Osimertinib is an oral, third-generation, irreversible epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor (EGFR-TKI) that selectively inhibits both EGFR-TKI-sensitizing and EGFR T790M resistance mutations. We compared osimertinib with standard EGFR-TKIs in patients with previously untreated, EGFR mutation-positive advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC).In this double-blind, phase 3 trial, we randomly assigned 556 patients with previously untreated, EGFR mutation-positive (exon 19 deletion or L858R) advanced NSCLC in a 1:1 ratio to receive either osimertinib (at a dose of 80 mg once daily) or a standard EGFR-TKI (gefitinib at a dose of 250 mg once daily or erlotinib at a dose of 150 mg once daily). The primary end point was investigator-assessed progression-free survival.The median progression-free survival was significantly longer with osimertinib than with standard EGFR-TKIs (18.9 months vs. 10.2 months; hazard ratio for disease progression or death, 0.46; 95% confidence interval [CI], 0.37 to 0.57; P<0.001). The objective response rate was similar in the two groups: 80% with osimertinib and 76% with standard EGFR-TKIs (odds ratio, 1.27; 95% CI, 0.85 to 1.90; P=0.24). The median duration of response was 17.2 months (95% CI, 13.8 to 22.0) with osimertinib versus 8.5 months (95% CI, 7.3 to 9.8) with standard EGFR-TKIs. Data on overall survival were immature at the interim analysis (25% maturity). The survival rate at 18 months was 83% (95% CI, 78 to 87) with osimertinib and 71% (95% CI, 65 to 76) with standard EGFR-TKIs (hazard ratio for death, 0.63; 95% CI, 0.45 to 0.88; P=0.007 [nonsignificant in the interim analysis]). Adverse events of grade 3 or higher were less frequent with osimertinib than with standard EGFR-TKIs (34% vs. 45%).Osimertinib showed efficacy superior to that of standard EGFR-TKIs in the first-line treatment of EGFR mutation-positive advanced NSCLC, with a similar safety profile and lower rates of serious adverse events. (Funded by AstraZeneca; FLAURA ClinicalTrials.gov number, NCT02296125 .).

Bacillus subtilis is the best-characterized member of the Gram-positive bacteria. Its genome of 4,214,810 base pairs comprises 4,100 protein-coding genes. Of these protein-coding genes, 53% are represented once, while a quarter of the genome corresponds to several gene families that have been greatly expanded by gene duplication, the largest family containing 77 putative ATP-binding transport proteins. In addition, a large proportion of the genetic capacity is devoted to the utilization of a variety of carbon sources, including many plant-derived molecules. The identification of five signal peptidase genes, as well as several genes for components of the secretion apparatus, is important given the capacity of Bacillus strains to secrete large amounts of industrially important enzymes. Many of the genes are involved in the synthesis of secondary metabolites, including antibiotics, that are more typically associated with Streptomyces species. The genome contains at least ten prophages or remnants of prophages, indicating that bacteriophage infection has played an important evolutionary role in horizontal gene transfer, in particular in the propagation of bacterial pathogenesis.

Among patients with non–small-cell lung cancer (NSCLC), data on intratumor heterogeneity and cancer genome evolution have been limited to small retrospective cohorts. We wanted to prospectively investigate intratumor heterogeneity in relation to clinical outcome and to determine the clonal nature of driver events and evolutionary processes in early-stage NSCLC.

Osimertinib is a third-generation, irreversible tyrosine kinase inhibitor of the epidermal growth factor receptor (EGFR-TKI) that selectively inhibits both EGFR-TKI–sensitizing and EGFR T790M resistance mutations. A phase 3 trial compared first-line osimertinib with other EGFR-TKIs in patients with EGFR mutation–positive advanced non–small-cell lung cancer (NSCLC). The trial showed longer progression-free survival with osimertinib than with the comparator EGFR-TKIs (hazard ratio for disease progression or death, 0.46). Data from the final analysis of overall survival have not been reported.

