Abstract Rheumatoid arthritis is a prototypical autoimmune disease that causes joint inflammation and destruction 1 . There is currently no cure for rheumatoid arthritis, and the effectiveness of treatments varies across patients, suggesting an undefined pathogenic diversity 1,2 . Here, to deconstruct the cell states and pathways that characterize this pathogenic heterogeneity, we profiled the full spectrum of cells in inflamed synovium from patients with rheumatoid arthritis. We used multi-modal single-cell RNA-sequencing and surface protein data coupled with histology of synovial tissue from 79 donors to build single-cell atlas of rheumatoid arthritis synovial tissue that includes more than 314,000 cells. We stratified tissues into six groups, referred to as cell-type abundance phenotypes (CTAPs), each characterized by selectively enriched cell states. These CTAPs demonstrate the diversity of synovial inflammation in rheumatoid arthritis, ranging from samples enriched for T and B cells to those largely lacking lymphocytes. Disease-relevant cell states, cytokines, risk genes, histology and serology metrics are associated with particular CTAPs. CTAPs are dynamic and can predict treatment response, highlighting the clinical utility of classifying rheumatoid arthritis synovial phenotypes. This comprehensive atlas and molecular, tissue-based stratification of rheumatoid arthritis synovial tissue reveal new insights into rheumatoid arthritis pathology and heterogeneity that could inform novel targeted treatments.

Summary Rheumatoid arthritis (RA) is a prototypical autoimmune disease that causes destructive tissue inflammation in joints and elsewhere. Clinical challenges in RA include the empirical selection of drugs to treat patients, inadequate responders with incomplete disease remission, and lack of a cure. We profiled the full spectrum of cells in inflamed synovium from patients with RA with the goal of deconstructing the cell states and pathways characterizing pathogenic heterogeneity in RA. Our multicenter consortium effort used multi-modal CITE-seq, RNA-seq, and histology of synovial tissue from 79 donors to build a >314,000 single-cell RA synovial cell atlas with 77 cell states from T, B/plasma, natural killer, myeloid, stromal, and endothelial cells. We stratified tissue samples into six distinct cell type abundance phenotypes (CTAPs) individually enriched for specific cell states. These CTAPs demonstrate the striking diversity of RA synovial inflammation, ranging from marked enrichment of T and B cells (CTAP-TB) to a congregation of specific myeloid, fibroblast, and endothelial cells largely lacking lymphocytes (CTAP-EFM). Disease-relevant cytokines, histology, and serology metrics are associated with certain CTAPs. This comprehensive RA synovial atlas and molecular, tissue-based CTAP stratification reveal new insights into RA pathology and heterogeneity, which could lead to novel targeted-treatment approaches in RA.

Abstract Background Detailed molecular analyses of cells from rheumatoid arthritis (RA) synovium hold promise in identifying cellular phenotypes that drive tissue pathology and joint damage. The Accelerating Medicines Partnership (AMP) RA/SLE network aims to deconstruct autoimmune pathology by examining cells within target tissues through multiple high-dimensional assays. Robust standardized protocols need to be developed before cellular phenotypes at a single cell level can be effectively compared across patient samples. Methods Multiple clinical sites collected cryopreserved synovial tissue fragments from arthroplasty and synovial biopsy in a 10%-DMSO solution. Mechanical and enzymatic dissociation parameters were optimized for viable cell extraction and surface protein preservation for cell sorting and mass cytometry, as well as for reproducibility in RNA sequencing (RNA-seq). Cryopreserved synovial samples were collectively analyzed at a central processing site by a custom-designed and validated 35-marker mass cytometry panel. In parallel, each sample was flow sorted into fibroblast, T cell, B cell, and macrophage suspensions for bulk population RNA-seq and plate-based single cell CEL-Seq2 RNA-seq. Results Upon dissociation, cryopreserved synovial tissue fragments yielded a high frequency of viable cells, comparable to samples undergoing immediate processing. Optimization of synovial tissue dissociation across six clinical collection sites with ∼30 arthroplasty and ∼20 biopsy samples yielded a consensus digestion protocol using 100µg/mL of Liberase TL ™ enzyme. This protocol yielded immune and stromal cell lineages with preserved surface markers and minimized variability across replicate RNA-seq transcriptomes. Mass cytometry analysis of cells from cryopreserved synovium distinguished: 1) diverse fibroblast phenotypes, 2) distinct populations of memory B cells and antibody-secreting cells, and 3) multiple CD4+ and CD8+ T cell activation states. Bulk RNA sequencing of sorted cell populations demonstrated robust separation of synovial lymphocytes, fibroblasts, and macrophages. Single cell RNA-seq produced transcriptomes of over 1000 genes/cell, including transcripts encoding characteristic lineage markers identified. Conclusion We have established a robust protocol to acquire viable cells from cryopreserved synovial tissue with intact transcriptomes and cell surface phenotypes. A centralized pipeline to generate multiple high-dimensional analyses of synovial tissue samples collected across a collaborative network was developed. Integrated analysis of such datasets from large patient cohorts may help define molecular heterogeneity within RA pathology and identify new therapeutic targets and biomarkers.

