Spaceflight induces an immune response in astronauts. To better characterize this effect, we generated single-cell, multi-ome, cell-free RNA (cfRNA), biochemical, and hematology data for the SpaceX Inspiration4 (I4) mission crew. We found that 18 cytokines/chemokines related to inflammation, aging, and muscle homeostasis changed after spaceflight. In I4 single-cell multi-omics data, we identified a "spaceflight signature" of gene expression characterized by enrichment in oxidative phosphorylation, UV response, immune function, and TCF21 pathways. We confirmed the presence of this signature in independent datasets, including the NASA Twins Study, the I4 skin spatial transcriptomics, and 817 NASA GeneLab mouse transcriptomes. Finally, we observed that (1) T cells showed an up-regulation of FOXP3, (2) MHC class I genes exhibited long-term suppression, and (3) infection-related immune pathways were associated with microbiome shifts. In summary, this study reveals conserved and distinct immune disruptions occurring and details a roadmap for potential countermeasures to preserve astronaut health.

Abstract Loss-of-function mutations in KMT2D are a striking feature of the germinal centre (GC) lymphomas, resulting in decreased H3K4 methylation and altered gene expression. We hypothesised that inhibition of the KDM5 family, which demethylates H3K4me3/me2, would re-establish H3K4 methylation and restore the expression of genes repressed upon loss of KMT2D . KDM5-inhibition increased H3K4me3 levels and caused an anti-proliferative response in vitro , which was markedly greater in both endogenous and CRISPR-edited KMT2D mutant DLBCL cell lines, whilst tumour growth was inhibited in KMT2D mutant xenografts in vivo . KDM5-inhibition reactivated both KMT2D-dependent and -independent genes, resulting in diminished B-cell receptor signalling and altered expression of BCL2 family members, including BCL2 itself, allowing it to synergise with agents targeting these pathways. KDM5-inhibition may offer an effective therapeutic strategy for ameliorating KMT2D loss-of-function mutations in GC-lymphomas. Statement of significance We detail a novel way of reverting the effects of loss-of-function mutations in the histone methyltransferase KMT2D by inhibiting the KDM5 demethylase family, increasing levels of H3K4me3 and restoring expression of KMT2D regulated genes.

The identification of cell-type-specific 3D chromatin interactions between regulatory elements can help to decipher gene regulation and to interpret the function of disease-associated non-coding variants. However, current chromosome conformation capture (3C) technologies are unable to resolve interactions at this resolution when only small numbers of cells are available as input. We therefore present ChromaFold, a deep learning model that predicts 3D contact maps and regulatory interactions from single-cell ATAC sequencing (scATAC-seq) data alone. ChromaFold uses pseudobulk chromatin accessibility, co-accessibility profiles across metacells, and predicted CTCF motif tracks as input features and employs a lightweight architecture to enable training on standard GPUs. Once trained on paired scATAC-seq and Hi-C data in human cell lines and tissues, ChromaFold can accurately predict both the 3D contact map and peak-level interactions across diverse human and mouse test cell types. In benchmarking against a recent deep learning method that uses bulk ATAC-seq, DNA sequence, and CTCF ChIP-seq to make cell-type-specific predictions, ChromaFold yields superior prediction performance when including CTCF ChIP-seq data as an input and comparable performance without. Finally, fine-tuning ChromaFold on paired scATAC-seq and Hi-C in a complex tissue enables deconvolution of chromatin interactions across cell subpopulations. ChromaFold thus achieves state-of-the-art prediction of 3D contact maps and regulatory interactions using scATAC-seq alone as input data, enabling accurate inference of cell-type-specific interactions in settings where 3C-based assays are infeasible.