Reactive astrocytes evolve after brain injury, inflammatory and degenerative diseases, whereby they undergo transcriptomic re-programming. In malignant brain tumors, their function and crosstalk to other components of the environment is poorly understood. Here we report a distinct transcriptional phenotype of reactive astrocytes from glioblastoma linked to JAK/STAT pathway activation. Subsequently, we investigate the origin of astrocytic transformation by a microglia loss-of-function model in a human organotypic slice model with injected tumor cells. RNA-seq based gene expression analysis of astrocytes reveals a distinct astrocytic phenotype caused by the coexistence of microglia and astrocytes in the tumor environment, which leads to a large release of anti-inflammatory cytokines such as TGFβ, IL10 and G-CSF. Inhibition of the JAK/STAT pathway shifts the balance of pro- and anti-inflammatory cytokines towards a pro-inflammatory environment. The complex interaction of astrocytes and microglia cells promotes an immunosuppressive environment, suggesting that tumor-associated astrocytes contribute to anti-inflammatory responses.

Summary

 Glioblastomas are malignant tumors of the central nervous system hallmarked by subclonal diversity and dynamic adaptation amid developmental hierarchies. The source of dynamic reorganization within the spatial context of these tumors remains elusive. Here, we characterized glioblastomas by spatially resolved transcriptomics, metabolomics, and proteomics. By deciphering regionally shared transcriptional programs across patients, we infer that glioblastoma is organized by spatial segregation of lineage states and adapts to inflammatory and/or metabolic stimuli, reminiscent of the reactive transformation in mature astrocytes. Integration of metabolic imaging and imaging mass cytometry uncovered locoregional tumor-host interdependence, resulting in spatially exclusive adaptive transcriptional programs. Inferring copy-number alterations emphasizes a spatially cohesive organization of subclones associated with reactive transcriptional programs, confirming that environmental stress gives rise to selection pressure. A model of glioblastoma stem cells implanted into human and rodent neocortical tissue mimicking various environments confirmed that transcriptional states originate from dynamic adaptation to various environments.

Despite recent advances in cancer immunotherapy, certain tumor types, such as Glioblastomas, are highly resistant due to their tumor microenvironment disabling the anti-tumor immune response. Here we show, by applying an in-silico multidimensional model integrating spatially resolved and single-cell gene expression data of 45,615 immune cells from 12 tumor samples, that a subset of Interleukin-10-releasing HMOX1+ myeloid cells, spatially localizing to mesenchymal-like tumor regions, drive T-cell exhaustion and thus contribute to the immunosuppressive tumor microenvironment. These findings are validated using a human ex-vivo neocortical glioblastoma model inoculated with patient derived peripheral T-cells to simulate the immune compartment. This model recapitulates the dysfunctional transformation of tumor infiltrating T-cells. Inhibition of the JAK/STAT pathway rescues T-cell functionality both in our model and in-vivo, providing further evidence of IL-10 release being an important driving force of tumor immune escape. Our results thus show that integrative modelling of single cell and spatial transcriptomics data is a valuable tool to interrogate the tumor immune microenvironment and might contribute to the development of successful immunotherapies.

Summary The diversity of molecular states and cellular plasticity of immune cells in the glioblastoma environment is still poorly understood. Here, we performed scRNA sequencing of the immune compartment and mapped potential cellular interactions leading to an immunosuppressive microenvironment and dysfunction of T cells. Through inferring the dynamic adaptation during T cell activation, we identified three different terminal states with unique transcriptional programs. Modeling of driver genes for terminal T cell fate identified IL-10 signaling alterations in a subpopulation of HAVCR2(+) T cells. To explore in depth cellular interactions, we established an in-silico model by the integration of spatial transcriptomic and scRNA-sequencing, and identified a subset of HMOX1 + myeloid cells defined by IL10 release leading to T cell exhaustion. We found a spatial overlap between HMOX(+) myeloid and HAVCR2(+) T cells, suggesting that myeloid-lymphoid interaction causes immunosuppression present in tumor regions with enriched mesenchymal gene expression. Using human neocortical GBM model, coupled with patient-derived T cells, we confirmed that the functional interaction between myeloid and lymphoid cells, leads to a dysfunctional state of T cells. This IL-10 driven T cell exhaustion was found to be rescued by JAK/STAT inhibition. A comprehensive understanding of the cellular states and plasticity of lymphoid cells in GBM will aid towards successful immunotherapeutic approaches.