Abstract The majority of disease-associated variants identified through genome-wide association studies (GWAS) are located outside of protein-coding regions and are overrepresented in sequences that regulate gene expression. Prioritizing candidate regulatory variants and potential biological mechanisms for further functional experiments, such as genome editing, can be challenging, especially in regions with a high number of variants in strong linkage disequilibrium or multiple proximal gene targets. Improved annotation of the regulatory genome can help identify promising variants and target genes for functional genomics experiments. To advance this area, we developed FORGEdb ( https://forge2.altiusinstitute.org/files/forgedb.html ), a web-based tool that can rapidly integrate data for individual genetic variants, providing information on associated regulatory elements, transcription factor (TF) binding sites and target genes for over 37 million variants. FORGEdb uses annotations derived from data across a wide range of biological samples to delineate the regulatory context for each variant at the cell type level. Multiple data types, such as Combined Annotation Dependent Depletion (CADD) scores, expression quantitative trait loci (eQTLs), activity-by-contact (ABC) interactions, Contextual Analysis of TF Occupancy (CATO) scores, transcription factor (TF) motifs, DNase I hotspots, histone mark ChIP-seq peaks and chromatin states, are included in FORGEdb and these annotations are integrated into a FORGEdb score to guide assessment of functional importance. In summary, FORGEdb provides an expansive and unique resource of genomic annotations and an integrated score that can be used to accelerate the translation of identified genetic loci into biological insight.

Abstract Synovial tissue inflammation is a hallmark of rheumatoid arthritis (RA). Recent work has identified prominent pathogenic cell states in inflamed RA synovial tissue, such as T peripheral helper cells; however, the epigenetic regulation of these states has yet to be defined. Here, we examine genome-wide open chromatin at single-cell resolution in 30 synovial tissue samples, including 12 samples with transcriptional data in multimodal experiments. We identify 24 chromatin classes and predict their associated transcription factors, including a CD8 + GZMK + class associated with EOMES and a lining fibroblast class associated with AP-1. By integrating with an RA tissue transcriptional atlas, we propose that these chromatin classes represent ‘superstates’ corresponding to multiple transcriptional cell states. Finally, we demonstrate the utility of this RA tissue chromatin atlas through the associations between disease phenotypes and chromatin class abundance, as well as the nomination of classes mediating the effects of putatively causal RA genetic variants.

ABSTRACT Fine-mapping and functional studies implicate rs117701653, a common non-coding variant in the CD28/CTLA4/ICOS locus, as a contributor to risk for rheumatoid arthritis and type 1 diabetes. Using DNA pulldown, mass spectrometry, genome editing and eQTL analysis, we establish that the disease-associated allele reduces affinity for the inhibitory chromosomal regulator SMCHD1 to drive expression of inducible T-cell costimulator (ICOS), enhancing memory CD4 + T cell ICOS expression in individuals bearing the risk allele. Higher ICOS expression is paralleled by an increase in circulating T peripheral helper (Tph) cells, and in rheumatoid arthritis patients, of blood and joint fluid Tph cells and circulating plasmablasts, suggesting a causal link. Indeed, ICOS ligation accelerates T cell differentiation into CXCR5 - PD-1 high Tph cells producing IL-21 and CXCL13, as does carriage of the rs117701653 risk allele. Thus, mechanistic dissection of a causal non-coding variant in human autoimmunity discloses a new pathway through which ICOS regulates Tph abundance.

ABSTRACT TRAF1/C5 was among the first loci shown to confer risk for inflammatory arthritis in the absence of an associated coding variant, but its genetic mechanism remains undefined. Using ImmunoChip data from 3,939 juvenile idiopathic arthritis (JIA) patients and 14,412 controls, we identified 132 plausible common non-coding variants, reduced serially by SNP-seq, electrophoretic mobility shift, and luciferase studies to the single variant rs7034653 in the third intron of TRAF1 . Genetically manipulated experimental cells and primary monocytes from genotyped donors establish that the risk G allele reduces binding of Fos-Related Antigen 2 (FRA2), resulting in reduced TRAF1 expression and enhanced TNF production. Conditioning on this variant eliminates attributable risk for rheumatoid arthritis, implicating a mechanism shared across the arthritis spectrum. These findings reveal that rs7034653, FRA2, and TRAF1 mediate a pathway through which a non-coding causal variant drives risk of inflammatory arthritis in children and adults.

