Abstract Background Medulloblastoma (MB) is a malignant tumour of the cerebellum which can be classified into four major subgroups based on gene expression and genomic features. Single cell transcriptome studies have defined the cellular states underlying each MB subgroup, however the spatial organisation of these diverse cell states and how this impacts response to therapy remains to be determined. Methods Here, we used spatially resolved transcriptomics to define the cellular diversity within a sonic hedgehog (SHH) patient-derived model of MB and identify how cells specific to a transcriptional state or spatial location are pivotal in responses to treatment with the CDK4/6 inhibitor, Palbociclib. We integrated spatial gene expression with histological annotation and single cell gene expression data from MB, developing a analysis strategy to spatially map cell type responses within the hybrid system of human and mouse cells and their interface within an intact brain tumour section. Results We distinguish neoplastic and non-neoplastic cells within tumours and from the surrounding cerebellar tissue, further refining pathological annotation. We identify a regional response to Palbociclib, with reduced proliferation and induced neuronal differentiation in both treated tumours. Additionally, we resolve at a cellular resolution a distinct tumour interface where the tumour contacts neighbouring mouse brain tissue consisting of abundant astrocytes and microglia and continues to proliferate despite Palbociclib treatment. Conclusions Our data highlight the power of using spatial transcriptomics to characterise the response of a tumour to a targeted therapy and provide further insights into the molecular and cellular basis underlying the response and resistance to CDK4/6 inhibitors in SHH MB.

Abstract The SARS-CoV-2 (COVID-19) virus has caused a devastating global pandemic of respiratory illness. To understand viral pathogenesis, methods are available for studying dissociated cells in blood, nasal samples, bronchoalveolar lavage fluid, and similar, but a robust platform for deep tissue characterisation of molecular and cellular responses to virus infection in the lungs is still lacking. We developed an innovative spatial multi-omics platform to investigate COVID-19-infected lung tissues. Five tissue-profiling technologies were combined by a novel computational mapping methodology to comprehensively characterise and compare the transcriptome and targeted proteome of virus infected and uninfected tissues. By integrating spatial transcriptomics data (Visium, GeoMx and RNAScope) and proteomics data (CODEX and PhenoImager HT) at different cellular resolutions across lung tissues, we found strong evidence for macrophage infiltration and defined the broader microenvironment surrounding these cells. By comparing infected and uninfected samples, we found an increase in cytokine signalling and interferon responses at different sites in the lung and showed spatial heterogeneity in the expression level of these pathways. These data demonstrate that integrative spatial multi-omics platforms can be broadly applied to gain a deeper understanding of viral effects on cellular environments at the site of infection and to increase our understanding of the impact of SARS-CoV-2 on the lungs.

ABSTRACT Emerging spatially-resolved sequencing technologies offer unprecedented possibilities to study cellular functionality and organisation, transforming our understanding of health and disease. The necessity to understand healthy and diseased tissues in its entirety becomes even more evident for the human brain, the most complex organ in the body. The brain’s cellular architecture and corresponding functions are tightly regulated. However, when intercellular communications are altered by pathologies, such as brain cancer, these microenvironmental interactions are disrupted. DIPG is a brainstem high-grade glioma arising in young children and is universally fatal. Major disease obstacles include intratumoural genetic and cellular heterogeneity as well as a highly invasive phenotype. Recent breakthrough studies have highlighted the vital oncogenic capacity of brain cancer cells to functionally interact with the central nervous system (CNS). This CNS-crosstalk crucially contributes to tumour cell invasion and disease progression. Ongoing worldwide efforts seek to better understand these cancer-promoting CNS interactions to develop more effective DIPG anti-cancer therapies. In this study, we performed spatial transcriptomic analysis of a complete tumour-infiltrated brainstem from a single DIPG patient. Gene signatures from ten sequential tumour regions were analysed to assess disease progression and to study DIPG cell interactions with the tumour microenvironment (TME). We leveraged this unique DIPG dataset to evaluate genes significantly correlated with invasive tumour distal regions versus the proximal tumour initiation site. Furthermore, we assessed novel ligand-receptor pairs that actively promote DIPG tumour progression via crosstalk with endothelial, neuronal and immune cell communities, which can be utilised to support future research efforts in this area of high unmet need.

Long non-coding RNAs (lncRNAs) play pivotal roles in gene regulation and disease, including cancer. Overcoming the limitations of lncRNA analysis with bulk data, we analyzed single-cell and spatial transcriptomics data to uncover 354937 novel lncRNAs and their functions across 13 cancer types. LncRNA functions were assessed by identifying their cell-type specificity and distinct spatial distributions across different tissue regions. First, lncRNAs were computationally validated by comparing to existing databases, and experimentally validated using spatial long read sequencing methods. Further, genome-wide computation of spatial-autocorrelation identified coexpression of lncRNAs with cancer-associated protein coding genes across the tissue. Additionally, genomic co-localization of lncRNAs with regulatory features and disease-associated genetic variants suggest possible functional association. The identified lncRNAs were analyzed for responses to immunotherapy and prognostic value, revealing cancer-outcome associated lncRNAs. We have made this novel resource available as an open website ‘SPanC-Lnc’ hosted on AWS cloud to serve as a pan-cancer atlas of single cell- and spatially-resolved lncRNAs. These can complement established biomarkers because they reflect the unique characteristics of specific cell populations within tumors, offering new insights into disease progression and treatment response.