Abstract Glioblastomas are highly malignant tumors of the central nervous system. Evidence suggests that these tumors display large intra- and inter-patient heterogeneity hallmarked by subclonal diversity and dynamic adaptation amid developmental hierarchies 1–3 . However, the source for dynamic reorganization of cellular states within their spatial context remains elusive. Here, we in-depth characterized glioblastomas by spatially resolved transcriptomics, metabolomics and proteomics. By deciphering exclusive and shared transcriptional programs across patients, we inferred that glioblastomas develop along defined neural lineages and adapt to inflammatory or metabolic stimuli reminiscent of reactive transformation in mature astrocytes. Metabolic profiling and imaging mass cytometry supported the assumption that tumor heterogeneity is dictated by microenvironmental alterations. Analysis of copy number variation (CNV) revealed a spatially cohesive organization of subclones associated with reactive transcriptional programs, confirming that environmental stress gives rise to selection pressure. Deconvolution of age-dependent transcriptional programs in malignant and non-malignant specimens identified the aging environment as the major driver of inflammatory transformation in GBM, suggesting that tumor cells adopt transcriptional programs similar to inflammatory transformation in astrocytes. Glioblastoma stem cells implanted into human neocortical slices of varying age levels, independently confirmed that the ageing environment dynamically shapes the intratumoral heterogeneity towards reactive transcriptional programs. Our findings provide insights into the spatial architecture of glioblastoma, suggesting that both locally inherent tumor as well as global alterations of the tumor microenvironment shape its transcriptional heterogeneity. Global age-related inflammation in the human brain is driving distinct transcriptional transformation in glioblastomas, which requires an adjustment of the currently prevailing glioma models.

Abstract Glioblastoma (GBM) is a highly lethal type of cancer. GBM recurrence following chemoradiation is typically attributed to the regrowth of invasive and resistant cells. Therefore, there is a pressing need to gain a deeper understanding of the mechanisms underlying GBM resistance to chemoradiation and its ability to infiltrate. Using a combination of transcriptomic, proteomic, and phosphoproteomic analyses, longitudinal imaging, organotypic cultures, functional assays, animal studies, and clinical data analyses, we demonstrate that chemoradiation and brain vasculature induce cell transition to a functional state named VC-Resist (vessel co-opting and resistant cell state). This cell state is midway along the transcriptomic axis between proneural and mesenchymal GBM cells and is closer to the AC/MES1-like state. VC-Resist GBM cells are highly vessel co-opting, allowing significant infiltration into the surrounding brain tissue and homing to the perivascular niche, which in turn induces even more VC-Resist transition. The molecular and functional characteristics of this FGFR1-YAP1-dependent GBM cell state, including resistance to DNA damage, enrichment in the G2M phase, and induction of senescence/stemness pathways, contribute to its enhanced resistance to chemoradiation. These findings demonstrate how vessel co-option, perivascular niche, and GBM cell plasticity jointly drive resistance to therapy during GBM recurrence.

Abstract Spatial transcriptomic is a technology to provide deep transcriptomic profiling by preserving the spatial organization. Here, we present a framework for SPAtial Transcriptomic Analysis (SPATA, https://themilolab.github.io/SPATA ), to provide a comprehensive characterization of spatially resolved gene expression, regional adaptation of transcriptional programs and transient dynamics along spatial trajectories.

