We sought to define the host immune response, a.k.a, the "cytokine storm" that has been implicated in fatal COVID-19 using an AI-based approach. Over 45,000 transcriptomic datasets of viral pandemics were analyzed to extract a 166-gene signature using ACE2 as a 'seed' gene; ACE2 was rationalized because it encodes the receptor that facilitates the entry of SARS-CoV-2 (the virus that causes COVID-19) into host cells. Surprisingly, this 166-gene signature was conserved in all vi ral p andemics, including COVID-19, and a subset of 20-genes classified disease severity, inspiring the nomenclatures ViP and severe-ViP signatures, respectively. The ViP signatures pinpointed a paradoxical phenomenon wherein lung epithelial and myeloid cells mount an IL15 cytokine storm, and epithelial and NK cell senescence and apoptosis determines severity/fatality. Precise therapeutic goals were formulated and subsequently validated in high-dose SARS-CoV-2-challenged hamsters using neutralizing antibodies that abrogate SARS-CoV-2•ACE2 engagement or a directly acting antiviral agent, EIDD-2801. IL15/IL15RA were elevated in the lungs of patients with fatal disease, and plasma levels of the cytokine tracked with disease severity. Thus, the ViP signatures provide a quantitative and qualitative framework for titrating the immune response in viral pandemics and may serve as a powerful unbiased tool to rapidly assess disease severity and vet candidate drugs.The host immune response in COVID-19.Evidence before this study: The SARS-CoV-2 pandemic has inspired many groups to find innovative methodologies that can help us understand the host immune response to the virus; unchecked proportions of such immune response have been implicated in fatality. We searched GEO and ArrayExpress that provided many publicly available gene expression data that objectively measure the host immune response in diverse conditions. However, challenges remain in identifying a set of host response events that are common to every condition. There are no studies that provide a reproducible assessment of prognosticators of disease severity, the host response, and therapeutic goals. Consequently, therapeutic trials for COVID-19 have seen many more 'misses' than 'hits'. This work used multiple (> 45,000) gene expression datasets from GEO and ArrayExpress and analyzed them using an unbiased computational approach that relies upon fundamentals of gene expression patterns and mathematical precision when assessing them.Added value of this study: This work identifies a signature that is surprisingly conserved in all viral pandemics, including Covid-19, inspiring the nomenclature ViP-signature. A subset of 20-genes classified disease severity in respiratory pandemics. The ViP signatures pinpointed the nature and source of the 'cytokine storm' mounted by the host. They also helped formulate precise therapeutic goals and rationalized the repurposing of FDA-approved drugs.Implications of all the available evidence: The ViP signatures provide a quantitative and qualitative framework for assessing the immune response in viral pandemics when creating pre-clinical models; they serve as a powerful unbiased tool to rapidly assess disease severity and vet candidate drugs.

