Abstract Objective Gastric cancer (GC) tumors are highly heterogenous with different subpopulations of epithelial cells. We employed single cell RNA sequencing (scRNA-seq) to dissect the heterogeneity and identified subpopulations of cancer cells with stem-like properties. We further investigated their resistance to oxaliplatin chemotherapy and their contribution to gastric cancer outcome. Design We performed scRNA-seq on FACS sorted epithelial and immune cells from paired samples of GC tumors and normal adjacent tissues. We identified two epithelial subpopulations (STMN1 + IQGAP3 + and STMN1 + IQGAP3 − ) with stem-like properties. We characterized and compared them to known healthy gastric stem cell populations. We also cultivated GC derived organoids to study the chemoresistance of similarly marked populations. Lastly, we employed immunohistochemistry (IHC) staining to ascertain the predicted immunosuppressive interactions. Results The STMN1 + IQGAP3 + subpopulation showed a higher tumor mutation burden, upregulated proliferative pathways and transcriptomically resembled proliferative healthy gastric isthmus stem cells. The STMN1 + IQGAP3 − subpopulation were comparatively quiescent and transcriptomically resembled enteroendocrine cells. Both transcriptomic signatures were associated with worse mortality than other epithelial subpopulations with the quiescent being associated with the poorest patient survival. GC tissue derived organoids were dominated by STMN1 + IQGAP3 + cells but the STMN1 + IQGAP3 − compartment was more resistant to chemotherapy. We also verified the likely suppression of CD8 T cell cytotoxicity by STMN1 + IQGAP3 + cells through the NECTIN2/TIGIT interaction. Conclusions Cancer cells with stem-like characteristics are associated with poor survival through chemoresistance and immunosuppression. Reactivating the immune system through checkpoint blockade is an opportunity to eliminate these cells. What is already known on this topic Multiple gastric stem cell populations have been identified and linked to tumor initiation in rodent-based studies. However, none of them have been conclusively proven in human tumors. Isolating and characterizing tumor cells with stem-like properties will help shed light on their possible origin and possible mitigation strategies. What this study adds Here we identified two sets of stem-like gastric cancer cells that are associated with poorer patient prognosis. One set is highly proliferative and exhibits oxaliplatin susceptibility. It also engages in immunosuppressive interactions such as NECTIN2/TIGIT. The other set is quiescent and highly resistant to oxaliplatin. How this study might affect research, practice or policy The transcriptome signatures of the identified stem-like cells can aid in patient prognosis and identify patients who can benefit from checkpoint blockade therapy to reactivate their immune response towards gastric cancer cells.

Abstract Spatial transcriptomics enable us to dissect tissue heterogeneity and map out inter-cellular communications. Optimal integration of transcriptomics data and associated spatial information is essential towards fully exploiting the data. We present SEDR, an unsupervised spatially embedded deep representation of both transcript and spatial information. The SEDR pipeline uses a deep autoencoder to construct a low-dimensional latent representation of gene expression, which is then simultaneously embedded with the corresponding spatial information through a variational graph autoencoder. We applied SEDR on human dorsolateral prefrontal cortex data and achieved better clustering accuracy, and correctly retraced the prenatal cortex development order with trajectory analysis. We also found the SEDR representation to be eminently suited for batch integration. Applying SEDR to human breast cancer data, we discerned heterogeneous sub-regions within a visually homogenous tumor region, identifying a tumor core with pro-inflammatory microenvironment and an outer ring region enriched with tumor associated macrophages which drives an immune suppressive microenvironment.