Abstract Individualized neoantigen specific immunotherapy (iNeST) requires robustly expressed clonal neoantigens for efficacy, but tumor mutational heterogeneity, loss of neoantigen expression, and variable tissue sampling present challenges. To characterize these potential obstacles, we combined multi-region sequencing (MR-seq) analysis of five untreated, synchronously sampled metastatic solid tumors with re-analysis of published MR-seq data from 103 patients. Branching evolution in colorectal cancer and renal cell carcinoma led to fewer clonal neoantigens and to clade-specific neoantigens (those shared across a subset of tumor regions but not fully clonal), with the latter not being readily distinguishable in single tumor samples. Prioritizing mutations with higher purity- and ploidy-adjusted variant allele frequency enriched for globally clonal neoantigens (those found in all tumor regions), whereas estimated cancer cell fraction derived from clustering-based tools, surprisingly, did not. Neoantigen quality was associated with loss of neoantigen expression in the bladder cancer case, and HLA-allele loss was observed in the renal and non-small cell lung cancer cases. Our results show that indication type, multi-lesion sampling, neoantigen expression, and HLA allele retention are important factors for iNeST targeting and patient selection.

Abstract Purpose Renal cell carcinoma (RCC) with venous tumor thrombus (VTT) arising from the primary tumor occurs in 4-10% of cases and is associated with advanced disease. RCC with VTT and distant metastasis represents a unique clinical entity, and provides opportunities to examine the origins and relative timing of tumor lesion emergence and to identify molecular correlates with disease state. Experimental Design We performed genomic and evolutionary analyses on 16 RCC patients with VTT, with eight also having metastases, using multi-region exome and RNA sequencing. Results No genomic alterations were specifically associated with the VTT or metastasis lesions; each tumor had multiple hallmark driver alterations, consistent with advanced disease state. We found that 21% (3/14) of clear-cell RCC cases could be assigned a previously defined “evolutionary subtype”. Somatic mutation signatures were largely consistent with previously established RCC signatures, and showed low heterogeneity across regions of each tumor. Mismatch repair and homologous recombination (“BRCA-ness”) deficiency signatures consistently co-occurred across most tumors, suggesting a pervasive role for intracellular DNA damage in RCC and the potential for related treatment strategies. Phylogenetic timing analysis of metastatic cases suggested that in most tumors, metastases branched from the primary tumor prior to formation of VTT and in some cases before diversification of the primary tumor. Both VTT and the earliest metastases were predicted to emerge many years prior to diagnosis. Transcriptional landscape analysis identified key differences distinguishing each lesion type from primary tumor: VTT upregulated TNF α signaling and associated inflammatory pathways, whereas metastases upregulated MTOR signaling. Conclusions Our results provide a map of how RCC tumors can evolve, with metastatic clones typically emerging early in RCC development and taking hold via MTOR signaling, and later formation of VTT via local inflammatory processes. Statement of Translational Relevance Renal cell carcinoma (RCC) is a deadly and relatively common malignancy, which often presents as or progresses to metastatic disease. We used multi-region sequencing of RCC patients with venous tumor thrombus (VTT) and metastasis to ask how and when new lesions arise from the primary tumor, and what genomic factors contribute to their spread. Phylogenetic analysis of patients with VTT and co-presenting metastases suggested that in most cases, the VTT and metastases derive from distinct tumor clones. Moreover, metastatic clones often appear many years prior to diagnosis. We found that local TNF α inflammation may contribute to VTT formation, whereas MTOR signaling is associated with metastases. Our study sheds light on the relationship of VTT and metastases, suggests therapeutic and biomarker strategies for RCC, and points to the need for early detection studies in RCC to better understand when metastases emerge and to identify at-risk patients.