The early detection of relapse following primary surgery for non-small-cell lung cancer and the characterization of emerging subclones, which seed metastatic sites, might offer new therapeutic approaches for limiting tumour recurrence. The ability to track the evolutionary dynamics of early-stage lung cancer non-invasively in circulating tumour DNA (ctDNA) has not yet been demonstrated. Here we use a tumour-specific phylogenetic approach to profile the ctDNA of the first 100 TRACERx (Tracking Non-Small-Cell Lung Cancer Evolution Through Therapy (Rx)) study participants, including one patient who was also recruited to the PEACE (Posthumous Evaluation of Advanced Cancer Environment) post-mortem study. We identify independent predictors of ctDNA release and analyse the tumour-volume detection limit. Through blinded profiling of postoperative plasma, we observe evidence of adjuvant chemotherapy resistance and identify patients who are very likely to experience recurrence of their lung cancer. Finally, we show that phylogenetic ctDNA profiling tracks the subclonal nature of lung cancer relapse and metastasis, providing a new approach for ctDNA-driven therapeutic studies. Circulating tumour DNA profiling in early-stage non-small-cell lung cancer can be used to track single-nucleotide variants in plasma to predict lung cancer relapse and identify tumour subclones involved in the metastatic process. Circulating tumour DNA (ctDNA) has proven useful for detecting and monitoring cancer progression from plasma samples. The authors have applied a bespoke multiplex-PCR next-generation sequencing approach to profile ctDNA in the prospective TRACERx lung cancer clinical trial study. The assay tracks clonal and subclonal variants, in pre- and post-surgery samples. In pre-surgery samples ctDNA detection is associated with histological subtype and other pathological variables and correlates with tumour volume. Blinded longitudinal profiling suggests that ctDNA detection also associates with relapse, and provides insight into the evolutionary patterns of tumour cell subclones during progression. These results advance our understanding of how liquid biopsies can be applied clinically to improve monitoring of cancer.

Summary

 Immune evasion is a hallmark of cancer. Losing the ability to present neoantigens through human leukocyte antigen (HLA) loss may facilitate immune evasion. However, the polymorphic nature of the locus has precluded accurate HLA copy-number analysis. Here, we present loss of heterozygosity in human leukocyte antigen (LOHHLA), a computational tool to determine HLA allele-specific copy number from sequencing data. Using LOHHLA, we find that HLA LOH occurs in 40% of non-small-cell lung cancers (NSCLCs) and is associated with a high subclonal neoantigen burden, APOBEC-mediated mutagenesis, upregulation of cytolytic activity, and PD-L1 positivity. The focal nature of HLA LOH alterations, their subclonal frequencies, enrichment in metastatic sites, and occurrence as parallel events suggests that HLA LOH is an immune escape mechanism that is subject to strong microenvironmental selection pressures later in tumor evolution. Characterizing HLA LOH with LOHHLA refines neoantigen prediction and may have implications for our understanding of resistance mechanisms and immunotherapeutic approaches targeting neoantigens. 

Video Abstract

Spatial and temporal dissection of the genomic changes occurring during the evolution of human non–small cell lung cancer (NSCLC) may help elucidate the basis for its dismal prognosis. We sequenced 25 spatially distinct regions from seven operable NSCLCs and found evidence of branched evolution, with driver mutations arising before and after subclonal diversification. There was pronounced intratumor heterogeneity in copy number alterations, translocations, and mutations associated with APOBEC cytidine deaminase activity. Despite maintained carcinogen exposure, tumors from smokers showed a relative decrease in smoking-related mutations over time, accompanied by an increase in APOBEC-associated mutations. In tumors from former smokers, genome-doubling occurred within a smoking-signature context before subclonal diversification, which suggested that a long period of tumor latency had preceded clinical detection. The regionally separated driver mutations, coupled with the relentless and heterogeneous nature of the genome instability processes, are likely to confound treatment success in NSCLC.

