Treatment with immune checkpoint blockade (ICB) has revolutionized cancer therapy. Until now, predictive biomarkers1–10 and strategies to augment clinical response have largely focused on the T cell compartment. However, other immune subsets may also contribute to anti-tumour immunity11–15, although these have been less well-studied in ICB treatment16. A previously conducted neoadjuvant ICB trial in patients with melanoma showed via targeted expression profiling17 that B cell signatures were enriched in the tumours of patients who respond to treatment versus non-responding patients. To build on this, here we performed bulk RNA sequencing and found that B cell markers were the most differentially expressed genes in the tumours of responders versus non-responders. Our findings were corroborated using a computational method (MCP-counter18) to estimate the immune and stromal composition in this and two other ICB-treated cohorts (patients with melanoma and renal cell carcinoma). Histological evaluation highlighted the localization of B cells within tertiary lymphoid structures. We assessed the potential functional contributions of B cells via bulk and single-cell RNA sequencing, which demonstrate clonal expansion and unique functional states of B cells in responders. Mass cytometry showed that switched memory B cells were enriched in the tumours of responders. Together, these data provide insights into the potential role of B cells and tertiary lymphoid structures in the response to ICB treatment, with implications for the development of biomarkers and therapeutic targets. Multiomic profiling of several cohorts of patients treated with immune checkpoint blockade highlights the presence and potential role of B cells and tertiary lymphoid structures in promoting therapy response.

Abstract The severe acute respiratory syndrome-related coronavirus-2 (SARS-CoV-2) has infected over 600 million individuals and caused over 6.5 million deaths. To understand the immune response individuals have from the SARS-CoV-2 infection, we studied the immunoglobulins against the virus’s antigens. The diversified complementarity determining region 3 (CDR3) can be used to characterize an antibody. We downloaded four public RNA-seq data sets that were collected be-tween March 2020 and March 2022 from the Gene Expression Omnibus (GEO) in our longitudinal analysis. In total, there were 269 SARS-CoV-2 positive patients and 26 negative patients who served as a control group. Samples were grouped based on their SARS-CoV-2 variant type and/or the time they were collected. Among 629,137 immunoglobulin V(D)J sequences identified by reconstructing the V(D)J sequences, we found 1011 common V(D)Js (same V gene, J gene and CDR3 sequences in each SARS-CoV-2 positive group) shared by more than one patient in each group and no common V(D)Js were from the negative control group. In our clustering analysis, we identified 129 convergent clusters from the SARS-CoV-2 positive groups. One of these convergent clusters matched the protein sequence of crystal 3D structures of the antibodies against SARS-CoV-2 in the Protein Data Bank (PDB). In our longitudinal analysis between the Alpha and Omicron variant, we found 2.7% of common CDR3s were shared although the longitudinal profiling of common V(D)Js was variant specific. Although diverse immunoglobulin profiles were observed, the convergence of common V(D)Js suggests that there exists antibodies with similar antigenic specificities across patients in different groups over various stages of the pandemic.

Cancers associated with the oncogenic gammaherpesviruses, Epstein-Barr virus and Kaposi sarcoma herpesvirus, are notable for their constitutive activation of the transcription factor STAT3. To better understand the role of STAT3 during gammaherpesvirus latency and immune control, we utilized murine gammaherpesvirus 68 (MHV68) infection. Genetic deletion of STAT3 in B cells of CD19cre/+Stat3f/f mice reduced peak latency approximately 7-fold. However, infected CD19cre/+Stat3f/f mice exhibited disordered germinal centers and heightened virus-specific CD8 T cell responses compared to WT littermates. To circumvent the systemic immune alterations observed in the B cell-STAT3 knockout mice and more directly evaluate intrinsic roles for STAT3, we generated mixed bone marrow chimeras consisting of WT and STAT3-knockout B cells. Using a competitive model of infection, we discovered a dramatic reduction in latency in STAT3-knockout B cells compared to their WT B cell counterparts in the same lymphoid organ. RNA sequencing of sorted germinal center B cells revealed that STAT3 promotes proliferation and B cell processes of the germinal center but does not directly regulate viral gene expression. Last, this analysis uncovered a STAT3-dependent role for dampening type I IFN responses in newly infected B cells. Together, our data provide mechanistic insight into the role of STAT3 as a latency determinant in B cells for oncogenic gammaherpesviruses.

Abstract Mammalian Uracil DNA glycosylase (UNG) removes uracils and initiates high-fidelity base excision repair to maintain genomic stability. During B cell development, activation-induced cytidine deaminase (AID) creates uracils that UNG processes in an error-prone fashion to accomplish immunoglobulin (Ig) somatic hypermutation (SHM) or class switch recombination (CSR). The mechanism that governs high-fidelity versus mutagenic uracil repair is not understood. The B cell tropic gammaherpesvirus (GHV) encodes a functional homolog of UNG that can process AID induced genomic uracils. GHVUNG does not support hypermutation, suggesting intrinsic properties of UNG influence repair outcome. Noting the structural divergence between the UNGs, we define the RPA interacting motif as the determinant of mutation outcome. UNG or RPA mutants unable to interact with each other, only support high-fidelity repair. In B cells, transversions at the Ig variable region are abated while CSR is supported. Thus UNG-RPA governs the generation of mutations and has implications for locus specific mutagenesis in B cells and deamination associated mutational signatures in cancer.

Antibodies are powerful tools to detect expressed proteins. However off-target recognition can confound their use. Therefore, careful characterization is needed to validate specificity in distinct applications. Here we report the sequence and characterization of a mouse recombinant antibody that specifically detects ORF46 of murine gammaherpesvirus 68 (MHV68). This ORF encodes the viral uracil DNA glycosylase (vUNG). The antibody does not recognize murine uracil DNA glycosylase and is useful in detecting vUNG expressed in virally infected cells. It can detect expressed vUNG in cells via immunostaining and microscopy or flow cytometry analysis. The antibody can detect vUNG from lysates of expressing cells via immunoblot under native conditions but not denaturing conditions. This suggests it recognizes a confirmational based epitope. Altogether this manuscript describes the utility of the anti-vUNG antibody and suitability for use in studies of MHV68 infected cells.