Tumor protein p53 (TP53) is the most frequently mutated gene in cancer1,2. In patients with myelodysplastic syndromes (MDS), TP53 mutations are associated with high-risk disease3,4, rapid transformation to acute myeloid leukemia (AML)5, resistance to conventional therapies6–8 and dismal outcomes9. Consistent with the tumor-suppressive role of TP53, patients harbor both mono- and biallelic mutations10. However, the biological and clinical implications of TP53 allelic state have not been fully investigated in MDS or any other cancer type. We analyzed 3,324 patients with MDS for TP53 mutations and allelic imbalances and delineated two subsets of patients with distinct phenotypes and outcomes. One-third of TP53-mutated patients had monoallelic mutations whereas two-thirds had multiple hits (multi-hit) consistent with biallelic targeting. Established associations with complex karyotype, few co-occurring mutations, high-risk presentation and poor outcomes were specific to multi-hit patients only. TP53 multi-hit state predicted risk of death and leukemic transformation independently of the Revised International Prognostic Scoring System (IPSS-R)11. Surprisingly, monoallelic patients did not differ from TP53 wild-type patients in outcomes and response to therapy. This study shows that consideration of TP53 allelic state is critical for diagnostic and prognostic precision in MDS as well as in future correlative studies of treatment response. Clinical sequencing across a large prospective cohort of patients with myelodysplasic syndrome uncovers distinct associations between the mono- and biallelic states of TP53 and clinical presentation

BackgroundRisk stratification and therapeutic decision-making for myelodysplastic syndromes (MDS) are based on the International Prognostic Scoring System–Revised (IPSS-R), which considers hematologic parameters and cytogenetic abnormalities. Somatic gene mutations are not yet used in the risk stratification of patients with MDS.MethodsTo develop a clinical-molecular prognostic model (IPSS-Molecular [IPSS-M]), pretreatment diagnostic or peridiagnostic samples from 2957 patients with MDS were profiled for mutations in 152 genes. Clinical and molecular variables were evaluated for associations with leukemia-free survival, leukemic transformation, and overall survival. Feature selection was applied to determine the set of independent IPSS-M prognostic variables. The relative weights of the selected variables were estimated using a robust Cox multivariable model adjusted for confounders. The IPSS-M was validated in an external cohort of 754 Japanese patients with MDS.ResultsWe mapped at least one oncogenic genomic alteration in 94% of patients with MDS. Multivariable analysis identified TP53multihit, FLT3 mutations, and MLLPTD as top genetic predictors of adverse outcomes. Conversely, SF3B1 mutations were associated with favorable outcomes, but this was modulated by patterns of comutation. Using hematologic parameters, cytogenetic abnormalities, and somatic mutations of 31 genes, the IPSS-M resulted in a unique risk score for individual patients. We further derived six IPSS-M risk categories with prognostic differences. Compared with the IPSS-R, the IPSS-M improved prognostic discrimination across all clinical end points and restratified 46% of patients. The IPSS-M was applicable in primary and secondary/therapy-related MDS. To simplify clinical use of the IPSS-M, we developed an open-access Web calculator that accounts for missing values.ConclusionsCombining genomic profiling with hematologic and cytogenetic parameters, the IPSS-M improves the risk stratification of patients with MDS and represents a valuable tool for clinical decision-making. (Funded by Celgene Corporation through the MDS Foundation, the Josie Robertson Investigators Program, the Edward P. Evans Foundation, the Projects of National Relevance of the Italian Ministry of University and Research, Associazione Italiana per la Ricerca sul Cancro, the Japan Agency for Medical Research and Development, Cancer Research UK, the Austrian Science Fund, the MEXT [Japanese Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology] Program for Promoting Research on the Supercomputer Fugaku, the Japan Society for the Promotion of Science, the Taiwan Department of Health, and Celgene Corporation through the MDS Foundation.)