In designing experimental crosses of inbred strains of model organisms, researchers must make a number of decisions. These include the selection of the appropriate strains, the cross design (F2 intercross), and the number of progeny to collect (sample size). These decisions strongly influence the potential for a successful quantitative trait locus (QTL) mapping experiment; good design decisions will lead to efficient and effective science. Thus experimental design deserves careful consideration and planning. Experimental outcomes can be quantified through utility functions using a Bayesian decision theoretic approaches. For QTL mapping experiments, the power to map a QTL is an appealing utility function to maximize. Using any utility function to aid in experimental design will be dependent on assumptions, such as the QTL effect size in the case of power. Rather than arbitrarily selecting QTL effect size values, they can be estimated from pilot data using a Bayesian hierarchical model. The information in the pilot data can be propagated to the utility function, using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) to sample from the posterior distribution. Key features of this approach include: 1) distributional summaries of utility, which are preferable to point estimates, and 2) a comprehensive search of the experimental space of crosses of inbred lines for well-designed experiments. We evaluate this Bayesian theoretic approach using diallel crosses as the pilot data. We present results from simulations as well as present examples from both Mendelian and complex traits in the founder strains of the mouse Collaborative Cross. All analyses were performed using our R package, DIDACT (Diallel-Informed Decision theoretic Approach for Crosses Tool), developed to perform Bayesian cross selection based on diallel pilot data.

Parent-of-origin effects (POEs) in mammals typically arise from maternal effects or from imprinting. Mutations in imprinted genes have been associated with psychiatric disorders, as well as with changes in a handful of animal behaviors. Nonetheless, POEs on complex traits such as behavior remain largely uncharacterized. Furthermore, although perinatal environmental exposures, such as nutrient deficiency, are known to modify both behavior and epigenetic effects generally, the architecture of environment-by-POE is almost completely unexplored. To study POE and environment-by-POE, we employ a relatively neglected but maximally powerful POE-detection system: a reciprocal F1 hybrid population. We exposed female NOD/ShiLtJxC57Bl/6J and C57Bl/6JxNOD/ShiLtJ mice, in utero, to one of four different diets, then after weaning recorded their whole-brain gene expression, as well as a set of behaviors that model psychiatric disease. Microarray expression data revealed an imprinting-enriched set of over a dozen genes subject to POE; the POE on the most significantly affected gene, Carmil1 (a.k.a. Lrrc16a), was validated using qPCR in the same and in a new set of mice. Several behaviors, especially locomotor behaviors, also showed POE. Interestingly, Bayesian mediation analysis suggests Carmil1 expression suppresses behavioral POE, and Airn suppresses POE on Carmil1 expression. A significant diet-by-POE was observed on one behavior, one imprinted gene, and over a dozen non-imprinted genes. Beyond our particular results, our study demonstrates a reciprocal F1 hybrid framework for studying POE and environment-by-POE on behavior.

ABSTRACT Female mammals are functional mosaics of their parental X-linked gene expression due to X chromosome inactivation (XCI). This process inactivates one copy of the X chromosome in each cell during embryogenesis and that state is maintained clonally through mitosis. In mice, the choice of which parental X chromosome remains active is determined by the X chromosome controlling element ( Xce ), which has been mapped to a 176 kb candidate interval. A series of functional Xce alleles has been characterized or inferred for classical inbred strains based on biased, or skewed, inactivation of the parental X chromosomes in crosses between strains. To further explore the function-structure basis and location of the Xce , we measured allele-specific expression of X-linked genes in a large population of F1 females generated from Collaborative Cross strains. Using published sequence data and applying a Bayesian “Pólya urn” model of XCI skew, we report two major findings. First, inter-individual variability in XCI suggests mouse epiblasts contain on average 20-30 cells contributing to brain. Second, NOD/ShiLtJ has a novel and unique functional allele, Xce f , that is the weakest in the Xce allelic series. Despite phylogenetic analysis confirming that NOD/ShiLtJ carries a haplotype almost identical to the well-characterized C57BL/6J ( Xce b ), we observed unexpected patterns of XCI skewing in females carrying the NOD/ShiLtJ haplotype within the Xce . Copy number variation is common at the Xce locus and we conclude that the observed allelic series is a product of independent and recurring duplications shared between weak Xce alleles.