Abstract Glioblastoma (GB) is one of the deadliest types of human cancer. Despite a very aggressive treatment regime-including resection, chemo-radiation, its recurrence rate is more than 90%. Recurrence is mostly caused by highly resistant and invasive cells that spread from tumor bulk and are not removed by resection. To develop an effective therapeutic approach, we need to better understand underlying molecular and cellular mechanism driving therapy resistance and invasion in GB. To dynamically track the changes post-therapy and chemoradiation-resistant cells, we employed multiple bulk and single cell transcriptomics, phosphoproteome, in vitro and in vivo real time imaging, organotypic cultures, functional analysis, digital pathology and spatial transcriptomics on patient material and preclinical models of GB. We demonstrated that the chemoradiation and brain vasculature induce a transition to invasive functional cell state, which we rename as VC-Resist. Better cell survival, G2M arrest, senescence/stemness pathway induction, makes this GB state much more resistant. Notably, these GB cells are highly vessel co-opting allowing homing to perivascular niche, which in turn increases their transition to this cell state. Molecularly, the transition to VC-Resist cell state takes place through FGF-FGFR1 signaling that leads to activation of DNA damage repair, YAP and Rho pathways. These findings demonstrate that the perivascular niche and GB cell plasticity jointly generates a vicious loop that leads to resistance and brain infiltration during GB recurrence.

Epilepsy affects a huge number of patients by severe disruption of brain functions and is characterised by recurrent seizures, sometimes hard to be treated by medications. Seizure induced cellular consequences in ionic gradient and homeostasis are expected to result in electrophysiological differences between epileptic and non-epileptic neurons. In the following work, we demonstrate these differences in layer III cortical pyramidal neurons sourced from epileptic and non-epileptic human patient tissue. Although visually indistinguishable and featuring similar membrane potentials and latency to first spikes upon whole cell patch stimulation, epileptic pyramidal neurons display a larger rheobase and a smaller membrane resistance, responding less efficiently to electrical stimulation than their peri-tumorous equivalents. This decreased excitability contradicts results in comparable animal models of epilepsy and was further corroborated by detailed analysis of spiking characteristics and phase plot analysis of these events. Both point to an overexpression of K+ channels trying to compensate for the hyperexcited, epileptic network state. A computational model of a pyramidal neuron was utilized to give an estimate of the needful relative changes in K+ and Na+ conductances.

Abstract Specialized neocortical circuits selectively organize neuronal signals and encode features of cognitive processing via local and long-range connections. Since glioma-infiltrated cortex is excitable and can participate in cognitive processing, the underlying laminar structure and functionality may still be preserved despite infiltration. Moreover, since glioma cells remodel existing neural circuits and microenvironmental factors drive invasion and proliferation, neuron-glioma interactions may demonstrate layer specificity. As glioma-infiltrated cortex remains poorly understood, we sought to characterize these regions using electrophysiological, structural, and genomic approaches. We assessed the power spectra of normal-appearing and glioma-infiltrated cortex using magnetoencephalography and subdural high-density electrode arrays. Immunohistochemistry of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) samples of infiltrated cortex enabled protein-level neuronal and glioma identification to determine laminar preservation and spatial invasion patterns. Spatial transcriptomics of FFPE tissues and single-nucleus RNA-sequencing were used to identify cell populations, genomic alterations, and cell-cell communication within and across samples at testing and validation sites across the US and Europe. Increased delta range (1-4 Hz) power and decreased power in the beta range (12-20 Hz), activity thought to originate from deep layers, were identified as robust features of infiltrated cortex which were maintained across glioma subtypes (n = 139 patients) and preserved in a validation cohort (n = 8 patients). Immunohistochemistry revealed greater tumor burden within deep laminae regardless of glioma subtype (n = 20 samples). Tissue proteomics and spatial genomics analyses performed using glioma-infiltrated cortical samples (n = 10 samples; 29,011 spots) confirmed routine preservation of laminar organization, greater tumor burden in deep layers, as well as layer specific differences in glioma-related expression programs. Cell-cell communication analyses demonstrated increased interactions in glioma-infiltrated cortex across layers. These findings suggest that laminar structure may be preserved in glioma-infiltrated cortex while remodeling of neural circuits alters spatiotemporal activity in a predictable manner and support a deep to superficial invasion pattern. Thus, investigating glioma infiltration using layer-centric approaches may facilitate novel insights into neuron-glioma interactions.