Aneuploidy, whole chromosome or chromosome arm imbalance, is a near-universal characteristic of human cancers. In 10,522 cancer genomes from The Cancer Genome Atlas, aneuploidy was correlated with TP53 mutation, somatic mutation rate, and expression of proliferation genes. Aneuploidy was anti-correlated with expression of immune signaling genes, due to decreased leukocyte infiltrates in high-aneuploidy samples. Chromosome arm-level alterations show cancer-specific patterns, including loss of chromosome arm 3p in squamous cancers. We applied genome engineering to delete 3p in lung cells, causing decreased proliferation rescued in part by chromosome 3 duplication. This study defines genomic and phenotypic correlates of cancer aneuploidy and provides an experimental approach to study chromosome arm aneuploidy.

We conducted the largest investigation of predisposition variants in cancer to date, discovering 853 pathogenic or likely pathogenic variants in 8% of 10,389 cases from 33 cancer types. Twenty-one genes showed single or cross-cancer associations, including novel associations of SDHA in melanoma and PALB2 in stomach adenocarcinoma. The 659 predisposition variants and 18 additional large deletions in tumor suppressors, including ATM, BRCA1, and NF1, showed low gene expression and frequent (43%) loss of heterozygosity or biallelic two-hit events. We also discovered 33 such variants in oncogenes, including missenses in MET, RET, and PTPN11 associated with high gene expression. We nominated 47 additional predisposition variants from prioritized VUSs supported by multiple evidences involving case-control frequency, loss of heterozygosity, expression effect, and co-localization with mutations and modified residues. Our integrative approach links rare predisposition variants to functional consequences, informing future guidelines of variant classification and germline genetic testing in cancer.

We analyzed molecular data on 2,579 tumors from The Cancer Genome Atlas (TCGA) of four gynecological types plus breast. Our aims were to identify shared and unique molecular features, clinically significant subtypes, and potential therapeutic targets. We found 61 somatic copy-number alterations (SCNAs) and 46 significantly mutated genes (SMGs). Eleven SCNAs and 11 SMGs had not been identified in previous TCGA studies of the individual tumor types. We found functionally significant estrogen receptor-regulated long non-coding RNAs (lncRNAs) and gene/lncRNA interaction networks. Pathway analysis identified subtypes with high leukocyte infiltration, raising potential implications for immunotherapy. Using 16 key molecular features, we identified five prognostic subtypes and developed a decision tree that classified patients into the subtypes based on just six features that are assessable in clinical laboratories.

Frequent loss-of-function mutations in KEAP1, a master regulator of the NRF2 antioxidant pathway, accelerate mutant KRAS driven lung carcinogenesis, but also impose a dependency of these tumors on glutaminolysis. Using a precision medicine–based approach, this work uncovers a metabolic vulnerability of KRAS–KEAP1-mutant lung cancers that can be therapeutically exploited using currently available glutaminase inhibitors and provides a scientific rationale for patient selection in clinical trials. Treating KRAS-mutant lung adenocarcinoma (LUAD) remains a major challenge in cancer treatment given the difficulties associated with directly inhibiting the KRAS oncoprotein1. One approach to addressing this challenge is to define mutations that frequently co-occur with those in KRAS, which themselves may lead to therapeutic vulnerabilities in tumors. Approximately 20% of KRAS-mutant LUAD tumors carry loss-of-function mutations in the KEAP1 gene encoding Kelch-like ECH-associated protein 1 (refs. 2, 3, 4), a negative regulator of nuclear factor erythroid 2-like 2 (NFE2L2; hereafter NRF2), which is the master transcriptional regulator of the endogenous antioxidant response5,6,7,8,9,10. The high frequency of mutations in KEAP1 suggests an important role for the oxidative stress response in lung tumorigenesis. Using a CRISPR–Cas9-based approach in a mouse model of KRAS-driven LUAD, we examined the effects of Keap1 loss in lung cancer progression. We show that loss of Keap1 hyperactivates NRF2 and promotes KRAS-driven LUAD in mice. Through a combination of CRISPR–Cas9-based genetic screening and metabolomic analyses, we show that Keap1- or Nrf2-mutant cancers are dependent on increased glutaminolysis, and this property can be therapeutically exploited through the pharmacological inhibition of glutaminase. Finally, we provide a rationale for stratification of human patients with lung cancer harboring KRAS/KEAP1- or KRAS/NRF2-mutant lung tumors as likely to respond to glutaminase inhibition.