BackgroundPatients with cancer are purported to have poor COVID-19 outcomes. However, cancer is a heterogeneous group of diseases, encompassing a spectrum of tumour subtypes. The aim of this study was to investigate COVID-19 risk according to tumour subtype and patient demographics in patients with cancer in the UK.MethodsWe compared adult patients with cancer enrolled in the UK Coronavirus Cancer Monitoring Project (UKCCMP) cohort between March 18 and May 8, 2020, with a parallel non-COVID-19 UK cancer control population from the UK Office for National Statistics (2017 data). The primary outcome of the study was the effect of primary tumour subtype, age, and sex and on severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) prevalence and the case–fatality rate during hospital admission. We analysed the effect of tumour subtype and patient demographics (age and sex) on prevalence and mortality from COVID-19 using univariable and multivariable models.Findings319 (30·6%) of 1044 patients in the UKCCMP cohort died, 295 (92·5%) of whom had a cause of death recorded as due to COVID-19. The all-cause case–fatality rate in patients with cancer after SARS-CoV-2 infection was significantly associated with increasing age, rising from 0·10 in patients aged 40–49 years to 0·48 in those aged 80 years and older. Patients with haematological malignancies (leukaemia, lymphoma, and myeloma) had a more severe COVID-19 trajectory compared with patients with solid organ tumours (odds ratio [OR] 1·57, 95% CI 1·15–2·15; p<0·0043). Compared with the rest of the UKCCMP cohort, patients with leukaemia showed a significantly increased case–fatality rate (2·25, 1·13–4·57; p=0·023). After correction for age and sex, patients with haematological malignancies who had recent chemotherapy had an increased risk of death during COVID-19-associated hospital admission (OR 2·09, 95% CI 1·09–4·08; p=0·028).InterpretationPatients with cancer with different tumour types have differing susceptibility to SARS-CoV-2 infection and COVID-19 phenotypes. We generated individualised risk tables for patients with cancer, considering age, sex, and tumour subtype. Our results could be useful to assist physicians in informed risk–benefit discussions to explain COVID-19 risk and enable an evidenced-based approach to national social isolation policies.FundingUniversity of Birmingham and University of Oxford.

The immune microenvironment influences tumour evolution and can be both prognostic and predict response to immunotherapy1,2. However, measurements of tumour infiltrating lymphocytes (TILs) are limited by a shortage of appropriate data. Whole-exome sequencing (WES) of DNA is frequently performed to calculate tumour mutational burden and identify actionable mutations. Here we develop T cell exome TREC tool (T cell ExTRECT), a method for estimation of T cell fraction from WES samples using a signal from T cell receptor excision circle (TREC) loss during V(D)J recombination of the T cell receptor-α gene (TCRA (also known as TRA)). TCRA T cell fraction correlates with orthogonal TIL estimates and is agnostic to sample type. Blood TCRA T cell fraction is higher in females than in males and correlates with both tumour immune infiltrate and presence of bacterial sequencing reads. Tumour TCRA T cell fraction is prognostic in lung adenocarcinoma. Using a meta-analysis of tumours treated with immunotherapy, we show that tumour TCRA T cell fraction predicts immunotherapy response, providing value beyond measuring tumour mutational burden. Applying T cell ExTRECT to a multi-sample pan-cancer cohort reveals a high diversity of the degree of immune infiltration within tumours. Subclonal loss of 12q24.31–32, encompassing SPPL3, is associated with reduced TCRA T cell fraction. T cell ExTRECT provides a cost-effective technique to characterize immune infiltrate alongside somatic changes. A robust, cost-effective technique based on whole-exome sequencing data can be used to characterize immune infiltrates, relate the extent of these infiltrates to somatic changes in tumours, and enables prediction of tumour responses to immune checkpoint inhibition therapy.

Abstract The phenomenon of mixed/heterogenous treatment responses to cancer therapies within an individual patient presents a challenging clinical scenario. Furthermore, the molecular basis of mixed intra-patient tumor responses remains unclear. Here, we show that patients with metastatic lung adenocarcinoma harbouring co-mutations of EGFR and TP53 , are more likely to have mixed intra-patient tumor responses to EGFR tyrosine kinase inhibition (TKI), compared to those with an EGFR mutation alone. The combined presence of whole genome doubling (WGD) and TP53 co-mutations leads to increased genome instability and genomic copy number aberrations in genes implicated in EGFR TKI resistance. Using mouse models and an in vitro isogenic p53 -mutant model system, we provide evidence that WGD provides diverse routes to drug resistance by increasing the probability of acquiring copy-number gains or losses relative to non-WGD cells. These data provide a molecular basis for mixed tumor responses to targeted therapy, within an individual patient, with implications for therapeutic strategies.