In the aftermath of Covid-19, some patients develop a fibrotic lung disease, i.e., p ost- C OVID-19 l ung d isease (PCLD), for which we currently lack insights into pathogenesis, disease models, or treatment options.Using an AI-guided approach, we analyzed > 1000 human lung transcriptomic datasets associated with various lung conditions using two viral pandemic signatures (ViP and sViP) and one covid lung-derived signature. Upon identifying similarities between COVID-19 and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), we subsequently dissected the basis for such similarity from molecular, cytopathic, and immunologic perspectives using a panel of IPF-specific gene signatures, alongside signatures of alveolar type II (AT2) cytopathies and of prognostic monocyte-driven processes that are known drivers of IPF. Transcriptome-derived findings were used to construct protein-protein interaction (PPI) network to identify the major triggers of AT2 dysfunction. Key findings were validated in hamster and human adult lung organoid (ALO) pre-clinical models of COVID-19 using immunohistochemistry and qPCR.COVID-19 resembles IPF at a fundamental level; it recapitulates the gene expression patterns (ViP and IPF signatures), cytokine storm (IL15-centric), and the AT2 cytopathic changes, e.g., injury, DNA damage, arrest in a transient, damage-induced progenitor state, and senescence-associated secretory phenotype (SASP). These immunocytopathic features were induced in pre-clinical COVID models (ALO and hamster) and reversed with effective anti-CoV-2 therapeutics in hamsters. PPI-network analyses pinpointed ER stress as one of the shared early triggers of both diseases, and IHC studies validated the same in the lungs of deceased subjects with COVID-19 and SARS-CoV-2-challenged hamster lungs. Lungs from tg- mice, in which ER stress is induced specifically in the AT2 cells, faithfully recapitulate the host immune response and alveolar cytopathic changes that are induced by SARS-CoV-2.Like IPF, COVID-19 may be driven by injury-induced ER stress that culminates into progenitor state arrest and SASP in AT2 cells. The ViP signatures in monocytes may be key determinants of prognosis. The insights, signatures, disease models identified here are likely to spur the development of therapies for patients with IPF and other fibrotic interstitial lung diseases.This work was supported by the National Institutes for Health grants R01-GM138385 and AI155696 and funding from the Tobacco-Related disease Research Program (R01RG3780).Severe COVID-19 triggers cellular processes seen in fibrosing Interstitial Lung Disease.Evidence before this study: In its aftermath, the COVID-19 pandemic has left many survivors, almost a third of those who recovered, with a mysterious long-haul form of the disease which culminates in a fibrotic form of interstitial lung disease (post-COVID-19 ILD). Post-COVID-19 ILD remains a largely unknown entity. Currently, we lack insights into the core cytopathic features that drive this condition.Added value of this study: Using an AI-guided approach, which involves the use of sets of gene signatures, protein-protein network analysis, and a hamster model of COVID-19, we have revealed here that COVID-19 -lung fibrosis resembles IPF, the most common form of ILD, at a fundamental levelâ€"showing similar gene expression patterns in the lungs and blood, and dysfunctional AT2 processes (ER stress, telomere instability, progenitor cell arrest, and senescence). These findings are insightful because AT2 cells are known to contain an elegant quality control network to respond to intrinsic or extrinsic stress; a failure of such quality control results in diverse cellular phenotypes, of which ER stress appears to be a point of convergence, which appears to be sufficient to drive downstream fibrotic remodeling in the lung.Implications of all the available evidence: Because unbiased computational methods identified the shared fundamental aspects of gene expression and cellular processes between COVID-19 and IPF, the impact of our findings is likely to go beyond COVID-19 or any viral pandemic. The insights, tools (disease models, gene signatures, and biomarkers), and mechanisms identified here are likely to spur the development of therapies for patients with IPF and, other fibrotic interstitial lung diseases, all of whom have limited or no treatment options. To dissect the validated prognostic biomarkers to assess and track the risk of pulmonary fibrosis and develop therapeutics to halt fibrogenic progression.

A significant surge in cases of multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C, also called Pediatric Inflammatory Multisystem Syndrome - PIMS) has been observed amidst the COVID-19 pandemic. MIS-C shares many clinical features with Kawasaki disease (KD), although clinical course and outcomes are divergent. We analyzed whole blood RNA sequences, serum cytokines, and formalin fixed heart tissues from these patients using a computational toolbox of two gene signatures, i.e., the 166-gene viral pandemic (ViP) signature, and its 20-gene severe (s)ViP subset that were developed in the context of SARS-CoV-2 infection and a 13-transcript signature previously demonstrated to be diagnostic for KD. Our analyses revealed that KD and MIS-C are on the same continuum of the host immune response as COVID-19. While both the pediatric syndromes converge upon an IL15/IL15RA -centric cytokine storm, suggestive of shared proximal pathways of immunopathogenesis, they diverge in other laboratory parameters and cardiac phenotypes. The ViP signatures also revealed unique targetable cytokine pathways in MIS-C, place MIS-C farther along in the spectrum in severity compared to KD and pinpoint key clinical (reduced cardiac function) and laboratory (thrombocytopenia and eosinopenia) parameters that can be useful to monitor severity.

ABSTRACT A computational platform, the Boolean network explorer ( BoNE ), has recently been developed to infuse AI-enhanced precision into drug discovery; it enables querying and navigating invariant Boolean Implication Networks of disease maps for prioritizing high-value targets. Here we used BoNE to query an Inflammatory Bowel Disease (IBD)-map and prioritize a therapeutic strategy that involves dual agonism of two nuclear receptors, PPARα/γ. Balanced agonism of PPARα/γ was predicted to modulate macrophage processes, ameliorate colitis in network-prioritized animal models, ‘reset’ the gene expression network from disease to health, and achieve a favorable therapeutic index that tracked other FDA-approved targets. Predictions were validated using a balanced and potent PPARα/γ-dual agonist (PAR5359) in two pre-clinical murine models, i.e., Citrobacter rodentium -induced infectious colitis and DSS-induced colitis. Using a combination of selective inhibitors and agonists, we show that balanced dual agonism promotes bacterial clearance more efficiently than individual agonists, both in vivo and in vitro . PPARa is required and its agonism is sufficient to induce the pro-inflammatory cytokines and cellular ROS, which are essential for bacterial clearance and immunity, whereas PPARg-agonism blunts these responses, delays microbial clearance and induces the anti-inflammatory cytokine, IL10; balanced dual agonism achieved controlled inflammation while protecting the gut barrier and ‘reversal’ of the transcriptomic network. Furthermore, dual agonism reversed the defective bacterial clearance observed in PBMCs derived from IBD patients. These findings not only deliver a macrophage modulator for use as barrier-protective therapy in IBD, but also highlight the potential of BoNE to rationalize combination therapy.

