Summary

 The Cancer Genome Atlas revealed the genomic landscapes of human cancers. In parallel, immunotherapy is transforming the treatment of advanced cancers. Unfortunately, the majority of patients do not respond to immunotherapy, making the identification of predictive markers and the mechanisms of resistance an area of intense research. To increase our understanding of tumor-immune cell interactions, we characterized the intratumoral immune landscapes and the cancer antigenomes from 20 solid cancers and created The Cancer Immunome Atlas (https://tcia.at/). Cellular characterization of the immune infiltrates showed that tumor genotypes determine immunophenotypes and tumor escape mechanisms. Using machine learning, we identified determinants of tumor immunogenicity and developed a scoring scheme for the quantification termed immunophenoscore. The immunophenoscore was a superior predictor of response to anti-cytotoxic T lymphocyte antigen-4 (CTLA-4) and anti-programmed cell death protein 1 (anti-PD-1) antibodies in two independent validation cohorts. Our findings and this resource may help inform cancer immunotherapy and facilitate the development of precision immuno-oncology.

Cell-cell communication mediated by ligand-receptor complexes is critical to coordinating diverse biological processes, such as development, differentiation and inflammation. To investigate how the context-dependent crosstalk of different cell types enables physiological processes to proceed, we developed CellPhoneDB, a novel repository of ligands, receptors and their interactions. In contrast to other repositories, our database takes into account the subunit architecture of both ligands and receptors, representing heteromeric complexes accurately. We integrated our resource with a statistical framework that predicts enriched cellular interactions between two cell types from single-cell transcriptomics data. Here, we outline the structure and content of our repository, provide procedures for inferring cell-cell communication networks from single-cell RNA sequencing data and present a practical step-by-step guide to help implement the protocol. CellPhoneDB v.2.0 is an updated version of our resource that incorporates additional functionalities to enable users to introduce new interacting molecules and reduces the time and resources needed to interrogate large datasets. CellPhoneDB v.2.0 is publicly available, both as code and as a user-friendly web interface; it can be used by both experts and researchers with little experience in computational genomics. In our protocol, we demonstrate how to evaluate meaningful biological interactions with CellPhoneDB v.2.0 using published datasets. This protocol typically takes ~2 h to complete, from installation to statistical analysis and visualization, for a dataset of ~10 GB, 10,000 cells and 19 cell types, and using five threads.

During early human pregnancy the uterine mucosa transforms into the decidua, into which the fetal placenta implants and where placental trophoblast cells intermingle and communicate with maternal cells. Trophoblast–decidual interactions underlie common diseases of pregnancy, including pre-eclampsia and stillbirth. Here we profile the transcriptomes of about 70,000 single cells from first-trimester placentas with matched maternal blood and decidual cells. The cellular composition of human decidua reveals subsets of perivascular and stromal cells that are located in distinct decidual layers. There are three major subsets of decidual natural killer cells that have distinctive immunomodulatory and chemokine profiles. We develop a repository of ligand–receptor complexes and a statistical tool to predict the cell-type specificity of cell–cell communication via these molecular interactions. Our data identify many regulatory interactions that prevent harmful innate or adaptive immune responses in this environment. Our single-cell atlas of the maternal–fetal interface reveals the cellular organization of the decidua and placenta, and the interactions that are critical for placentation and reproductive success. Transcriptomes of about 70,000 single cells from first-trimester deciduas and placentas reveal subsets of perivascular, stromal and natural killer cells in the decidua, with distinct immunomodulatory profiles that regulate the environment necessary for successful placentation.

Liver cirrhosis is a major cause of death worldwide and is characterized by extensive fibrosis. There are currently no effective antifibrotic therapies available. To obtain a better understanding of the cellular and molecular mechanisms involved in disease pathogenesis and enable the discovery of therapeutic targets, here we profile the transcriptomes of more than 100,000 single human cells, yielding molecular definitions for non-parenchymal cell types that are found in healthy and cirrhotic human liver. We identify a scar-associated TREM2+CD9+ subpopulation of macrophages, which expands in liver fibrosis, differentiates from circulating monocytes and is pro-fibrogenic. We also define ACKR1+ and PLVAP+ endothelial cells that expand in cirrhosis, are topographically restricted to the fibrotic niche and enhance the transmigration of leucocytes. Multi-lineage modelling of ligand and receptor interactions between the scar-associated macrophages, endothelial cells and PDGFRα+ collagen-producing mesenchymal cells reveals intra-scar activity of several pro-fibrogenic pathways including TNFRSF12A, PDGFR and NOTCH signalling. Our work dissects unanticipated aspects of the cellular and molecular basis of human organ fibrosis at a single-cell level, and provides a conceptual framework for the discovery of rational therapeutic targets in liver cirrhosis. Single-cell RNA sequencing is used to characterize and compare the functional diversity of cells from liver biopsies of human scarred and normal liver, and identifies markers for scar-associated macrophages and endothelial cells.

