Antibody secreting cells (ASC) circulate after vaccination and migrate to the bone marrow (BM) where a subset known as long-lived plasma cells (LLPC) persist and secrete antibodies for a lifetime. The mechanisms of how circulating ASC become LLPC are not well elucidated. Here, we show that human blood ASCs have distinct morphology, transcriptomes, and epigenetics compared to BM LLPC. LLPC acquire transcriptional and epigenetic changes in the apoptosis pathway to support their survival. Upregulation of pro-survival gene expression accompanies downregulation of pro-apoptotic gene expression in LLPC. While pro-apoptotic gene loci are less accessible, pro-survival gene loci are not always accompanied by accessibility changes. Importantly, we show similar LLPC morphological and transcriptional maturation of blood ASC in response to the novel in vitro BM mimetic. In all, our study demonstrates that blood ASC in the BM microniche must undergo morphological and molecular changes to mature into apoptotic-resistant LLPC.

Spatial transcriptomics technologies enable the spatially resolved measurement of gene expression within a tissue specimen. With these technologies, researchers can investigate how cells organize into cellular niches which are defined as distinct regions in the tissue comprising a specific composition of cell types or phenotypes. While general-purpose software tools for the exploratory analysis of spatial transcriptomics data exist, there is a need for tools that specialize in the analysis of cellular organization into niches. This can further enhance the downstream application of these data towards drug target discovery, target validation, and biomarker development. We present Monkeybread: A Python toolkit for analyzing cellular organization and intercellular communication in single-cell resolution spatial transcriptomics data. We applied Monkeybread to a human melanoma sample to demonstrate its utility in identifying cellular niches with diverse immunogenic compositions in the tumor microenvironment. We found that these niches were differentially enriched for immunogenic and tolerogenic macrophage populations that could be correlated to T cell abundance. These findings highlight how Monkeybread can be used for revealing underlying biology of the tumor microenvironment, and in the future, for understanding the influence of these niches on response to available treatments and discovery of novel drug targets.

Abstract Human bone marrow (BM) plasma cells are heterogeneous, ranging from newly arrived antibody-secreting cells (ASC) to long-lived plasma cells (LLPC). We provide single cell transcriptional resolution of 17,347 BM ASC from 5 healthy adults. Fifteen clusters were identified ranging from newly minted ASC (cluster 1) expressing MKI67 and high MHC Class II that progressed to late clusters 5-8 through intermediate clusters 2-4. Additional clusters included early and late IgM-predominant ASC of likely extra-follicular origin; IFN-responsive; and high mitochondrial activity ASC. Late ASCs were distinguished by differences in G2M checkpoints, MTOR signaling, distinct metabolic pathways, CD38 expression, and utilization of TNF-receptor superfamily members. They mature through two distinct paths differentiated by the degree of TNF signaling through NFKB. This study provides the first single cell resolution atlas and molecular roadmap of LLPC maturation, thereby providing insight into differentiation trajectories and molecular regulation of these essential processes in the human BM microniche. This information enables investigation of the origin of protective and pathogenic antibodies in multiple diseases and development of new strategies targeted to the enhancement or depletion of the corresponding ASC. One Sentence Summary: The single cell transcriptomic atlas of human bone marrow plasma cell heterogeneity shows maturation of class-switched early and late subsets, specific IgM and Interferon-driven clusters, and unique heterogeneity of the late subsets which encompass the long-lived plasma cells.