A pathway for the production of aromatic amino acid metabolites in Clostridium sporogenes is described; modulation of serum levels of these metabolites in gnotobiotic mice affects intestinal permeability and systemic immunity. The human microbiome has a substantial effect on our health. Our gut microbes produce a range of small molecules, many of which can reach relevant concentrations, yet we know surprisingly little about microbial metabolic pathways and how they affect the host. Here, Justin Sonnenburg, Michael Fischbach and colleagues use genetics and metabolic profiling to identify the gene cluster of Clostridium sporogenes that metabolizes aromatic amino acids, several of the products of which are produced exclusively by the microbiota. For example, the neuroprotective agent indolepropionic acid (IPA) was also produced by several other gut bacteria. In mice with controlled bacterial colonies, the serum levels of IPA and host physiology can be modulated by genetic modification of C. sporogenes. The human gut microbiota produces dozens of metabolites that accumulate in the bloodstream1,2, where they can have systemic effects on the host. Although these small molecules commonly reach concentrations similar to those achieved by pharmaceutical agents, remarkably little is known about the microbial metabolic pathways that produce them. Here we use a combination of genetics and metabolic profiling to characterize a pathway from the gut symbiont Clostridium sporogenes that generates aromatic amino acid metabolites. Our results reveal that this pathway produces twelve compounds, nine of which are known to accumulate in host serum. All three aromatic amino acids (tryptophan, phenylalanine and tyrosine) serve as substrates for the pathway, and it involves branching and alternative reductases for specific intermediates. By genetically manipulating C. sporogenes, we modulate serum levels of these metabolites in gnotobiotic mice, and show that in turn this affects intestinal permeability and systemic immunity. This work has the potential to provide the basis of a systematic effort to engineer the molecular output of the gut bacterial community.

Immune responses involve coordination across cell types and tissues. However, studies in cancer immunotherapy have focused heavily on local immune responses in the tumor microenvironment. To investigate immune activity more broadly, we performed an organism-wide study in genetically engineered cancer models using mass cytometry. We analyzed immune responses in several tissues after immunotherapy by developing intuitive models for visualizing single-cell data with statistical inference. Immune activation was evident in the tumor and systemically shortly after effective therapy was administered. However, during tumor rejection, only peripheral immune cells sustained their proliferation. This systemic response was coordinated across tissues and required for tumor eradication in several immunotherapy models. An emergent population of peripheral CD4 T cells conferred protection against new tumors and was significantly expanded in patients responding to immunotherapy. These studies demonstrate the critical impact of systemic immune responses that drive tumor rejection.

Responses to anti-PD-1 immunotherapy occur but are infrequent in bladder cancer. The specific T cells that mediate tumor rejection are unknown. T cells from human bladder tumors and non-malignant tissue were assessed with single-cell RNA and paired T cell receptor (TCR) sequencing of 30,604 T cells from 7 patients. We find that the states and repertoires of CD8+ T cells are not distinct in tumors compared with non-malignant tissues. In contrast, single-cell analysis of CD4+ T cells demonstrates several tumor-specific states, including multiple distinct states of regulatory T cells. Surprisingly, we also find multiple cytotoxic CD4+ T cell states that are clonally expanded. These CD4+ T cells can kill autologous tumors in an MHC class II-dependent fashion and are suppressed by regulatory T cells. Further, a gene signature of cytotoxic CD4+ T cells in tumors predicts a clinical response in 244 metastatic bladder cancer patients treated with anti-PD-L1.

This protocol describes how to use mass-tag cell barcoding to label individual cell samples with unique combinatorial barcodes. The samples can then be pooled for processing and measurement on a mass cytometer. Mass-tag cell barcoding (MCB) labels individual cell samples with unique combinatorial barcodes, after which they are pooled for processing and measurement as a single multiplexed sample. The MCB method eliminates variability between samples in antibody staining and instrument sensitivity, reduces antibody consumption and shortens instrument measurement time. Here we present an optimized MCB protocol. The use of palladium-based labeling reagents expands the number of measurement channels available for mass cytometry and reduces interference with lanthanide-based antibody measurement. An error-detecting combinatorial barcoding scheme allows cell doublets to be identified and removed from the analysis. A debarcoding algorithm that is single cell–based rather than population-based improves the accuracy and efficiency of sample deconvolution. This debarcoding algorithm has been packaged into software that allows rapid and unbiased sample deconvolution. The MCB procedure takes 3–4 h, not including sample acquisition time of ∼1 h per million cells.

X-shift software allows automated mapping of phenotypic space from large mass cytometry data sets. X-shift and the new representation algorithm Divisive Marker Tree provide a rapid, deterministic approach to navigating complex cellular systems. Accurate identification of cell subsets in complex populations is key to discovering novelty in multidimensional single-cell experiments. We present X-shift ( http://web.stanford.edu/~samusik/vortex/ ), an algorithm that processes data sets using fast k-nearest-neighbor estimation of cell event density and arranges populations by marker-based classification. X-shift enables automated cell-subset clustering and access to biological insights that 'prior knowledge' might prevent the researcher from discovering.

