.

Cervical cancer is caused by carcinogenic human papillomavirus infection and represents one of the leading causes of cancer death worldwide. Effective means of tumour classification are required for better disease understanding. We performed an integrated multi-omic analysis of 655 cervical cancers, using epigenomic and transcriptomic signatures to discover two distinct cervical cancer subtypes we named typical and atypical. Typical tumours were largely HPV16-driven and frequently displayed an immune-hot tumour microenvironment. Atypical tumours were associated with poor prognosis; they were more likely to be driven by HPVs from the HPV18-containing α7 clade, displayed distinct genomic aberrations, greater evidence of past immunoediting and a microenvironment associated with immune-evasion and failure of anti-PD1 checkpoint inhibition. The finding that atypical tumours encounter stronger anti-tumour immune responses during development may explain the lower frequency at which α7 HPV infected-lesions progress from pre-invasive disease. However those escaping this selection pressure evolve into aggressive tumours (independent of HPV-type) in which more intensive adjuvant treatment may be warranted.

The nucleoside analogue nelarabine, the prodrug of arabinosylguanine (AraG), has been known for decades to be effective against acute lymphoblastic leukaemias of T-cell (T-ALL), but not of B-cell (B-ALL) origin. The mechanisms underlying this lineage-specific drug sensitivity have remained elusive. Data from pharmacogenomics studies and from a panel of ALL cell lines revealed an inverse correlation of SAMHD1 expression and nelarabine sensitivity. SAMHD1 can hydrolyse and thus inactivate triphosphorylated nucleoside analogues. Transcriptomic and protein expression profiling of cell lines and patient-derived leukaemic blasts revealed lower SAMHD1 abundance in T-ALL than in B-ALL. Mechanistically, SAMHD1 promoter methylation strongly correlated with suppressed SAMHD1 expression, while T-ALL cells did not display increased global DNA methylation. Targeted SAMHD1 degradation using virus-like particles containing Vpx sensitised B-ALL cells to AraG, while ectopic SAMHD1 expression in SAMHD1-null T-ALL cells induced AraG resistance. SAMHD1 had a larger impact on cytarabine activity than on nelarabine/ AraG activity in acute myeloid leukaemia (AML) cells, but more strongly affected nelarabine/ AraG activity in ALL cells. This indicates a critical role of the cancer entity. In conclusion, lineage-specific differences in SAMHD1 promoter methylation and, in turn, SAMHD1 expression levels determine ALL cell response to nelarabine. SAMHD1 is a potential biomarker for the identification of ALL patients likely to benefit from nelarabine therapy and a therapeutic target to overcome nelarabine resistance.