Abstract Aim A ‘leaky’ gut barrier has been implicated in the initiation and progression of a multitude of diseases, e.g., inflammatory bowel disease, irritable bowel syndrome, celiac disease, and colorectal cancers. Here we show how pro-hormone Chromogranin A (CgA), produced by the enteroendocrine cells, and Catestatin (CST: hCgA 352-372 ), the most abundant CgA-derived proteolytic peptide, affect the gut barrier. Methods Colon tissues from region-specific CST-knockout (CST-KO) mice, CgA-knockout (CgA-KO) and WT mice were analyzed by immunohistochemistry, ultrastructural and flowcytometry studies. FITC-dextran assays were used to measure intestinal barrier function. Mice were supplemented with CST or CgA fragment pancreastatin (PST: CgA 250-301 ). The microbial composition of cecum was determined. CgA and CST levels were measured in blood of IBD patients. Results CST-KO mice displayed (i) elongated tight, adherens junctions and desmosomes similar to IBD patients, and (ii) gut inflammation. Consistently, plasma FITC-dextran measurements showed increased intestinal paracellular permeability in the CST-knockout mice. This correlated with a higher ratio of Firmicutes to Bacteroidetes, a dysbiotic pattern commonly encountered in various diseases. Supplementation of CST-knockout mice with recombinant CST restored paracellular permeability and reversed inflammation, whereas CgA-knockout mice supplementation with CST and/or PST in CgA-KO mice showed that intestinal paracellular permeability is regulated by the antagonistic roles of these two peptides: CST reduces and PST increases permeability. Conclusion The pro-hormone CgA regulates the intestinal paracellular permeability. CST is both necessary and sufficient to reduce permeability and primarily acts via antagonizing the effects of PST.

Crohn's disease (CD) is a complex, clinically heterogeneous disease of multifactorial origin; there is no perfect pre-clinical model, little insight into the basis for such heterogeneity, and still no cure. To address these unmet needs, we sought to explore the translational potential of adult stem cell-derived organoids that not only retain their tissue identity, but also their genetic and epigenetic disease-driving traits. We prospectively created a biobank of CD patient-derived organoid cultures (PDOs) using biopsied tissues from colons of 34 consecutive subjects representing all clinical subtypes (Montreal Classification B1-B3 and perianal disease). PDOs were generated also from healthy subjects. Comparative gene expression analyses enabled benchmarking of PDOs as tools for modeling the colonic epithelium in active disease and revealed that despite the clinical heterogeneity there are two major molecular subtypes: immune-deficient infectious-CD [IDICD] and stress and senescence-induced fibrostenotic-CD [S2FCD]. The transcriptome, genome and phenome show a surprising degree of internal consistency within each molecular subtype. The spectrum of morphometric, phenotypic, and functional changes within the "living biobank" reveals distinct differences between the molecular subtypes. These insights enabled drug screens that reversed subtype-specific phenotypes, e.g., impaired microbial clearance in IDICD was reversed using agonists for nuclear receptors, and senescence in S2FCD was rectified using senotherapeutics, but not

Abstract Single-cell transcriptomic studies have greatly improved organ-specific insights into macrophage polarization states are essential for the initiation and resolution of inflammation in all tissues; however, such insights are yet to translate into therapies that can predictably alter macrophage fate. Using machine learning algorithms on human macrophages, here we reveal the continuum of polarization states that is shared across diverse contexts. A path, comprised of 338 genes accurately identified both physiologic and pathologic spectra of “ reactivity ” and “ tolerance ”, and remained relevant across tissues, organs, species and immune cells (> 12,500 diverse datasets). This 338-gene signature identified macrophage polarization states at single-cell resolution, in physiology and across diverse human diseases, and in murine pre-clinical disease models. The signature consistently outperformed conventional signatures in the degree of transcriptome-proteome overlap, and in detecting disease states; it also prognosticated outcomes across diverse acute and chronic diseases, e.g., sepsis, liver fibrosis, aging and cancers. Crowd-sourced genetic and pharmacologic studies confirmed that model-rationalized interventions trigger predictable macrophage fates. These findings provide a formal and universally relevant definition of macrophage states and a predictive framework ( http://hegemon.ucsd.edu/SMaRT ) for the scientific community to develop macrophage-targeted precision diagnostics and therapeutics. One Sentence Summary S ignatures of ma crophage r eactivity and t olerance ( SMaRT ) predict disease outcomes