Malignant pleural mesothelioma (MPM) is an aggressive neoplasm associated with asbestos exposure. Although previous studies based on candidate gene approaches have identified important common somatic mutations in MPM, these studies have focused on small sets of genes and have provided a limited view of the genetic alterations underlying this disease. Here, we performed whole-exome sequencing on DNA from 22 MPMs and matched blood samples, and identified 517 somatic mutations across 490 mutated genes. Integrative analysis of mutations and somatic copy-number alterations revealed frequent genetic alterations in BAP1, NF2, CDKN2A, and CUL1. Our study presents the first unbiased view of the genomic basis of MPM.

New biomarkers are needed to detect pleural mesothelioma at an earlier stage and to individualize treatment strategies. We investigated whether fibulin-3 in plasma and pleural effusions could meet sensitivity and specificity criteria for a robust biomarker.

Asbestos carcinogenesis has been linked to the release of cytokines and mutagenic reactive oxygen species (ROS) from inflammatory cells. Asbestos is cytotoxic to human mesothelial cells (HM), which appears counterintuitive for a carcinogen. We show that asbestos-induced HM cell death is a regulated form of necrosis that links to carcinogenesis. Asbestos-exposed HM activate poly(ADP-ribose) polymerase, secrete H 2 O 2 , deplete ATP, and translocate high-mobility group box 1 protein (HMGB1) from the nucleus to the cytoplasm, and into the extracellular space. The release of HMGB1 induces macrophages to secrete TNF-α, which protects HM from asbestos-induced cell death and triggers a chronic inflammatory response; both favor HM transformation. In both mice and hamsters injected with asbestos, HMGB1 was specifically detected in the nuclei, cytoplasm, and extracellular space of mesothelial and inflammatory cells around asbestos deposits. TNF-α was coexpressed in the same areas. HMGB1 levels in asbestos-exposed individuals were significantly higher than in nonexposed controls ( P < 0.0001). Our findings identify the release of HMGB1 as a critical initial step in the pathogenesis of asbestos-related disease, and provide mechanistic links between asbestos-induced cell death, chronic inflammation, and carcinogenesis. Chemopreventive approaches aimed at inhibiting the chronic inflammatory response, and especially blocking HMGB1, may decrease the risk of malignant mesothelioma among asbestos-exposed cohorts.

BACKGROUND: The potential utility of microRNA as biomarkers for early detection of cancer and other diseases is being investigated with genome-scale profiling of differentially expressed microRNA. Processes for measurement assurance are critical components of genome-scale measurements. Here, we evaluated the utility of a set of total RNA samples, designed with between-sample differences in the relative abundance of miRNAs, as process controls. RESULTS: Three pure total human RNA samples (brain, liver, and placenta) and two different mixtures of these components were evaluated as measurement assurance control samples on multiple measurement systems at multiple sites and over multiple rounds. In silico modeling of mixtures provided benchmark values for comparison with physical mixtures. Biomarker development laboratories using next-generation sequencing (NGS) or genome-scale hybridization assays participated in the study and returned data from the samples using their routine workflows. Multiplexed and single assay reverse-transcription PCR (RT-PCR) was used to confirm in silico predicted sample differences. Data visualizations and summary metrics for genome-scale miRNA profiling assessment were developed using this dataset, and a range of performance was observed. These metrics have been incorporated into an online data analysis pipeline and provide a convenient dashboard view of results from experiments following the described design. The website also serves as a repository for the accumulation of performance values providing new participants in the project an opportunity to learn what may be achievable with similar measurement processes. CONCLUSIONS: The set of reference samples used in this study provides benchmark values suitable for assessing genome-scale miRNA profiling processes. Incorporation of these metrics into an online resource allows laboratories to periodically evaluate their performance and assess any changes introduced into their measurement process.