Prostate cancers are considered to be immunologically 'cold' tumors given the very few patients who respond to checkpoint inhibitor (CPI) therapy. Recently, enrichment of interferon-stimulated genes (ISGs) predicted a favorable response to CPI across various disease sites. The enhancer of zeste homolog-2 (EZH2) is overexpressed in prostate cancer and known to negatively regulate ISGs. In the present study, we demonstrate that EZH2 inhibition in prostate cancer models activates a double-stranded RNA-STING-ISG stress response upregulating genes involved in antigen presentation, Th1 chemokine signaling and interferon response, including programmed cell death protein 1 (PD-L1) that is dependent on STING activation. EZH2 inhibition substantially increased intratumoral trafficking of activated CD8+ T cells and increased M1 tumor-associated macrophages, overall reversing resistance to PD-1 CPI. Our study identifies EZH2 as a potent inhibitor of antitumor immunity and responsiveness to CPI. These data suggest EZH2 inhibition as a therapeutic direction to enhance prostate cancer response to PD-1 CPI.

Abstract Modern optical imaging techniques provide powerful tools for observing cortical structure and functions at high resolutions. Various skull windows have been established for different applications of cortical imaging, and each has its advantages and limitations. Most critical of the limitations, none of the current skull windows is suitable for observing the responses to some acute craniocerebral injuries on a large scale and at high resolution. Here, we developed a “Through-Intact-Skull (TIS) window” that enables the observation of an immune response on a bilateral cortical scale and at single-cell resolution after traumatic brain injury without affecting the pathological environment of the brain. The TIS window also has the advantages of craniotomy-freeness, centimeter-field of view, synaptic resolution, large imaging depth, long-term observation capability, and suitability for awake mice. Therefore, the TIS window is a promising new approach for intravital cortical microscopy in basic research in neuroscience.

ABSTRACT Interoceptors, sensory neurons that monitor internal organs and states, are essential for physiological homeostasis and generating internal perceptions. Here we describe a comprehensive transcriptomic atlas of interoceptors of the mouse lung, defining 10 molecular subtypes that differ in developmental origin, myelination, receptive fields, terminal morphologies, and cell contacts. Each subtype expresses a unique but overlapping combination of sensory receptors that detect diverse physiological and pathological stimuli, and each can signal to distinct sets of lung cells including immune cells, forming a local neuroimmune interaction network. Functional interrogation of two mechanosensory subtypes reveals exquisitely-specific homeostatic roles in breathing, one regulating inspiratory time and the other inspiratory flow. The results suggest that lung interoceptors encode diverse and dynamic sensory information rivaling that of canonical exteroceptors, and this information is used to drive myriad local cellular interactions and enable precision control of breathing, while providing only vague perceptions of organ states.

ABSTRACT Pulmonary neuroendocrine cells (PNECs) are sensory epithelial cells that transmit airway status to the brain via sensory neurons and locally via CGRP and GABA. Several other neuropeptides and neurotransmitters have been detected in various species, but the number, targets, functions, and conservation of PNEC signals are largely unknown. We used scRNAseq to profile hundreds of the rare mouse and human PNECs. This revealed >40 PNEC neuropeptide and peptide hormone genes, most cells expressing unique combinations of 5-18 genes. Peptides are packaged in separate vesicles, release presumably regulated by the distinct, multimodal combinations of sensors expressed by each PNEC. Expression of cognate receptors predicts an array of local targets, and we show the new PNEC signal angiotensin directly activates innervating sensory neurons. Many signals lack lung targets so may have endocrine activity like those of PNEC- derived carcinoid tumors. PNECs are an extraordinarily rich and diverse signaling hub rivaling the enteroendocrine system.

Summary Neural activity is increasingly recognized as a critical regulator of cancer growth. In the brain, neuronal activity robustly influences glioma growth both through paracrine mechanisms and through electrochemical integration of malignant cells into neural circuitry via neuron-to-glioma synapses, while perisynaptic neurotransmitter signaling drives breast cancer brain metastasis growth. Outside of the CNS, innervation of tumors such as prostate, breast, pancreatic and gastrointestinal cancers by peripheral nerves similarly regulates cancer progression. However, the extent to which the nervous system regulates lung cancer progression, either in the lung or when metastatic to brain, is largely unexplored. Small cell lung cancer (SCLC) is a lethal high-grade neuroendocrine tumor that exhibits a strong propensity to metastasize to the brain. Here we demonstrate that, similar to glioma, metastatic SCLC cells in the brain co-opt neuronal activity-regulated mechanisms to stimulate growth and progression. Optogenetic stimulation of cortical neuronal activity drives proliferation and invasion of SCLC brain metastases. In the brain, SCLC cells exhibit electrical currents and consequent calcium transients in response to neuronal activity, and direct SCLC cell membrane depolarization is sufficient to promote the growth of SCLC tumors. In the lung, vagus nerve transection markedly inhibits primary lung tumor formation, progression and metastasis, highlighting a critical role for innervation in overall SCLC initiation and progression. Taken together, these studies illustrate that neuronal activity plays a crucial role in dictating SCLC pathogenesis in both primary and metastatic sites.

Abstract The cerebrovasculature plays an essential role in neurovascular and homeostatic functions in health and disease conditions. Many efforts have been made for developing vascular thrombosis methods to study vascular dysfunction in vivo , while technical challenges remain, such as accuracy and depth-selectivity to target single vessel in the cerebral cortex. Herein, we first demonstrates the evaluation and quantification of the feasibility and effects of Rose Bengal (RB)-induced photothrombosis with 720-1070 nm ultrafast lasers in raster scan. A flexible and reproducible approach is then proposed to employ a 1070 nm ultrafast laser with spiral scan for producing RB-induced occlusion, which is described as precision ultrafast laser-induced photothrombosis (PLP). Combine with two-photon microscopy imaging, this PLP displays highly precise and fast occlusion induction of various vessel types, sizes, and depths, which enhances the precision and power of the photothrombosis protocol. Overall, the PLP method provides a real-time, practical, precise, and depth-selected single-vessel photothrombosis technology in cerebral cortex with commercially available optical equipment, which is crucial for exploring brain vascular function with high spatial temporal resolution in brain.

