Abstract The same types of cells can assume diverse states with varying functionalities. Effective cell therapy can be achieved by specifically driving a desirable cell state, which requires the elucidation of key transcription factors (TFs). Here, we integrated epigenomic and transcriptomic data at the systems level to identify TFs that define different CD8 + T cell states in an unbiased manner. These TF profiles can be used for cell state programming that aims to maximize the therapeutic potential of T cells. For example, T cells can be programmed to avoid a terminal exhaustion state (Tex Term ), a dysfunctional T cell state that is often found in tumors or chronic infections. However, Tex Term exhibits high similarity with the beneficial tissue-resident memory T states (T RM ) in terms of their locations and transcription profiles. Our bioinformatic analysis predicted Zscan20 , a novel TF, to be uniquely active in Tex Term . Consistently, Zscan20 knock-out thwarted the differentiation of Tex Term in vivo , but not that of T RM . Furthermore, perturbation of Zscan20 programs T cells into an effector-like state that confers superior tumor and virus control and synergizes with immune checkpoint therapy. We also identified Jdp2 and Nfil3 as powerful Tex Term drivers. In short, our multiomics-based approach discovered novel TFs that enhance anti-tumor immunity, and enable highly effective cell state programming. One sentence summary Multiomics atlas enables the systematic identification of cell-state specifying transcription factors for therapeutic cell state programming.

SUMMARY CRISPR-Cas13 systems have been adapted as versatile toolkits for RNA-related applications. Here we systematically evaluate the performance of several popular Cas13 family effectors (Cas13a, Cas13b and Cas13d) under lentiviral vectors and reveal surprisingly differential defects and characteristics of these systems. Using RNA immunoprecipitation sequencing, transcriptome profiling, biochemistry analysis, high-throughput CRISPR-Cas13 screening and machine learning approaches, we determine that each Cas13 system has its intrinsic RNA targets in mammalian cells. Viral process-related host genes can be targeted by Cas13 and affect production of fertile lentiviral particles, thereby restricting the utility of lentiviral Cas13 systems. Multiple RNase activities of Cas13 are involved in endogenous RNA targeting. Unlike target-induced nonspecific collateral effect, intrinsic RNA cleavage can be specific, target-independent and dynamically tuned by varied states of Cas13 nucleases. Our work provides guidance on appropriate use of lentiviral Cas13 systems and further raises cautions about intrinsic RNA targeting during Cas13-based basic and therapeutic applications.

Abstract The CRISPR-based nucleic acid detection systems such as SHERLOCK, DETECTR and HOLMES have shown great potential for point-of-care testing of viral pathogens, especially in the context of COVID-19 pandemic. Here we optimize several key parameters of reaction chemistry and develop a Chemical Enhanced CRISPR Detection system for nucleic acid (termed CECRID). For the Cas12a/Cas13a-based signal detection phase, we determine buffer conditions and substrate range for optimal detection performance. By comparing several chemical additives, we find that addition of L-proline can secure or enhance Cas12a/Cas13a detection capability. For isothermal amplification phase with typical LAMP and RPA methods, inclusion of L-proline can also enhance specific target amplification as determined by CRISPR detection. Using SARS-CoV-2 pseudovirus, we demonstrate CECRID has enhanced detection sensitivity over chemical additive-null method with either fluorescence or lateral flow strip readout. Thus, CECRID provides an improved detection power and system robustness towards practical application of CRISPR-based diagnostics.

Summary The limited efficacy of immunotherapies against glioblastoma illustrates the urgent need to better understand the interactions between the central nervous system and the immune system. Here, we showed that a protective response to αCTLA-4 therapy depended on a mutualistic relationship between microglia and CD4 + T cells. Suppression of gliomas by CD4 + T cells did not require tumor-intrinsic MHC-II expression, but rather was dependent on the selective expression of MHC-II and antigen presentation by local microglia that in turn, sustained CD4 + T cell tumoricidal effector functions. CD4 + T cell secretion of IFNγ made the glioma cells vulnerable to enhanced tumor surveillance and phagocytosis by microglia via the AXL/MER tyrosine kinase receptors that were necessary for tumor suppression. This work illustrates a novel partnership between CD4 + T cells and microglia that unleashes the tumoricidal properties of microglia that can be harnessed to improve immunotherapies for glioblastoma.

Resistance to chemotherapy has been a major hurdle that limits therapeutic benefits for many types of cancer. Here we systematically identify genetic drivers underlying chemoresistance by performing 30 genome-scale CRISPR knockout screens for seven chemotherapeutic agents in multiple cancer cells. Chemoresistance genes vary between conditions primarily due to distinct genetic background and mechanism of action of drugs, manifesting heterogeneous and multiplexed routes towards chemoresistance. By focusing on oxaliplatin and irinotecan resistance in colorectal cancer, we unravel that evolutionarily distinct chemoresistance can share consensus vulnerabilities identified by 26 second-round CRISPR screens with druggable gene library. We further pinpoint PLK4 as a therapeutic target to overcome oxaliplatin resistance in various models via genetic ablation or pharmacological inhibition, highlighting a single-agent strategy to antagonize evolutionarily distinct chemoresistance. Our study not only provides resources and insights into the molecular basis of chemoresistance, but also proposes potential biomarkers and therapeutic strategies against such resistance.

Resistance to chemotherapy has been a major hurdle that limits therapeutic benefits for many types of cancer. Here we systematically identify genetic drivers underlying chemoresistance by performing 30 genome-scale CRISPR knockout screens for seven chemotherapeutic agents in multiple cancer cells. Chemoresistance genes vary between conditions primarily due to distinct genetic background and mechanism of action of drugs, manifesting heterogeneous and multiplexed routes towards chemoresistance. By focusing on oxaliplatin and irinotecan resistance in colorectal cancer, we unravel that evolutionarily distinct chemoresistance can share consensus vulnerabilities identified by 26 second-round CRISPR screens with druggable gene library. We further pinpoint PLK4 as a therapeutic target to overcome oxaliplatin resistance in various models via genetic ablation or pharmacological inhibition, highlighting a single-agent strategy to antagonize evolutionarily distinct chemoresistance. Our study not only provides resources and insights into the molecular basis of chemoresistance, but also proposes potential biomarkers and therapeutic strategies against such resistance.