Publisher's Note: There is an Inside Blood Commentary on this article in this issue.

The genetic basis of myelodysplastic syndromes (MDS) is heterogeneous, and various combinations of somatic mutations are associated with different clinical phenotypes and outcomes. Whether the genetic basis of MDS influences the outcome of allogeneic hematopoietic stem-cell transplantation (HSCT) is unclear.We studied 401 patients with MDS or acute myeloid leukemia (AML) evolving from MDS (MDS/AML). We used massively parallel sequencing to examine tumor samples collected before HSCT for somatic mutations in 34 recurrently mutated genes in myeloid neoplasms. We then analyzed the impact of mutations on the outcome of HSCT.Overall, 87% of patients carried one or more oncogenic mutations. Somatic mutations of ASXL1, RUNX1, and TP53 were independent predictors of relapse and overall survival after HSCT in both patients with MDS and patients with MDS/AML (P values ranging from .003 to .035). In patients with MDS/AML, gene ontology (ie, secondary-type AML carrying mutations in genes of RNA splicing machinery, TP53-mutated AML, or de novo AML) was an independent predictor of posttransplantation outcome (P = .013). The impact of ASXL1, RUNX1, and TP53 mutations on posttransplantation survival was independent of the revised International Prognostic Scoring System (IPSS-R). Combining somatic mutations and IPSS-R risk improved the ability to stratify patients by capturing more prognostic information at an individual level. Accounting for various combinations of IPSS-R risk and somatic mutations, the 5-year probability of survival after HSCT ranged from 0% to 73%.Somatic mutation in ASXL1, RUNX1, or TP53 is independently associated with unfavorable outcomes and shorter survival after allogeneic HSCT for patients with MDS and MDS/AML. Accounting for these genetic lesions may improve the prognostication precision in clinical practice and in designing clinical trials.

ABSTRACT Background Arthropod-borne viruses (arboviruses) transmitted by mosquito vectors cause many important emerging or resurging infectious diseases in humans including dengue, chikungunya and Zika. Understanding the co-evolutionary processes among viruses and vectors is essential for the development of novel transmission-blocking strategies. Arboviruses form episomal viral DNA fragments upon infection of mosquito cells and adults. Additionally, sequences from insect-specific viruses and arboviruses have been found integrated into mosquito genomes. Results We used a bioinformatic approach to analyze the presence, abundance, distribution, and transcriptional activity of integrations from 425 non-retroviral viruses, including 133 arboviruses, across the presently available 22 mosquito genome sequences. Large differences in abundance and types of viral integrations were observed in mosquito species from the same region. Viral integrations are unexpectedly abundant in the arboviral vector species Aedes aegypti and Ae. albopictus , but are ∼10-fold less abundant in all other mosquitoes analysed. Additionally, viral integrations are enriched in piRNA clusters of both the Ae. aegypti and Ae. albopictus genomes and, accordingly, they express piRNAs, but not siRNAs. Conclusions Differences in number of viral integrations in the genomes of mosquito species from the same geographic area support the conclusion that integrations of viral sequences is not dependent on viral exposure, but that lineage-specific interactions exits. Viral integrations are abundant in Ae. aegypti and Ae. albopictus , and represent a thus far unappreciated component of their genomes. Additionally, the genome locations of viral integrations and their production of piRNAs indicate a functional link between viral integrations and the piRNA pathway. These results greatly expand the breadth and complexity of small RNA-mediated regulation and suggest a role for viral integrations in antiviral defense in these two mosquito species.

Motivation: The digenic inheritance hypothesis holds the potential to enhance diagnostic yield in rare diseases. Computational approaches capable of accurately interpreting and prioritizing digenic combinations based on the proband9s phenotypic profiles and familial information can provide valuable assistance to clinicians during the diagnostic process. Results: We have developed diVas, a hypothesis-driven machine learning approach that can effectively interpret genomic variants across different gene pairs. DiVas demonstrates strong performance both in classifying and prioritizing causative pairs, consistently placing them within the top positions across 11 real cases (achieving 73% sensitivity and a median ranking of 3). Additionally, diVas exploits Explainable Artificial Intelligence (XAI) to dissect the digenic disease mechanism for predicted positive pairs. Availability and Implementation: Prediction results of the diVas method on a high-confidence, comprehensive, manually curated dataset of known digenic combinations are available at oliver.engenome.com.

Although recent evidence suggests that myeloid clonal hematopoiesis (M-CH) may influence lymphoma clinical outcome, its impact in mantle cell lymphoma (MCL) remains unclear. Here, we report a comprehensive NGS-based analysis of the M-CH mutational landscape at baseline and follow-up in patients enrolled in the Fondazione Italiana Linfomi (FIL) MCL0208 phase 3 trial (NCT02354313), evaluating lenalidomide maintenance versus observation after chemoimmunotherapy and autologous stem cell transplantation (ASCT) in untreated young MCL patients. Overall, 254/300 (85%) enrolled patients (median age 57 years [32-66]) had a baseline sample available for CH analysis. Using stringent criteria, at least one mutation involving M-CH candidate genes was described in 34 patients (13%), with DNMT3A being the most frequently mutated gene (54%). After a median follow-up of 7 years, the presence of large CH clones (VAF ≥ 10%) predicted worse PFS (HR 2.93 [1.36-6.31], p=0.006) and OS (HR 3.02 [1.21-7.55], p=0.018) compared to CH- patients. Importantly, the competing risks analysis demonstrates that the worse clinical outcome associated with M-CH large clones is linked to MCL progression (P<0.05). Moreover, large M-CH clones showed longer time to hematologic recovery after ASCT compared to the remaining cohort (p=0.026). In conclusion, we showed for the first time that large CH clones might associate with unfavorable clinical impact in MCL patients.