Carcinoma-associated fibroblasts (CAF) are key players in the tumor microenvironment. Here, we characterize four CAF subsets in breast cancer with distinct properties and levels of activation. Two myofibroblastic subsets (CAF-S1, CAF-S4) accumulate differentially in triple-negative breast cancers (TNBC). CAF-S1 fibroblasts promote an immunosuppressive environment through a multi-step mechanism. By secreting CXCL12, CAF-S1 attracts CD4+CD25+ T lymphocytes and retains them by OX40L, PD-L2, and JAM2. Moreover, CAF-S1 increases T lymphocyte survival and promotes their differentiation into CD25HighFOXP3High, through B7H3, CD73, and DPP4. Finally, in contrast to CAF-S4, CAF-S1 enhances the regulatory T cell capacity to inhibit T effector proliferation. These data are consistent with FOXP3+ T lymphocyte accumulation in CAF-S1-enriched TNBC and show how a CAF subset contributes to immunosuppression.

Dendritic cells (DC) are traditionally classified according to their ontogeny and their ability to induce T cell response to antigens, however, the phenotypic and functional state of these cells in cancer does not necessarily align to the conventional categories. Here we show, by using 16 different stimuli in vitro that activated DCs in human blood are phenotypically and functionally dichotomous, and pure cultures of type 2 conventional dendritic cells acquire these states (termed Secretory and Helper) upon appropriate stimuli. PD-L1highICOSLlow Secretory DCs produce large amounts of inflammatory cytokines and chemokines but induce very low levels of T helper (Th) cytokines following co-culturing with T cells. Conversely, PD-L1lowICOSLhigh Helper DCs produce low levels of secreted factors but induce high levels and a broad range of Th cytokines. Secretory DCs bear a single-cell transcriptomic signature indicative of mature migratory LAMP3+ DCs associated with cancer and inflammation. Secretory DCs are linked to good prognosis in head and neck squamous cell carcinoma, and to response to checkpoint blockade in Melanoma. Hence, the functional dichotomy of DCs we describe has both fundamental and translational implications in inflammation and immunotherapy.

SUMMARY It is currently accepted that activated cancer-associated fibroblasts (CAF) participate in T cell exclusion from tumor nests, but it remains unclear how they promote barrier phenotypes, and whether specific subsets are involved. Here, using single-cell RNA sequencing coupled with multiplex imaging on a large cohort of lung tumors, we identify four main CAF populations, of which only two are associated with T cell exclusion: (i) MYH11 + αSMA + CAF, which are present in early-stage tumors and form a single-cell layer lining cancer aggregates, and (ii) FAP + αSMA + CAF, which appear in more advanced tumors and organize in patches within the stroma or in multiple layers around tumor nests. Both CAF populations show a contractility phenotype together with dense and aligned matrix fiber deposition compared to the T cell-permissive CAF. Yet they express distinct matrix genes, including COL4A1/COL9A1 (MYH11 + αSMA + CAF) and COL11A1/COL12A1 (FAP + αSMA + CAF). Hereby, we uncovered unique molecular programs of CAF driving T cell marginalization, whose targeting should increase immunotherapy efficacy in patients bearing T cell-excluded tumors. SIGNIFICANCE The cellular and molecular programs driving T cell marginalization in solid tumors remain unclear. Here, we describe two CAF populations associated with T cell exclusion in human lung tumors. We demonstrate the importance of pairing molecular and spatial analysis of the tumor microenvironment, a prerequisite to develop new strategies targeting T cell-excluding CAF.

Dendritic cells (DC) are described as immature at the steady state, with a high antigen capture capacity, turning into a mature state with a strong T cell stimulatory capacity upon activation. Using 16 different stimuli in vitro (130 observations), we describe two states of human activated dendritic cells. PDL1highICOSLlow 'secretory DC' produced large amounts of inflammatory cytokines and chemokines but induced very low levels of T helper (Th) cytokines following DC-T co-culture; conversely PDL1lowICOSLhigh 'helper DC' produced low levels of secreted factors but induced high levels of Th cytokines characteristic of a broad range of Th subsets. Secretory DC were phenotypically identified in T cell inflamed primary head and neck squamous cell carcinoma. RNAseq analysis showed that they expressed a typical secretory DC signature, including CD40, PVR, IL1B, TNF, and CCL19. This novel and universal functional dichotomy of human DC opens broad perspectives for the characterization of inflammatory diseases, and for immunotherapy.

Background: Around 25% of oral cavity squamous cell carcinoma (OCSCC) are not controlled by standard of care. Identifying those patients could offer them possibilities for intensified and personalized regimen. However, there is currently no validated biomarker for OCSCC patient selection in a pre-treatment setting. Patients and methods: Our objectives were to determine a robust and independent predictive biomarker for disease related death in OCSCC treated with standard of care. Tumor and juxtatumor secretome were analyzed in a prospective discovery cohort of 37 OCSCC treated by primary surgery. Independent biomarker validation was performed by RTqPCR in a retrospective cohort of 145 patients with similar clinical features. An 18-gene signature (18G) predictive of the response to PD-1 blockade was evaluated in the same cohort. Results: Among 29 deregulated molecules in a secretome analysis, we identified soluble MMP2 as a prognostic biomarker. In our validation cohort (n=145), high levels of MMP2 and CD276, and low levels of CXCL10 and STAT1 mRNA were associated with poor prognosis in univariate analysis (Kaplan-Meier). MMP2 (p = 0.001) and extra-nodal extension (ENE) (p = 0.006) were independent biomarkers of disease-specific survival (DSS) in multivariate analysis, and defined prognostic groups with 5-year DSS ranging from 36% (MMP2highENE+) to 88% (MMP2lowENE-). The expression of 18G was similar in the different prognostic groups, suggesting comparable responsiveness to anti-PD-1. Conclusion: High levels of MMP2 was an independent and validated prognostic biomarker, which may be used to select poor prognosis patients for intensified neoadjuvant or adjuvant regimens.

Abstract The tumor stroma is a tissue composed primarily of extracellular matrix, fibroblasts, immune cells, and vasculature. Its structure and functions, such as nutrient support and waste removal, are altered during malignancy. Tumor cells transform fibroblasts into cancer-associated fibroblasts, which have an important immunosuppressive activity on which growth, invasion, and metastasis depend. These activated fibroblasts prevent immune cell infiltration into the tumor nest, thereby promoting cancer progression and inhibiting T-cell-based immunotherapy. To understand these complex interactions, we measure the density of different cell types in the stroma using immunohistochemistry techniques on tumor samples from lung cancer patients. We incorporate these data, and also known information on cell proliferation rates and relevant biochemical interactions, into a minimal dynamical system with few parameters. A spatio-temporal approach to the inhomogeneous environment explains the cell distribution and fate of lung carcinomas. The model reproduces that cancer-associated fibroblasts act as a barrier to tumor growth, but also reduce the efficiency of the immune response. The final outcome depends on the parameter values for each patient and leads to either tumor invasion, persistence or eradication as a result of the interplay between cancer cell growth, T-cell cytotoxic activity and fibroblast attraction, activation and spatial dynamics. Our conclusion is that a wide spectrum of scenarios exists as a result of the competition between the characteristic times of cancer cell growth and the activity rates of the other species. Nevertheless, distinct trajectories and patterns allow quantitative predictions that may help in the selection of new therapies and personalized protocols. Graphical Abstract