Abstract Genome-wide association studies implicate multiple loci in risk for systemic lupus erythematosus (SLE), but few contain exonic variants, rendering systematic identification of non-coding variants essential to decoding SLE genetics. We utilized SNP-seq and bioinformatic enrichment to interrogate 2180 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) from 87 SLE risk loci for potential binding of transcription factors and related proteins from B cells. 52 SNPs that passed initial screening were tested by electrophoretic mobility shift and luciferase reporter assays. To validate the approach, we studied rs2297550 in detail, finding that the risk allele enhanced binding to the transcription factor Ikaros (IKZF1), thereby modulating expression of IKBKE . Correspondingly, primary cells from genotyped healthy donors bearing the risk allele expressed higher levels of the interferon / NF-κB regulator IKKε. Together, these findings define a set of likely functional non-coding lupus risk variants and identify a new regulatory pathway involving rs2297550, Ikaros, and IKKε implicated by human genetics in risk for SLE.

ABSTRACT Background Chronic rhinosinusitis with nasal polyposis (CRSwNP) is a type 2 (T2) inflammatory disease associated with an increased number of airway basal epithelial cells (BCs). Recent studies have identified transcriptionally distinct BCs, but functional data are lacking and the molecular pathways that support or inhibit human BC proliferation and differentiation are largely unknown. Objective To determine the role of T2 cytokines in regulating airway BCs Methods Single cell and bulk RNA-sequencing of sinus and lung airway epithelial cells was analyzed. Human sinus BCs were stimulated with IL-4 and IL-13 in the presence and absence of IL4R inhibitors. Confocal analysis of human sinus tissue and murine airway was performed. Murine BC subsets were sorted for RNA sequencing and functional assays. Fate labeling was performed in a murine model of tracheal injury and repair. Results Here we find two subsets of BCs in human and murine respiratory mucosa distinguished by the expression of BC adhesion molecule (BCAM). BCAM expression identifies airway stem cells among P63+KRT5+NGFR+ BCs. In the sinonasal mucosa, BCAM hi BCs expressing TSLP , IL33 , CCL26, and the canonical BC transcription factor TP63 are increased in patients with CRSwNP. In cultured BCs, IL-4/13 increases expression of BCAM and TP63 through an Insulin Receptor Substrate (IRS)-dependent signaling pathway that is increased in CRSwNP. Conclusions These findings establish BCAM as a marker of airway stem cells among the BC pool and demonstrate that airway epithelial remodeling in T2 inflammation extends beyond goblet cell metaplasia to the support of a BC stem state poised to perpetuate inflammation. CAPSULE SUMMARY Type 2 cytokines drive an airway stem cell program through IRS signaling KEY MESSAGES Two subsets of airway BCs have distinct transcriptional signatures and function High levels of BCAM expression mark the earliest BC progenitor IL-4 and IL-13 upregulate BCAM and P63 in an IRS-dependent fashion which prevents BC differentiation to secretory epithelial cells BCAM hi BCs are increased in CRSwNP

Background: The airway epithelium plays a central role in the pathogenesis of chronic respiratory diseases such as asthma and chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP), but the mechanisms by which airway epithelial cells (EpCs) maintain inflammation are poorly understood. Objective: We hypothesized that transcriptomic assessment of sorted airway EpCs across the spectrum of differentiation would allow us to define mechanisms by which EpCs perpetuate airway inflammation. Methods: Ethmoid sinus EpCs from adult patients with CRS were sorted into 3 subsets, bulk RNA sequenced, and analyzed for differentially expressed genes and pathways. Single cell RNA-seq (scRNA-seq) datasets from eosinophilic and non-eosinophilic CRSwNP and bulk RNA-seq of EpCs from mild/moderate and severe asthma were assessed. Immunofluorescent staining and ex vivo functional analysis of sinus EpCs were used to validate our findings. Results: Analysis within and across purified EpC subsets revealed an enrichment in glycolytic programming in CRSwNP vs CRSsNP. Correlation analysis identified mammalian target of rapamycin complex 1 (mTORC1) as a potential regulator of the glycolytic program and identified EpC expression of cytokines and wound healing genes as potential sequelae. mTORC1 activity was upregulated in CRSwNP, and ex vivo inhibition demonstrated that mTOR is critical for EpC generation of CXCL8, IL-33, and CXCL2. Across patient samples, the degree of glycolytic activity was associated with T2 inflammation in CRSwNP, and with both T2 and non-T2 inflammation in severe asthma. Conclusions: Together, these findings highlight a metabolic axis required to support epithelial generation of cytokines critical to both chronic T2 and non-T2 inflammation in CRSwNP and asthma.