Abstract High-risk neuroblastoma is generally metastatic and often lethal. Using genomic profiling of 470 sequential and spatially separated samples from 283 patients, we characterize subtype-specific genetic evolutionary trajectories from diagnosis, through progression and end-stage metastatic disease. Clonal tracing timed disease initiation to embryogenesis. Continuous acquisition of structural variants at disease defining loci ( MYCN, TERT, MDM2-CDK4 ) followed by convergent evolution of mutations targeting shared pathways emerged as the predominant feature of progression. At diagnosis metastatic clones were already established at distant sites where they could stay dormant, only to cause relapses years later and spread via metastasis-to-metastasis and polyclonal seeding after therapy.

The malignant progression of multiple myeloma is characterized by the seeding of cancer cells in different anatomic sites followed by their clonal expansion. It has been demonstrated that this spatial evolution at varying anatomic sites is characterized by genomic heterogeneity. However, it is unclear whether each anatomic site at relapse reflects the expansion of pre-existing but previously undetected disease or secondary seeding from other sites. Furthermore, genomic evolution over time at spatially distinct sites of disease has not been investigated in a systematic manner. To address this, we interrogated 25 samples, by whole genome sequencing, collected at autopsy from 4 patients with relapsed multiple myeloma and demonstrated that each site had a unique evolutionary trajectory characterized by distinct single and complex structural variants and copy number changes. By analyzing the landscape of mutational signatures at these sites and for an additional set of 125 published whole exomes collected from 51 patients, we demonstrate the profound mutagenic effect of melphalan and platinum in relapsed multiple myeloma. Chemotherapy-related mutagenic processes are known to introduce hundreds of unique mutations in each surviving cancer cell. These mutations can be detectable by bulk sequencing only in cases of clonal expansion of a single cancer cell bearing the mutational signature linked to chemotherapy exposure thus representing a unique single-cell genomic barcode linked to a discrete time window in each patient life. We leveraged this concept to show that multiple myeloma systemic seeding is accelerated at clinical relapse and appears to be driven by the survival and subsequent expansion of a single myeloma cell following treatment with high dose melphalan therapy and autologous stem cell transplant.

Clonal hematopoiesis (CH) is frequent in cancer patients and associated with increased risk of therapy related myeloid neoplasms (tMN). To define the relationship between CH, oncologic therapy, and tMN progression, we studied 24,439 cancer patients. We show that previously treated patients have increased rates of CH, with enrichment of mutations in DNA Damage Response (DDR) genes (TP53, PPM1D, CHEK2). Exposure to radiation, platinum and topoisomerase II inhibitors have the strongest association with CH with evidence of dose dependence and gene treatment interactions. We validate these associations in serial sampling from 525 patients and show that exposure to cytotoxic and radiation therapy imparts a selective advantage specifically in hematopoietic cells with DDR mutations. In patients who progressed to tMN, the clone at CH demarcated the dominant clone at tMN diagnosis. CH mutational features predict risk of therapy related myeloid neoplasm in solid tumor patients with clinical implications for early detection and treatment decisions.

TP53 mutations are associated with poor clinical outcomes and treatment resistance in myelodysplastic syndromes. However, the biological and clinical relevance of the underlying mono- or bi-allelic state of the mutations is unclear. We analyzed 3,324 MDS patients for TP53 mutations and allelic imbalances of the TP53 locus and found that 1 in 3 TP53 -mutated patients had mono-allelic targeting of the gene whereas 2 in 3 had multiple hits consistent with bi-allelic targeting. The established associations for TP53 with complex karyotype, high-risk presentation, poor survival and rapid leukemic transformation were specific to patients with multi-hit state only. TP53 multi-hit state predicted risk of death and leukemic transformation independently of the Revised International Prognostic Scoring System, while mono-allelic patients did not differ from TP53 wild-type patients. The separation by allelic state was retained in therapy-related MDS. Findings were validated in a cohort of 1,120 patients. Ascertainment of TP53 allelic state is critical for diagnosis, risk estimation and prognostication precision in MDS, and future correlative studies of treatment response should consider TP53 allelic state.