Air quality, ecosystem exposure to nitrogen deposition, and climate change are intimately coupled problems: we assess changes in the global atmospheric environment between 2000 and 2030 using 26 state-of-the-art global atmospheric chemistry models and three different emissions scenarios. The first (CLE) scenario reflects implementation of current air quality legislation around the world, while the second (MFR) represents a more optimistic case in which all currently feasible technologies are applied to achieve maximum emission reductions. We contrast these scenarios with the more pessimistic IPCC SRES A2 scenario. Ensemble simulations for the year 2000 are consistent among models and show a reasonable agreement with surface ozone, wet deposition, and NO2 satellite observations. Large parts of the world are currently exposed to high ozone concentrations and high deposition of nitrogen to ecosystems. By 2030, global surface ozone is calculated to increase globally by 1.5 +/- 1.2 ppb (CLE) and 4.3 +/- 2.2 ppb (A2), using the ensemble mean model results and associated +/-1 sigma standard deviations. Only the progressive MFR scenario will reduce ozone, by -2.3 +/- 1.1 ppb. Climate change is expected to modify surface ozone by -0.8 +/- 0.6 ppb, with larger decreases over sea than over land. Radiative forcing by ozone increases by 63 +/- 15 and 155 +/- 37 mW m(-2) for CLE and A2, respectively, and decreases by -45 +/- 15 mW m(-2) for MFR. We compute that at present 10.1% of the global natural terrestrial ecosystems are exposed to nitrogen deposition above a critical load of 1 g N m(-2) yr(-1). These percentages increase by 2030 to 15.8% (CLE), 10.5% (MFR), and 25% (A2). This study shows the importance of enforcing current worldwide air quality legislation and the major benefits of going further. Nonattainment of these air quality policy objectives, such as expressed by the SRES-A2 scenario, would further degrade the global atmospheric environment.

We analyze present‐day and future carbon monoxide (CO) simulations in 26 state‐of‐the‐art atmospheric chemistry models run to study future air quality and climate change. In comparison with near‐global satellite observations from the MOPITT instrument and local surface measurements, the models show large underestimates of Northern Hemisphere (NH) extratropical CO, while typically performing reasonably well elsewhere. The results suggest that year‐round emissions, probably from fossil fuel burning in east Asia and seasonal biomass burning emissions in south‐central Africa, are greatly underestimated in current inventories such as IIASA and EDGAR3.2. Variability among models is large, likely resulting primarily from intermodel differences in representations and emissions of nonmethane volatile organic compounds (NMVOCs) and in hydrologic cycles, which affect OH and soluble hydrocarbon intermediates. Global mean projections of the 2030 CO response to emissions changes are quite robust. Global mean midtropospheric (500 hPa) CO increases by 12.6 ± 3.5 ppbv (16%) for the high‐emissions (A2) scenario, by 1.7 ± 1.8 ppbv (2%) for the midrange (CLE) scenario, and decreases by 8.1 ± 2.3 ppbv (11%) for the low‐emissions (MFR) scenario. Projected 2030 climate changes decrease global 500 hPa CO by 1.4 ± 1.4 ppbv. Local changes can be much larger. In response to climate change, substantial effects are seen in the tropics, but intermodel variability is quite large. The regional CO responses to emissions changes are robust across models, however. These range from decreases of 10–20 ppbv over much of the industrialized NH for the CLE scenario to CO increases worldwide and year‐round under A2, with the largest changes over central Africa (20–30 ppbv), southern Brazil (20–35 ppbv) and south and east Asia (30–70 ppbv). The trajectory of future emissions thus has the potential to profoundly affect air quality over most of the world's populated areas.

