A neuronal antigen (HuD) recognized by the sera of patients with antibody-associated paraneoplssUc encephalomyelitis has been isolated by screening acerebellar expression library. The recombinant antigen provides an unambiguous assay for this rare condition associated with small cell lung cancer. The recombinant antigen has been used to identify specific infiltrating lymphocytes in tumors and affected brain tissues of patients with antibody-associated paraneoplastic encephalomyelitis and sensory neuronopathy. HuD mRNA is uniquely expressed in brain tissue. The HuD protein shows a remarkable homology to the Drosophila proteins Elav and Sex-lethal and is likely to play a role in neuron-specific RNA processing.

Abstract Multiplexed imaging at single-cell resolution is becoming widely used to decipher the role of the cellular microenvironment in cancer and other complex diseases. To identify spatial patterns of single cells on a tissue, accurate cell-type phenotyping is a crucial step. This step is challenging due to (i) fluorescence noise and batch effects, (ii) segmentation artifacts, (iii) laborious annotation of ground truth, and (iv) difficulty in reproducing human-biased thresholding. Here we present Tribus, an interactive, knowledge-based classifier that avoids hard-set thresholds and manual labeling, is robust to noise, and takes fewer iterations from the user than current methods of labeling. Tribus has built-in visualization functions to gain insight into the input data and to evaluate the results. The Napari plug-in provides a user-friendly way to visualize the results and perform quality control. In this study, we validate the accuracy of Tribus by comparing its results to labels in public benchmarking datasets where manual cell type annotations are supported by the pathology community. We applied Tribus on a cyclic immunofluorescence (CyCIF) dataset, consisting of five matched ovarian cancer samples collected before and after neoadjuvant chemotherapy. Accurate cell-type phenotyping enabled a high-resolution analysis of cellular phenotypes, their spatial patterns, and their temporal dynamics during platinum-taxane chemotherapy. Tribus is provided as an easily embeddable open-source package and enables accurate phenotyping of single cells to facilitate biological discovery from highly multiplexed images.

To uncover the intricate, chemotherapy-induced spatiotemporal remodeling of the tumor microenvironment, we conducted integrative spatial and molecular characterization of 97 high-grade serous ovarian cancer (HGSC) samples collected before and after chemotherapy. Using single-cell and spatial analyses, we identify increasingly versatile immune cell states, which form spatiotemporally dynamic microcommunities at the tumor-stroma interface. We demonstrate that chemotherapy triggers spatial redistribution and exhaustion of CD8+ T cells due to prolonged antigen presentation by macrophages, both within interconnected myeloid networks termed "Myelonets" and at the tumor stroma interface. Single-cell and spatial transcriptomics identifies prominent TIGIT-NECTIN2 ligand-receptor interactions induced by chemotherapy. Using a functional patient-derived immuno-oncology platform, we show that CD8+T-cell activity can be boosted by combining immune checkpoint blockade with chemotherapy. Our discovery of chemotherapy-induced myeloid-driven spatial T-cell exhaustion paves the way for novel immunotherapeutic strategies to unleash CD8+ T-cell-mediated anti-tumor immunity in HGSC.

Abstract Background Recent advances in highly-multiplexed tissue technologies and image analysis tools have enabled a more detailed investigation of the tumor microenvironment (TME) and its spatial features, including tertiary lymphoid structures (TLSs), at single-cell resolution. TLSs play a major part in antitumor immune responses, however, their role in antitumor immunity in ovarian cancer remains largely unexplored. Methods In this study, we generated a comprehensive single-cell spatial atlas of TLSs in ovarian cancer by extracting spatial topology information from in-situ highly-multiplexed cellular imaging using tissue cyclic immunofluorescence (CyCIF). Our analysis included 44 patients with high-grade serous ovarian cancer (HGSC) from the TOPACIO Phase II clinical trial. We combined spatial and phenotypic features from 302,545 single-cells with histopathology, targeted sequencing-based tumor molecular groups, and Nanostring gene expression data. Results We find that TLSs are associated with a distinct TME composition and gene expression profile, characterized by elevated levels of the chemokines CCL19, CCL21, and CXCL13 correlating with the number of TLSs in the tumors. Using single-cell feature quantification and spatial mapping, we uncover enriched germinal center (GC) B cell infiltration and selective spatial attraction to follicular helper T and follicular regulatory T cells in the TLSs from chemo-exposed and BRCA1 mutated HGSCs. Importantly, spatial statistics reveal three main groups of cell-to-cell interactions; significantly enriched structural compartments of CD31+ cells, myeloid, and stromal cell types, homotypic cancer cell- and cancer cell to IBA1+ myeloid cell crosstalk, and enriched selective Tfh, Tfr, and Tfc communities with predominant Tfh - GC B cell interactions. Finally, we report spatiotemporal gradients of GC-B cell interactions during TLS maturation, with enriched non-GC B cell attraction towards the GC B cells in early TLSs, and avoidance patterns with selective GC B-cell communities in the TLSs with GCs. Conclusions Our single-cell multi-omics analyses of TLSs showed evidence of active adaptive immunity with spatial and phenotypic variations among distinct clinical and molecular subtypes of HGSC. Overall, our findings provide new insights into the spatial biology of TLSs and have the potential to improve immunotherapeutic targeting of ovarian cancer. What is already known on this topic TLSs play a major part in antitumor immune responses, however, their exact role and mechanisms in antitumor immunity are widely unexplored. What this study adds Our results deepen the understanding of TLS biology including cell-cell interactions and shows how the presence of TLSs is characterized with a distinct TME composition and gene expression profile. How this study might affect research, practice or policy Overall, our findings provide new insights into the spatial biology of TLSs and have the potential to improve therapeutic options for ovarian cancer.

Objective: To assess the perception of medical students at Alfaisal University College of Medicine (AUCOM) of their learning environment at a referral-based tertiary hospital in Riyadh, Saudi Arabia. Methods: The validated Dundee Ready Educational Environment Measure (DREEM) questionnaire was administered to all year 4 and year 5 students during the academic year 2020– 2021. Scores were analyzed using the descriptors provided by the questionnaire developers and compared across different students' cohorts using SPSS. Results: The overall DREEM score was 120.45/200, which can be described as a "more positive than negative environment", indicating a positive perception with a potential for improvement. All domain scores were on the positive side except the "students' social self-perception" which had a score indicating a problematic area. Female students had a statistically significant more positive score in the domain "students' perception of learning" than male students. Scores for individual questions were persistently on the positive side except for eight questions that pointed to problematic areas in the curriculum. When compared between student cohorts, five questions had statistically significant difference in scores between students in both academic years, but only two of those had scores indicating concerning areas. Conclusion: Referral-based tertiary hospitals can be perceived positively by students as a learning environment in undergraduate medical education. We identified some areas of concern in our curriculum to be targeted by future research. Keywords: clinical training, DREEM, referral hospital, Saudi Arabia, tertiary hospital