Individuals differ widely in their immune responses, with age, sex and genetic factors having major roles in this inherent variability1-6. However, the variables that drive such differences in cytokine secretion-a crucial component of the host response to immune challenges-remain poorly defined. Here we investigated 136 variables and identified smoking, cytomegalovirus latent infection and body mass index as major contributors to variability in cytokine response, with effects of comparable magnitudes with age, sex and genetics. We find that smoking influences both innate and adaptive immune responses. Notably, its effect on innate responses is quickly lost after smoking cessation and is specifically associated with plasma levels of CEACAM6, whereas its effect on adaptive responses persists long after individuals quit smoking and is associated with epigenetic memory. This is supported by the association of the past smoking effect on cytokine responses with DNA methylation at specific signal trans-activators and regulators of metabolism. Our findings identify three novel variables associated with cytokine secretion variability and reveal roles for smoking in the short- and long-term regulation of immune responses. These results have potential clinical implications for the risk of developing infections, cancers or autoimmune diseases.

Abstract Cancer patients often undergo rounds of trial-and-error to find the most effective treatment because there is no test in the clinical practice for predicting therapy response. Here, we conduct a clinical study to validate the zebrafish patient-derived xenograft model (zAvatar) as a fast predictive platform for personalized treatment in colorectal cancer. zAvatars are generated with patient tumor cells, treated exactly with the same therapy as their corresponding patient and analyzed at single-cell resolution. By individually comparing the clinical responses of 55 patients with their zAvatar-test, we develop a decision tree model integrating tumor stage, zAvatar-apoptosis, and zAvatar-metastatic potential. This model accurately forecasts patient progression with 91% accuracy. Importantly, patients with a sensitive zAvatar-test exhibit longer progression-free survival compared to those with a resistant test. We propose the zAvatar-test as a rapid approach to guide clinical decisions, optimizing treatment options and improving the survival of cancer patients.

ABSTRACT The Bacillus Calmette–Guérin (BCG) vaccine is the oldest cancer immunotherapeutic agent in use. Despite its effectiveness, its initial mechanisms of action remain largely unknown. Here, we elucidate the earliest cellular mechanisms involved in BCG-induced tumor clearance. We developed a fast preclinical in vivo assay to visualize in real time and at single-cell resolution the initial interactions among bladder cancer cells, BCG and innate immunity using the zebrafish xenograft model. We show that BCG induced the recruitment and polarization of macrophages towards a pro-inflammatory phenotype, accompanied by induction of the inflammatory cytokines tnfa, il1b and il6 in the tumor microenvironment. Macrophages directly induced apoptosis of human cancer cells through zebrafish TNF signaling. Macrophages were crucial for this response as their depletion completely abrogated the BCG-induced phenotype. Contrary to the general concept that macrophage anti-tumoral activities mostly rely on stimulating an effective adaptive response, we demonstrate that macrophages alone can induce tumor apoptosis and clearance. Thus, our results revealed an additional step to the BCG-induced tumor immunity model, while providing proof-of-concept experiments demonstrating the potential of this unique model to test innate immunomodulators.

Sex-based differences influence incidence and outcome of infectious disease. Women have a significantly greater incidence of urinary tract infection (UTI) than men, yet, conversely, male UTI is more persistent with greater associated morbidity. Mechanisms underlying these sex-based differences are unknown, in part due to a lack of experimental models. We optimized a model to transurethrally infect male mice and directly compared UTI in both sexes. Although both sexes were initially equally colonized by uropathogenic E. coli, only male and testosterone-treated female mice remained chronically infected for up to 4 weeks. Female mice had more robust innate responses, including higher IL-17 expression, and increased γδ T and LTi-like cells in the bladder following infection. Accordingly, neutralizing IL-17 abolished resolution in female mice, identifying the cytokine pathway necessary for bacterial clearance. Our findings support the concept that sex-based responses to UTI contribute to impaired innate immunity in males and provide a rationale for non-antibiotic-based immune targeting to improve the response to UTI.

Rapidly evolving microbes are a challenge to model because of the volatile, complex and dynamic nature of their populations. We developed the DISSEQT pipeline (DIStribution-based SEQuence space Time dynamics) for analyzing, visualizing and predicting the evolution of heterogeneous biological populations in multidimensional genetic space, suited for population-based modeling of deep sequencing and high-throughput data. DISSEQT is openly available on GitHub (https://github.com/rasmushenningsson/DISSEQT.jl) and Synapse (https://www.synapse.org/#!Synapse:syn11425758), covering the entire workflow from read alignment to visualization of results. DISSEQT is centered around robust dimension and model reduction algorithms for analysis of genotypic data with additional capabilities for including phenotypic features to explore dynamic genotype-phenotype maps. We illustrate its utility and capacity with examples from evolving RNA virus populations, which present on of the highest degrees of population heterogeneity found in nature. Using DISSEQT, we empirically reconstruct the evolutionary trajectories of evolving populations in sequence space and genotype-phenotype fitness landscapes. We show that while sequence space is vastly multidimensional, the relevant genetic space of evolving microbial populations is of intrinsically low dimension. In addition, evolutionary trajectories of these populations can be faithfully monitored to identify the key minority genotypes contributing most to evolution. Finally, we show that empirical fitness landscapes, when reconstructed to include minority variants, can predict phenotype from genotype with high accuracy.

ABSTRACT The Bacillus Calmette-Guérin (BCG) vaccine is the cancer immunotherapy longest in use. Despite its effectiveness in bladder cancer (BC), its initial mechanisms of action remain largely unknown. Therefore, proper diagnostic assessments to identify patients who will not respond to treatment or develop resistance are lacking. Here, we set-out to unravel the earliest innate cellular mechanisms involved in BCG-induced clearance of tumors. We show that BCG induces a massive recruitment of macrophages to the tumor microenvironment and modulates their morphology and behavior towards a proinflammatory phenotype, while also promoting macrophage fusion-like events. We demonstrate that macrophages directly induce apoptosis and clearance of cancer cells through TNF-signaling and that they are indispensable for this antitumoral response since their depletion completely abrogates the BCG-anti tumor effect. Contrary to the general concept that macrophage antitumoral activities uniquely rely on stimulating an effective adaptive response, we demonstrate that macrophages alone can directly induce tumor killing and clearance; revealing an additional step to the BCG-induced tumor immunity model, that was not previously considered. In addition, we also provide proof-of-concept experiments demonstrating the potential of this unique in vivo preclinical model to test new innate immunomodulators.

PD-1 and PD-L1 act to restrict T-cell responses in cancer and contribute to self-tolerance. Consistent with this role, PD-1 checkpoint inhibitors have been associated with immune-related adverse events (irAEs), immune toxicities thought to be autoimmune in origin. Analyses of dermatological irAEs have identified an association with improved overall survival (OS) following anti-PD-(L)1 therapy, but the factors that contribute to this relationship are poorly understood. We collected germline whole genome sequencing data from IMvigor211, a recent phase 3 randomized controlled trial comparing atezolizumab (anti-PD-L1) monotherapy to chemotherapy in bladder cancer. We found that high vitiligo, high psoriasis, and low atopic dermatitis polygenic risk scores (PRSs) were associated with longer OS under anti-PD-L1 monotherapy as compared to chemotherapy, reflecting the Th17 polarization of these diseases. PRSs were not correlated with tumor mutation burden, PD-L1 immunohistochemistry, nor T-effector gene signatures. Shared genetic factors impact risk for dermatological autoimmunity and anti-PD-L1 monotherapy in bladder cancer.