ABSTRACT Barcode fusion genetics (BFG) utilizes deep sequencing to improve the throughput of protein-protein interaction (PPI) screening in pools. BFG has been implemented in Yeast two-hybrid (Y2H) screens (BFG-Y2H). While Y2H requires test protein pairs to localize in the nucleus for reporter reconstruction, Dihydrofolate Reductase Protein-Fragment Complementation Assay (DHFR-PCA) allows proteins to localize in broader subcellular contexts and proves to be largely orthogonal to Y2H. Here, we implemented BFG to DHFR-PCA (BFG-PCA). This plasmid-based system can leverage ORF collections across model organisms to perform comparative analysis, unlike the original DHFR-PCA that requires yeast genomic integration. The scalability and quality of BFG-PCA were demonstrated by screening human and yeast interactions for >11,000 protein pairs. BFG-PCA showed high-sensitivity and high-specificity for capturing known interactions for both species. BFG-Y2H and BFG-PCA capture distinct sets of PPIs, which can partially be explained based on the domain orientation of the reporter tags. BFG-PCA is a high-throughput protein interaction technology to interrogate binary PPIs that exploits clone collections from any species of interest, expanding the scope of PPI assays.

Network modeling in neuroimaging holds promise in probing the interrelationships among brain regions and potential clinical applications. Two types of matrix-based analysis (MBA) are usually seen in neuroimaging connectomics: one is the functional attribute matrix (FAM) of, for example, correlations, that measures the similarity of BOLD response patterns among a list of predefined regions of interest (ROIs). Another type of MBA involves the structural attribute matrix (SAM), e.g., describing the properties of white matter between any pair of gray-matter regions such as fractional anisotropy, mean diffusivity, axial and radial diffusivity. There are different methods that have been developed or adopted to summarize such matrices across subjects, including general linear models (GLMs) and various versions of graph theoretic analysis. We argue that these types of modeling strategies tend to be "inefficient" in statistical inferences and have many pitfalls, such as having strong dependence on arbitrary thresholding under conventional statistical frameworks. Here we offer an alternative approach that integrates the analyses of all the regions, region pairs (RPs) and subjects into one framework, called Bayesian multilevel (BML) modeling. In this approach, the intricate relationships across regions as well as across RPs are quantitatively characterized. This integrative approach avoids the multiple testing issue that typically plagues the conventional statistical analysis in neuroimaging, and it provides a principled way to quantify both the effect and its uncertainty at each region as well as for each RP. As a result, a unique feature of BML is that the effect at each region and the corresponding uncertainty can be estimated, revealing the relative strength or importance of each region; in addition, the effect at each RP is obtained along with its uncertainty as statistical evidence. Most importantly, the BML approach can be scrutinized for consistency through validation and comparisons with alternative assumptions or models. We demonstrate the BML methodology with a real dataset with 16 ROIs from 41 subjects, and compare it to the conventional GLM approach in terms of model efficiency, performance and inferences. Furthermore, we emphasize the notion of full results reporting through "highlighting," instead of through the common practice of "hiding." The associated program will be available as part of the AFNI suite for general use.

Abstract Significance Pulsed infrared neural stimulation (INS, 1875 nm) is an emerging neurostimulation technology that delivers focal pulsed heat to activate functionally specific mesoscale networks and holds promise for clinical application. However, little is known about its effect on excitatory and inhibitory cell types in cerebral cortex. Aim Estimates of summed population neuronal response timecourses provide a potential basis for neural and hemodynamic signals described in other studies. Approach Using two-photon calcium imaging in mouse somatosensory cortex, we have examined the effect of INS pulse train application on hSyn neurons and mDlx neurons tagged with GCaMP6s. Results We find that, in anesthetized mice, each INS pulse train reliably induces robust response in hSyn neurons exhibiting positive going responses. Surprisingly, mDlx neurons exhibit negative going responses. Quantification using the index of correlation illustrates responses are reproducible, intensity-dependent, and distance-dependent. Also, a contralateral activation is observed when INS application. Conclusions In sum, the population of neurons stimulated by INS includes both hSyn and mDlx neurons; within a range of stimulation intensities, this leads to overall excitation in the stimulated population, leading to the previously observed activations at distant post-synaptic sites.

A common tenet of neural sensory representation is that species-specific behaviors are reflected in specialized brain organizations. In humans and nonhuman primates, the central one degree of vision is processed by the foveola, a retinal structure which comprises a high density of photoreceptors and is crucial for primate-specific high acuity vision, color vision, and gaze-directed visual attention. In this study, we have developed high spatial resolution ultrahigh field 7T fMRI methods for functional mapping of foveolar visual cortex in awake monkeys. We provide evidence that, in the ventral pathway (V1-V4 and TEO), viewing of a central small spot elicits a ring of multiple (at least 8) foveolar representations per hemisphere. This ring surrounds a large area called the "foveolar core". This is an area populated by millimeter-scale functional domains sensitive to fine stimuli and high spatial frequencies, consistent with foveolar visual acuity, as well as color and achromatic information, and motion. The unique position of the foveolar core suggests it may be a hub subserving higher order needs of foveolar function, such as integrating different spatial scales of representation, integrating local and global features in object perception, and bringing together the four quadrants of visual space. Thus, this elaborate re-representation of central vision signifies a cortical specialization for various foveation behaviors.