Abstract Metabolic biomonitoring in humans is typically based on the sampling of blood, plasma or urine. Although established in the clinical routine, these sampling procedures are often associated with a variety of compliance issues and are impractical for performing time-course studies. The analysis of the minute amounts of sweat sampled from the fingertip enables a solution to this challenge. Sweat sampling from the fingertip is non-invasive and robust and can be accomplished repeatedly by untrained personnel. This matrix represents a rich source for metabolomic phenotyping, which is exemplified by the detection of roughly 50’000 features per sample. Moreover, the determined limits of detection demonstrate that the ingestion of 200 μg of a xenobiotic may be sufficient for its detection in sweat from the fingertip. The feasibility of short interval sampling of sweat from the fingertips was confirmed in three time-course studies after coffee consumption or ingestion of a caffeine capsule, successfully monitoring all known caffeine metabolites. Fluctuations in the rate of sweat production were accounted for by mathematical modelling to reveal individual rates of caffeine uptake, metabolism and clearance. Biomonitoring using sweat from the fingertip has far reaching implications for personalised medical diagnostics and biomarker discovery.

ABSTRACT Bone marrow commonly serves as a metastatic niche for disseminated tumor cells (DTCs) of solid cancers in patients with unfavorable clinical outcome. Single-cell assessment of bone marrow metastases is essential to decipher the entire spectrum of tumor heterogeneity in these cancers, however, has previously not been performed. Here we used multi-epitope-ligand cartography (MELC) to spatially profile 20 biomarkers and assess morphology in DTCs as well as hematopoietic and mesenchymal cells of eight bone marrow metastases from neuroblastoma patients. We developed DeepFLEX, a single-cell image analysis pipeline for MELC data that combines deep learning-based cell and nucleus segmentation and overcomes frequent challenges of multiplex imaging methods including autofluorescence and unspecific antibody binding. Using DeepFLEX, we built a single-cell atlas of bone marrow metastases comprising more than 35,000 single cells. Comparisons of cell type proportions between samples indicated that microenvironmental changes in the metastatic bone marrow are associated with tumor cell infiltration and therapy response. Hierarchical clustering of DTCs revealed multiple phenotypes with highly diverse expression of markers such as FAIM2, an inhibitory protein in the Fas apoptotic pathway, which we propose as a complementary marker to capture DTC heterogeneity in neuroblastoma. The presented single-cell atlas provides first insights into the heterogeneity of human bone marrow metastases and is an important step towards a deeper understanding of DTCs and their interactions with the bone marrow niche.

Abstract Mass spectrometry-based omics technologies are increasingly used to map drug effects to biological pathways by identifying significant molecular events. Significance is influenced by the effect size and the variation of each molecular parameter. While the former is largely determined by the biological system, the latter can be tuned by the experimental workflow. Here, we unequivocally show that memory effects originating from subculture of colon carcinoma cells before treating with arsenic trioxide exacerbate the variation of multiple omics levels, including eicosadomics, proteomics and phosphoproteomics, without necessarily impacting on effect size. Real-time monitoring of individual samples enables control over subculture homogeneity and improves the median variation >2-fold across omics levels. This considerably facilitated mode of action deconvolution and resulted in a bilevel perturbation network of 321 causal conjectures. Controlling memory effects from subculture revealed key signaling cascades and transcriptional regulatory events that extend the molecular understanding of arsenic trioxide in solid tumors.

The apical inflammatory cytokine TNF regulates numerous important biological processes including inflammation and cell death, and drives inflammatory diseases. TNF secretion requires ADAM17/TACE, which cleaves TNF from its transmembrane tether, releasing it for signalling. The trafficking of ADAM17/TACE to the cell surface, and stimulation of its proteolytic activity, depends on membrane proteins called iRhoms. To delineate how the TNF/TACE/iRhom axis is regulated, we performed an immunoprecipitation/mass spectrometry screen to identify iRhom-binding proteins. Here we report a novel protein, that we name iTAP (iRhom tail-associated protein) that binds to iRhoms, enhancing the stability of iRhoms and TACE, preventing their degradation in lysosomes. iTAP-null primary human macrophages, or tissues from iTAP KO mice, are dramatically depleted in the levels of iRhom2 and active TACE, and are, consequently, profoundly impaired in TNF production. Our work illustrates iTAP as a physiological rheostat controlling TNF signalling and a novel target for the control of inflammation.