Differential expression of inflammasome gene modules and inflammasome-activating metabolites correlates with interleukin-1β expression, hypertension, arterial stiffness and longevity in older individuals. Low-grade, chronic inflammation has been associated with many diseases of aging, but the mechanisms responsible for producing this inflammation remain unclear. Inflammasomes can drive chronic inflammation in the context of an infectious disease or cellular stress, and they trigger the maturation of interleukin-1β (IL-1β). Here we find that the expression of specific inflammasome gene modules stratifies older individuals into two extremes: those with constitutive expression of IL-1β, nucleotide metabolism dysfunction, elevated oxidative stress, high rates of hypertension and arterial stiffness; and those without constitutive expression of IL-1β, who lack these characteristics. Adenine and N4-acetylcytidine, nucleotide-derived metabolites that are detectable in the blood of the former group, prime and activate the NLRC4 inflammasome, induce the production of IL-1β, activate platelets and neutrophils and elevate blood pressure in mice. In individuals over 85 years of age, the elevated expression of inflammasome gene modules was associated with all-cause mortality. Thus, targeting inflammasome components may ameliorate chronic inflammation and various other age-associated conditions.

The differentiation of αβ T cells is a complex process. Using data sets from the Immunological Genome Project, Benoist and colleagues identify candidate mediators of key transitions during thymocyte selection and maturation. The differentiation of αβT cells from thymic precursors is a complex process essential for adaptive immunity. Here we exploited the breadth of expression data sets from the Immunological Genome Project to analyze how the differentiation of thymic precursors gives rise to mature T cell transcriptomes. We found that early T cell commitment was driven by unexpectedly gradual changes. In contrast, transit through the CD4+CD8+ stage involved a global shutdown of housekeeping genes that is rare among cells of the immune system and correlated tightly with expression of the transcription factor c-Myc. Selection driven by major histocompatibility complex (MHC) molecules promoted a large-scale transcriptional reactivation. We identified distinct signatures that marked cells destined for positive selection versus apoptotic deletion. Differences in the expression of unexpectedly few genes accompanied commitment to the CD4+ or CD8+ lineage, a similarity that carried through to peripheral T cells and their activation, demonstrated by mass cytometry phosphoproteomics. The transcripts newly identified as encoding candidate mediators of key transitions help define the 'known unknowns' of thymocyte differentiation.

Chimeric antigen receptor (CAR) T cell therapy has proven clinically beneficial against B cell acute lymphoblastic leukemia and non-Hodgkin's lymphoma. However, suboptimal clinical outcomes have been associated with decreased expansion and persistence of adoptively transferred CAR T cells, antigen-negative relapses, and impairment by an immunosuppressive tumor microenvironment. Improvements in CAR T cell design are required to enhance clinical efficacy, as well as broaden the applicability of this technology. Here, we demonstrate that interleukin-18 (IL-18)-secreting CAR T cells exhibit enhanced in vivo expansion and persistence and significantly increase long-term survival in syngeneic mouse models of both hematological and solid malignancies. In addition, we demonstrate that IL-18-secreting CAR T cells are capable of modulating the tumor microenvironment, as well as enhancing an effective endogenous anti-tumor immune response. IL-18-secreting CAR T cells represent a promising strategy to enhance the clinical outcomes of adoptive T cell therapy.

Understanding of the factors governing immune responses in cancer remains incomplete, limiting patient benefit. In this study, we used mass cytometry to define the systemic immune landscape in response to tumor development across five tissues in eight mouse tumor models. Systemic immunity was dramatically altered across models and time, with consistent findings in the peripheral blood of patients with breast cancer. Changes in peripheral tissues differed from those in the tumor microenvironment. Mice with tumor-experienced immune systems mounted dampened responses to orthogonal challenges, including reduced T cell activation during viral or bacterial infection. Antigen-presenting cells (APCs) mounted weaker responses in this context, whereas promoting APC activation rescued T cell activity. Systemic immune changes were reversed with surgical tumor resection, and many were prevented by interleukin-1 or granulocyte colony-stimulating factor blockade, revealing remarkable plasticity in the systemic immune state. These results demonstrate that tumor development dynamically reshapes the composition and function of the immune macroenvironment. Primary tumor presence and progression shape the systemic immune landscape and immune responses to pathogens in multiple murine tumor models.

Single-cell measurements map immunity Multiple characteristics of individual cells define cell types and their physiological states. Spitzer et al. quantitated the abundance of 39 different cell surface proteins or transcription factors on individual cells of the mouse immune system. They used these measurements to create a map that clustered similar individual cells into groups corresponding to cell type and function. Their extensible experimental platform will allow the inclusion of other data types and data from independent laboratories. Science , this issue 10.1126/science.1259425