SUMMARY For a sperm to successfully fertilize an egg, it must first undergo capacitation in the female reproductive tract, and later undergo acrosomal reaction (AR) upon encountering an egg surrounded by its vestment. How premature AR is avoided despite rapid surges in signaling cascades during capacitation remains unknown. Using a combination of KO mice and cell-penetrating peptides, we show that GIV (CCDC88A), a guanine nucleotide-exchange modulator (GEM) for trimeric GTPases, is highly expressed in spermatocytes and is required for male fertility. GIV is rapidly phosphoregulated on key tyrosine and serine residues in human and murine spermatozoa. These phosphomodifications enable GIV-GEM to orchestrate two distinct compartmentalized signaling programs in the sperm tail and head; in the tail, GIV enhances PI3K→ Akt signals, sperm motility and survival, whereas in the head it inhibits cAMP surge and premature AR. Furthermore, GIV transcripts are downregulated in the testis and semen of infertile men. These findings exemplify the spatiotemporally segregated signaling programs that support sperm capacitation and shed light on a hitherto unforeseen cause of infertility in men. GRAPHIC ABSTRACT HIGHLIGHTS GIV is highly expressed in spermatozoa, and is required for male fertility GIV is rapidly phosphoregulated during sperm capacitation It enhances tyrosine-based signals in sperm tail, enhances motility It suppresses cAMP in the sperm head, inhibits premature acrosome exocytosis

SARS-CoV-2, the virus responsible for COVID-19, causes widespread damage in the lungs in the setting of an overzealous immune response whose origin remains unclear. We present a scalable, propagable, personalized, cost-effective adult stem cell-derived human lung organoid model that is complete with both proximal and distal airway epithelia. Monolayers derived from adult lung organoids (ALOs), primary airway cells, or hiPSC-derived alveolar type-II (AT2) pneumocytes were infected with SARS-CoV-2 to create in vitro lung models of COVID-19. Infected ALO-monolayers best recapitulated the transcriptomic signatures in diverse cohorts of COVID-19 patient-derived respiratory samples. The airway (proximal) cells were critical for sustained viral infection whereas distal alveolar differentiation (AT2→AT1) was critical for mounting the overzealous host immune response in fatal disease; ALO monolayers with well-mixed proximodistal airway components recapitulated both. Findings validate a human lung model of COVID-19 which can be immediately utilized to investigate COVID-19 pathogenesis, and vet new therapies and vaccines.

SUMMARY Sensing of pathogens by Nucleotide oligomerization domain (NOD)-like 2 receptor (NOD2) induces a protective inflammatory response that coordinates bacterial clearance. Polymorphisms in NOD2 impair bacterial clearance, leading to chronic gut inflammation in Crohn’s disease (CD) via mechanisms that remain incompletely understood. We identify GIV/Girdin (CCDC88A) as a NOD2-interactor that shapes bacterial sensing-and-signaling in macrophages. Myeloid-specific GIV depletion exacerbated and protracted infectious colitis and abolished the protective effect of muramyl dipeptide (MDP) in both chemical colitis and severe sepsis. In the presence of GIV, macrophages enhance anti-bacterial pathways downstream of NOD2, clear microbes rapidly and concomitantly suppress inflammation. GIV’s actions are mediated via its C-terminus, which directly binds the terminal leucine-rich repeat (LRR#10) of NOD2; binding is augmented by MDP and ATP, precedes receptor oligomerization, and is abolished by the 1007fs CD-risk variant which lacks LRR#10. Findings illuminate mechanisms that underlie protective NOD2 signaling and loss of function in the major 1007fs variant. GRAPHIC ABSTRACT In brief This work reveals a mechanism by which macrophages use their innate immune sensor, NOD2, to protect the host against overzealous inflammation during bacterial infections, and the consequences of its loss, as occurs in the most important Crohn’s disease-risk variant. HIGHLIGHTS GIV is a functional and direct interactor of the terminal LRR repeat of NOD2 Mice lacking MФ GIV develop dysbiosis, protracted ileocolitis and sepsis MDP/NOD2-dependent protective host responses require GIV CD-risk NOD2 1007fs variant lacking the terminal LRR#10 cannot bind GIV