Abtracts Applying spatial transcriptomics (ST) to explore a vast amount of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) archival cancer tissues has been highly challenging due to several critical technical issues. In this work, we optimised ST protocols to generate unprecedented spatial gene expression data for FFPE skin cancer. Skin is among the most challenging tissue types for ST due to its fibrous structure and a high risk of RNAse contamination. We evaluated tissues collected from ten years to two years ago, spanning a range of tissue qualities and complexity. Technical replicates and multiple patient samples were assessed. Further, we integrated gene expression profiles with pathological information, revealing a new layer of molecular information. Such integration is powerful in cancer research and clinical applications. The data allowed us to detect the spatial expression of non-coding RNAs. Together, this work provides important technical perspectives to enable the applications of ST on archived cancer tissues.

Abstract Diffuse midline glioma (DMG), including diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG), are uniformly fatal brain cancers affecting children, adolescents, and young adults. These tumors are characterized by ‘oncohistone’ mutations in histone H3 genes (H3F3A, HIST1H3B, HIST1H3C), resulting in the substitution of lysine 27 to methionine (H3K27M), resulting in dominant negative hypomethylation at lysine 27 (H3K27) and a global loss of gene silencing. CRISPR-Cas9 loss-of-function gene deletion screens identified mutation-independent dependencies on PIK3CA and MTOR genes for tumor growth and proliferation, highlighting a targetable molecular dependency across DMG patient-derived models (n=38). However, systemic PI3K/mTOR inhibition increased blood glucose and insulin levels, promoting hyperinsulinemia/hyperglycemia and reduced efficacy in vivo. To exploit genetic dependencies while maintaining compliance and therapeutic benefit, we optimized combinations of clinically relevant PI3K inhibitors (paxalisib, GCT007, everolimus) with the antiglycemic drug metformin to restore glucose homeostasis and decrease DMG insulin receptor activity in vivo, extending the survival of DIPG xenograft models. Phosphoproteomic profiling of DIPG models treated with PI3K/mTOR inhibitors promoted calcium-activated PKC signaling. The brain-penetrant PKC inhibitor enzastaurin in combination with paxalisib, synergistically extended the survival of DIPG xenograft models, including those mimicking disease progression, with further benefits potentiated using metformin in a multimodality approach. Combined PI3K-PKC inhibition in vivo promoted differentiation of OPC-like DMG to more OC-like cells, enhancing PDGFRA-JAK/STAT proinflammatory signaling, showing features of demyelination and MHC-II+ antigen expression, including PD1/PDL1. In parallel, combined PI3K/mTOR and PDGFRA inhibition using paxalisib and avapritinib synergistically extended the survival of patient-derived xenograft models, showing the preclinical relevance of simultaneously targeting these vulnerabilities. Together, we reveal that therapeutic inhibition of PI3K/mTOR and compensatory PKC signaling, while mitigating side effects with metformin, altered the chromatin architecture, leading to cellular differentiation and opening the door for clinically relevant checkpoint inhibitors. This combination strategy addresses DMG genetic dependencies, cellular and systemic responses to precision therapies, while harnessing the immune system for potential clinical translation.

Abstract Objectives Langerhans cells (LCs) are epithelial antigen‐presenting cells (APC) contributing to immune surveillance. LCs depend on interleukin 34 (IL34) production by epithelial cells. This study aimed to uncover mechanisms of alteration of IL34 and LC function in squamous cell carcinoma (SCC). Methods Cancer cohort data were used to identify associations between SCC and IL34. ATAC‐seq of keratinocytes (KCs) and LCs from a murine model of epithelial hyperplasia, driven by HPV16 E7 oncoprotein (K14E7), was analysed. Transcriptomic data were used to validate findings. RNAscope, RT‐qPCR, ELISA and confocal imaging was used to analyse IL34 expression and LCs in a spatial context. Results IL34 mRNA is downregulated in human SCCs of the head and neck, the cervix, the lung and the oesophagus, and low IL34 expression is associated with poor survival. We demonstrate that KCs of K14E7 mice have reduced Il34 gene accessibility, mRNA and protein, as well as broad changes in promotor accessibility associated with cell adhesion and immune responses. Chromatin accessibility was substantially changed in LCs, including increased accessibility of the Csf1r gene, and changes in promotors associated with cytoskeleton arrangement and antigen processing and presentation. We discovered altered spatial LC dendrite organisation in hyperproliferative epithelium. Conclusion Squamous cell carcinoma of the cervix, head and neck, oesophagus and lung demonstrate downregulation of IL34, which is associated with poor survival, and with alterations in LC spatial organisation and function. These findings suggest that reduced IL34 expression in SCC may contribute to impaired local immunity through LC dysregulation.