Human lungs enable efficient gas exchange and form an interface with the environment, which depends on mucosal immunity for protection against infectious agents. Tightly controlled interactions between structural and immune cells are required to maintain lung homeostasis. Here, we use single-cell transcriptomics to chart the cellular landscape of upper and lower airways and lung parenchyma in healthy lungs, and lower airways in asthmatic lungs. We report location-dependent airway epithelial cell states and a novel subset of tissue-resident memory T cells. In the lower airways of patients with asthma, mucous cell hyperplasia is shown to stem from a novel mucous ciliated cell state, as well as goblet cell hyperplasia. We report the presence of pathogenic effector type 2 helper T cells (TH2) in asthmatic lungs and find evidence for type 2 cytokines in maintaining the altered epithelial cell states. Unbiased analysis of cell–cell interactions identifies a shift from airway structural cell communication in healthy lungs to a TH2-dominated interactome in asthmatic lungs. Single-cell transcriptomics reveals immune and stromal compartment remodeling, including the enrichment of unique populations of epithelial cells and CD4+ T cells, in asthmatic lungs

Recent advances in genome sequencing technologies provide unprecedented opportunities to characterize individual genomic landscapes and identify mutations relevant for diagnosis and therapy. Specifically, whole-exome sequencing using next-generation sequencing (NGS) technologies is gaining popularity in the human genetics community due to the moderate costs, manageable data amounts and straightforward interpretation of analysis results. While whole-exome and, in the near future, whole-genome sequencing are becoming commodities, data analysis still poses significant challenges and led to the development of a plethora of tools supporting specific parts of the analysis workflow or providing a complete solution. Here, we surveyed 205 tools for whole-genome/whole-exome sequencing data analysis supporting five distinct analytical steps: quality assessment, alignment, variant identification, variant annotation and visualization. We report an overview of the functionality, features and specific requirements of the individual tools. We then selected 32 programs for variant identification, variant annotation and visualization, which were subjected to hands-on evaluation using four data sets: one set of exome data from two patients with a rare disease for testing identification of germline mutations, two cancer data sets for testing variant callers for somatic mutations, copy number variations and structural variations, and one semi-synthetic data set for testing identification of copy number variations. Our comprehensive survey and evaluation of NGS tools provides a valuable guideline for human geneticists working on Mendelian disorders, complex diseases and cancers.

Definitive haematopoiesis in the fetal liver supports self-renewal and differentiation of haematopoietic stem cells and multipotent progenitors (HSC/MPPs) but remains poorly defined in humans. Here, using single-cell transcriptome profiling of approximately 140,000 liver and 74,000 skin, kidney and yolk sac cells, we identify the repertoire of human blood and immune cells during development. We infer differentiation trajectories from HSC/MPPs and evaluate the influence of the tissue microenvironment on blood and immune cell development. We reveal physiological erythropoiesis in fetal skin and the presence of mast cells, natural killer and innate lymphoid cell precursors in the yolk sac. We demonstrate a shift in the haemopoietic composition of fetal liver during gestation away from being predominantly erythroid, accompanied by a parallel change in differentiation potential of HSC/MPPs, which we functionally validate. Our integrated map of fetal liver haematopoiesis provides a blueprint for the study of paediatric blood and immune disorders, and a reference for harnessing the therapeutic potential of HSC/MPPs. Single-cell transcriptomic profiling of fetal liver, skin, kidney and yolk sac reveals the differentiation trajectories of human haematopoietic stem cells and multipotent progenitors, which are validated to produce an integrated map of fetal liver haematopoiesis.

Immune landscape of the human kidney Single-cell RNA sequencing has begun to shed light on the full cellular diversity of specific organs. However, these studies rarely examine organ-specific immune cells. Stewart et al. sequenced healthy adult and fetal kidney samples at a single-cell level to define the heterogeneity in epithelial, myeloid, and lymphoid cells. From this dataset, they identified zonation of cells, with relevance to disease and the varied perturbations that occur in different tumor settings. This profiling of the human kidney generates a comprehensive census of existing cell populations that will help inform the diagnosis and treatment of kidney-related diseases. Science , this issue p. 1461

Cellular beauty is skin deep Human skin works as barrier, preventing the entry of pathogens, among other functions. Reynolds et al. used single-cell sequencing to generate an atlas of the human skin from both developing and adult sources, identifying differences and similarities across heterogeneous populations of skin cells. In this atlas, gene expression in the two disease states studied—atopic dermatitis and psoriasis—varied from that in a healthy adult, suggesting that a fetal skin signature is expressed in adult inflamed skin. Furthermore, differences in immune cell composition between healthy fetal and adult skin and that of individuals suffering from disease were observed. Science , this issue p. eaba6500

The cancer immunoediting hypothesis postulates a dual role of the immune system: protecting the host by eliminating tumor cells, and shaping the tumor by editing its genome. Here, we elucidate the impact of evolutionary and immune-related forces on editing the tumor in a mouse model for hypermutated and microsatellite-instable colorectal cancer. Analyses of wild-type and immunodeficient RAG1 knockout mice transplanted with MC38 cells reveal that upregulation of checkpoint molecules and infiltration by Tregs are the major tumor escape mechanisms. Our results show that the effects of immunoediting are weak and that neutral accumulation of mutations dominates. Targeting the PD-1/PD-L1 pathway using immune checkpoint blocker effectively potentiates immunoediting. The immunoediting effects are less pronounced in the CT26 cell line, a non-hypermutated/microsatellite-instable model. Our study demonstrates that neutral evolution is another force that contributes to sculpting the tumor and that checkpoint blockade effectively enforces T-cell-dependent immunoselective pressure.