Abstract. Online coupled mesoscale meteorology atmospheric chemistry models have undergone a rapid evolution in recent years. Although mainly developed by the air quality modelling community, these models are also of interest for numerical weather prediction and regional climate modelling as they can consider not only the effects of meteorology on air quality, but also the potentially important effects of atmospheric composition on weather. Two ways of online coupling can be distinguished: online integrated and online access coupling. Online integrated models simulate meteorology and chemistry over the same grid in one model using one main time step for integration. Online access models use independent meteorology and chemistry modules that might even have different grids, but exchange meteorology and chemistry data on a regular and frequent basis. This article offers a comprehensive review of the current research status of online coupled meteorology and atmospheric chemistry modelling within Europe. Eighteen regional online coupled models developed or being used in Europe are described and compared. Topics discussed include a survey of processes relevant to the interactions between atmospheric physics, dynamics and composition; a brief overview of existing online mesoscale models and European model developments; an analysis on how feedback processes are treated in these models; numerical issues associated with coupled models; and several case studies and model performance evaluation methods. Finally, this article highlights selected scientific issues and emerging challenges that require proper consideration to improve the reliability and usability of these models for the three scientific communities: air quality, numerical meteorology modelling (including weather prediction) and climate modelling. This review will be of particular interest to model developers and users in all three fields as it presents a synthesis of scientific progress and provides recommendations for future research directions and priorities in the development, application and evaluation of online coupled models.

Abstract. Here we present a description of the UKCA StratTrop chemical mechanism, which is used in the UKESM1 Earth system model for CMIP6. The StratTrop chemical mechanism is a merger of previously well-evaluated tropospheric and stratospheric mechanisms, and we provide results from a series of bespoke integrations to assess the overall performance of the model. We find that the StratTrop scheme performs well when compared to a wide array of observations. The analysis we present here focuses on key components of atmospheric composition, namely the performance of the model to simulate ozone in the stratosphere and troposphere and constituents that are important for ozone in these regions. We find that the results obtained for tropospheric ozone and its budget terms from the use of the StratTrop mechanism are sensitive to the host model; simulations with the same chemical mechanism run in an earlier version of the MetUM host model show a range of sensitivity to emissions that the current model does not fall within. Whilst the general model performance is suitable for use in the UKESM1 CMIP6 integrations, we note some shortcomings in the scheme that future targeted studies will address.

Abstract Recurrence of solid tumors renders patients vulnerable to a distinctly advanced, highly treatment-refractory disease state that has an increased mutational burden and novel oncogenic drivers not detected at initial diagnosis. Improving outcomes for recurrent cancers requires a better understanding of cancer cell populations that expand from the post-therapy, minimal residual disease (MRD) state. We profiled barcoded tumor stem cell populations through therapy at tumor initiation/engraftment, MRD and recurrence in our therapy-adapted, patient-derived xenograft models of glioblastoma (GBM). Tumors showed distinct patterns of recurrence in which clonal populations exhibited either an a priori , pre-existing fitness advantage, or a priori equipotency fitness acquired through therapy. Characterization of the MRD state by single-cell and bulk RNA sequencing revealed a tumor-intrinsic immunomodulatory signature with strong prognostic significance at the transcriptomic level and in proteomic analysis of cerebrospinal fluid (CSF) collected from GBM patients at all stages of disease. Our results provide insight into the innate and therapy-driven dynamics of human GBM, and the prognostic value of interrogating the MRD state in solid cancers.

ABSTRACT Purpose Glioblastoma (GBM) patients suffer from a dismal prognosis, with standard of care therapy inevitably leading to therapy-resistant recurrent tumors. The presence of brain tumor initiating cells (BTICs) drives the extensive heterogeneity seen in GBM, prompting the need for novel therapies specifically targeting this subset of tumor-driving cells. Here we identify CD70 as a potential therapeutic target for recurrent GBM BTICs. Experimental Design In the current study, we identified the relevance and functional influence of CD70 on primary and recurrent GBM cells, and further define its function using established stem cell assays. We utilize CD70 knockdown studies, subsequent RNAseq pathway analysis, and in vivo xenotransplantation to validate CD70’s role in GBM. Next, we developed and tested an anti-CD70 CAR-T therapy, which we validated in vitro and in vivo using our established preclinical model of human GBM. Lastly, we explored the importance of CD70 in the tumor immune microenvironment (TIME) by assessing the presence of its receptor, CD27, in immune infiltrates derived from freshly resected GBM tumor samples. Results CD70 expression is elevated in recurrent GBM and CD70 knockdown reduces tumorigenicity in vitro and in vivo. CD70 CAR-T therapy significantly improves prognosis in vivo . We also found CD27 to be present on the cell surface of multiple relevant GBM TIME cell populations. Conclusion CD70 plays a key role in recurrent GBM cell aggressiveness and maintenance. Immunotherapeutic targeting of CD70 significantly improves survival in animal models and the CD70/CD27 axis may be a viable poly-therapeutic avenue to co-target both GBM and its TIME.