Journal Article Bonding, Bridging and Linking: How Social Capital Operated in New Orleans following Hurricane Katrina Get access Robert L. Hawkins, Robert L. Hawkins Robert L. Hawkins is the McSilver Assistant Professor in Poverty Studies at the Silver School of Social Work at New York University. He is also the Director of the McSilver Institute on Poverty, Policy, & Practice at the Silver School. Katherine Maurer is a doctoral student at the Silver School of Social Work at New York University and a Junior Research Scientist at the McSilver Institute. Correspondence to Robert Hawkins, Silver School of Social Work, New York University, 1 Washington Square North, New York, NY 10003, USA. E-mail: Robert.hawkins@nyu.edu Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Katherine Maurer Katherine Maurer Robert L. Hawkins is the McSilver Assistant Professor in Poverty Studies at the Silver School of Social Work at New York University. He is also the Director of the McSilver Institute on Poverty, Policy, & Practice at the Silver School. Katherine Maurer is a doctoral student at the Silver School of Social Work at New York University and a Junior Research Scientist at the McSilver Institute. Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar The British Journal of Social Work, Volume 40, Issue 6, September 2010, Pages 1777–1793, https://doi.org/10.1093/bjsw/bcp087 Published: 03 August 2009 Article history Accepted: 01 July 2009 Published: 03 August 2009

Summary Understanding how intra-tumoral immune populations coordinate to generate anti-tumor responses following therapy can guide precise treatment prioritization. We performed systematic dissection of an established adoptive cellular therapy, donor lymphocyte infusion (DLI), by analyzing 348,905 single-cell transcriptomes from 74 longitudinal bone-marrow samples of 25 patients with relapsed myeloid leukemia; a subset was evaluated by protein-based spatial analysis. In acute myelogenous leukemia (AML) responders, diverse immune cell types within the bone-marrow microenvironment (BME) were predicted to interact with a clonally expanded population of ZNF683 + GZMB + CD8+ cytotoxic T lymphocytes (CTLs) which demonstrated in vitro specificity for autologous leukemia. This population, originating predominantly from the DLI product, expanded concurrently with NK and B cells. AML nonresponder BME revealed a paucity of crosstalk and elevated TIGIT expression in CD8+ CTLs. Our study highlights recipient BME differences as a key determinant of effective anti-leukemia response and opens new opportunities to modulate cell-based leukemia-directed therapy.

Abstract Cell therapies have yielded durable clinical benefits for patients with cancer, but the risks associated with the development of therapies from manipulated human cells are still being understood. For example, we currently lack a comprehensive understanding of the mechanisms of neurotoxicity observed in patients receiving T cell therapies, including recent reports of encephalitis caused by human herpesvirus 6 (HHV-6) reactivation 1 . Here, via petabase-scale viral RNA data mining, we examine the landscape of human latent viral reactivation and demonstrate that HHV-6B can become reactivated in human CD4+ T cells in standard in vitro cultures. Using single-cell sequencing, we identify a rare population of HHV-6 ‘super-expressors’ (~1 in 300-10,000 cells) that possess high viral transcriptional activity in chimeric antigen receptor (CAR) T cell culture before spreading to infect other cells in vitro . Through the analysis of single-cell sequencing data from patients receiving cell therapy products that are FDA-approved 2 or used in clinical studies 3,4 , we identify the presence of CAR+, HHV-6 super-expressor T cells in vivo . Together, our study implicates cell therapy products as a source of lytic HHV-6 reported in clinical trials 1,5–7 and has broad implications for the design, production, and monitoring of cell therapies.

Characterizing cell-cell communication and tracking its variability over time is essential for understanding the coordination of biological processes mediating normal development, progression of disease, or responses to perturbations such as therapies. Existing tools lack the ability to capture time-dependent intercellular interactions, such as those influenced by therapy, and primarily rely on existing databases compiled from limited contexts. We present DIISCO, a Bayesian framework for characterizing the temporal dynamics of cellular interactions using single-cell RNA-sequencing data from multiple time points. Our method uses structured Gaussian process regression to unveil time-resolved interactions among diverse cell types according to their co-evolution and incorporates prior knowledge of receptor-ligand complexes. We show the interpretability of DIISCO in simulated data and new data collected from CAR-T cells co-cultured with lymphoma cells, demonstrating its potential to uncover dynamic cell-cell crosstalk.