Renal cell carcinoma with sarcomatoid differentiation (sRCC) is associated with poor survival and a heightened response to immune checkpoint inhibitors (ICIs). Two major barriers to improving outcomes for sRCC are the limited understanding of its gene regulatory programs and the low diagnostic yield of tumor biopsies due to spatial heterogeneity. Herein, we characterized the epigenomic landscape of sRCC by profiling 107 epigenomic libraries from tissue and plasma samples from 50 patients with RCC and healthy volunteers. By profiling histone modifications and DNA methylation, we identified highly recurrent epigenomic reprogramming enriched in sRCC. Furthermore, CRISPRa experiments implicated the transcription factor FOSL1 in activating sRCC-associated gene regulatory programs, and FOSL1 expression was associated with the response to ICIs in RCC in two randomized clinical trials. Finally, we established a blood-based diagnostic approach using detectable sRCC epigenomic signatures in patient plasma, providing a framework for discovering epigenomic correlates of tumor histology via liquid biopsy.

Abstract Purpose: Histologic transformation to small cell lung cancer (SCLC) is a mechanism of treatment resistance in patients with advanced oncogene-driven lung adenocarcinoma (LUAD) that currently requires histologic review for diagnosis. Herein, we sought to develop an epigenomic cell-free (cf)DNA-based approach to non-invasively detect small cell transformation in patients with EGFR mutant (EGFRm) LUAD. Experimental Design: To characterize the epigenomic landscape of transformed (t)SCLC relative to LUAD and de novo SCLC, we performed chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) to profile the histone modifications H3K27ac, H3K4me3, and H3K27me3, methylated DNA immunoprecipitation sequencing (MeDIP-seq), assay for transposase-accessible chromatin sequencing (ATAC-seq), and RNA sequencing on 26 lung cancer patient-derived xenograft (PDX) tumors. We then generated and analyzed H3K27ac ChIP-seq, MeDIP-seq, and whole genome sequencing cfDNA data from 1 ml aliquots of plasma from patients with EGFRm LUAD with or without tSCLC. Results: Analysis of 126 epigenomic libraries from the lung cancer PDXs revealed widespread epigenomic reprogramming between LUAD and tSCLC, with a large number of differential H3K27ac (n=24,424), DNA methylation (n=3,298), and chromatin accessibility (n=16,352) sites between the two histologies. Tumor-informed analysis of each of these three epigenomic features in cfDNA resulted in accurate non-invasive discrimination between patients with EGFRm LUAD versus tSCLC (AUROC=0.82-0.87). A multi-analyte cfDNA-based classifier integrating these three epigenomic features discriminated between EGFRm LUAD versus tSCLC with an AUROC of 0.94. Conclusions: These data demonstrate the feasibility of detecting small cell transformation in patients with EGFRm LUAD through epigenomic cfDNA profiling of 1 ml of patient plasma.

Abstract Background Translocation renal cell carcinoma (tRCC) is an aggressive subtype of kidney cancer usually driven by a fusion involving the TFE3 gene. Due to histologic overlap with other subtypes of RCC, tRCC is frequently misclassified. Methods for accurate diagnosis and detection of this molecularly distinct entity are therefore a pressing need. Epigenomic profiling of ctDNA via plasma chromatin immunoprecipitation and sequencing (ChIP-seq) has recently emerged as a powerful tool to detect and molecularly subtype cancers and may offer a more sensitive and specific detection of molecular fusions. We aimed to detect tRCC in plasma and to discriminate tRCC from ccRCC based on epigenomic profiling of cfDNA. Methods We first identified differentially expressed gene, methylated regions (DMRs) and regulatory elements (REs) specific to tRCC vs. ccRCC via RNA-seq, methylated DNA immunoprecipitation sequencing (MeDIP-seq) and ChIP-Seq, of 4 tRCC and 5 ccRCC cell lines. We collected 16 plasma samples from metastatic patients with tRCC, 11 with ccRCC and 9 healthy patients (HP). Ultra low pass whole genome sequencing (ulpWGS) was performed to infer ctDNA fraction (TF), and cfMeDIP-seq, H3K4me3/H3K27ac cfChIP-seq for epigenomic profiling. Signal at tRCC-specific regions derived from cell lines profiling was aggregated for each mark and normalized to common active REs and DMRs, then compared between classes using a Wilcoxon rank-sum test. Classification performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve. Results Overall 8/16 tRCC and 5/12 ccRCC samples had >3% TF by ulpWGS. H3K4me3 and H3K27ac cfChIP-seq signal was significantly higher in all tRCC samples compared to healthy patients (p<10-6, AUROC =1), at tRCC-specific promoters and tRCC-specific REs respectively. Furthermore, H3K27ac signal in plasma was also significantly higher at tRCC-specific REs in tRCC samples compared to ccRCC (p<10-4, AUROC=0.95). MeDIP-seq could not discriminate between tRCC and ccRCC. Conclusions Although a majority of tRCC plasma samples profiled had TF < 3%, all could be distinguished from healthy samples on the basis of cfChIP. H3K27ac cfChIP-Seq was also discriminatory for tRCC vs. ccRCC. Epigenomic profiling of cfDNA appears as a powerful tool for both detection of tRCC and discrimination from ccRCC/healthy plasma, with potential implications for diagnosis and guiding therapy.