Over two years into the COVID-19 pandemic, the human immune response to SARS-CoV-2 during the active disease phase has been extensively studied. However, the long-term impact after recovery, which is critical to advance our understanding SARS-CoV-2 and COVID-19-associated long-term complications, remains largely unknown. Herein, we characterized multi-omic single-cell profiles of circulating immune cells in the peripheral blood of 100 patients, including covenlesent COVID-19 and sero-negative controls. The reduced frequencies of both short-lived monocytes and long-lived regulatory T (Treg) cells are significantly associated with the patients recovered from severe COVID-19. Consistently, sc-RNA seq analysis reveals seven heterogeneous clusters of monocytes (M0-M6) and ten Treg clusters (T0-T9) featuring distinct molecular signatures and associated with COVID-19 severity. Asymptomatic patients contain the most abundant clusters of monocyte and Treg expressing high CD74 or IFN-responsive genes. In contrast, the patients recovered from a severe disease have shown two dominant inflammatory monocyte clusters with S100 family genes: S100A8 & A9 with high HLA-I whereas S100A4 & A6 with high HLA-II genes, a specific non-classical monocyte cluster with distinct IFITM family genes, and a unique TGF-β high Treg Cluster. The outpatients and seronegative controls share most of the monocyte and Treg clusters patterns with high expression of HLA genes. Surprisingly, while presumably short-ived monocytes appear to have sustained alterations over 4 months, the decreased frequencies of long-lived Tregs (high HLA-DRA and S100A6) in the outpatients restore over the tested convalescent time (>= 4 months). Collectively, our study identifies sustained and dynamically altered monocytes and Treg clusters with distinct molecular signatures after recovery, associated with COVID-19 severity.

SUMMARY Heterochrony, defined as differences in the timing of developmental processes, impacts organ development, homeostasis, and regeneration. The molecular basis of heterochrony in mammalian tissues is poorly understood. We report that Hedgehog signaling activates a heterochronic pathway that controls differentiation timing in multiple lineages. A differentiation trajectory from second heart field cardiac progenitors to first heart field cardiomyocytes was identified by single-cell transcriptional profiling in mouse embryos. A survey of developmental signaling pathways revealed specific enrichment for Hedgehog signaling targets in cardiac progenitors. Removal of Hh signaling caused loss of progenitor and precocious cardiomyocyte differentiation gene expression in the second heart field in vivo . Introduction of active Hh signaling to mESC-derived progenitors, modelled by transient expression of the Hh-dependent transcription factor GLI1, delayed differentiation in cardiac and neural lineages in vitro . A shared GLI1-dependent network in both cardiac and neural progenitors was enriched with FOX family transcription factors. FOXF1, a GLI1 target, was sufficient to delay onset of the cardiomyocyte differentiation program in progenitors, by epigenetic repression of cardiomyocyte-specific enhancers. Removal of active Hh signaling or Foxf1 expression from second heart field progenitors caused precocious cardiac differentiation in vivo , establishing a mechanism for resultant Congenital Heart Disease. Together, these studies suggest that Hedgehog signaling directly activates a gene regulatory network that functions as a heterochronic switch to control differentiation timing across developmental lineages.

SUMMARY The lineage-determining transcription factor ETV2 is necessary and sufficient for hematoendothelial fate commitment. We investigated how ETV2-driven gene regulatory networks promote hematoendothelial fate commitment. We resolved the sequential determination steps of hematoendothelial versus cardiac differentiation from mouse embryonic stem cells. Etv2 was strongly induced and bound to the enhancers of hematoendothelial genes in a common cardiomyocyte-hematoendothelial mesoderm progenitor. However, only Etv2 itself and Tal1 , not other ETV2-bound genes, were induced. Despite ETV2 genomic binding and Etv2 and Tal1 expression, cardiomyogenic fate potential was maintained. A second wave of ETV2-bound target genes was up-regulated during the transition from the common cardiomyocyte-hematoendothelial progenitor to the committed hematoendothelial population. A third wave of ETV-bound genes were subsequently expressed in the committed hematoendothelial population for sub-lineage differentiation. The shift from ETV2 binding to productive transcription, not ETV2 binding to target gene enhancers, drove hematoendothelial fate commitment. This work identifies mechanistic phases of ETV2-dependent gene expression that distinguish hematoendothelial specification, commitment, and differentiation. HIGHLIGHTS The hematoendothelial master TF ETV2 is expressed in a multipotent mesoderm progenitor. ETV2 binds to target genes in the mesoderm progenitor without target gene activation. ETV2 binding in the mesoderm progenitor does not diminish alternative cardiac fate potential. ETV2-bound target genes are activated upon hematoendothelial fate commitment. GRAPHICAL ABSTRACT

Abstract Therapeutic antibodies have become one of the most influential therapeutics in modern medicine to fight against infectious pathogens, cancer, and many other diseases. However, experimental screening for highly efficacious targeting antibodies is labor-intensive and of high cost, which is exacerbated by evolving antigen targets under selective pressure such as fast-mutating viral variants. As a proof-of-concept, we developed a machine learning-assisted antibody generation pipeline AbGen that greatly accelerates the screening and re-design of immunoglobulins G (IgGs) against a broad spectrum of SARS-CoV-2 coronavirus variant strains. Our AbGen centers around a novel antibody language model (AbLM) that is pretrained on 12 million generic protein domain sequences and fine-tuned on 4,000+ paired VH-VL sequences, with IgG-specific CDR-masking and VH-VL cross-attention. AbLM provides a latent space of IgG sequence embeddings for AbGen, including (a) landscapes of IgGs’ activities in neutralizing the wild-type virus are analyzed through structure prediction for IgG and IgG-antigen (viral protein spike’s receptor binding domain, RBD) interactions; and (b) landscapes of IgGs’ susceptibility in neutralizing variant viruses are predicted through Gaussian process regression, despite that as few as 14 clinical antibodies’ responses to variants of concern are available. The AbGen pipeline was applied to over 1300 IgG sequences we collected from RBD-binding B cells of convalescent patients. With experimental validations, AbGen efficiently prioritized IgG candidates against a broad spectrum of viral variants (wildtype, Delta, and Omicron), preventing the infection of host cells in vitro and hACE2 transgenic mice in vivo . Compared to other existing protein language models that require 10-100 times more model parameters, AbLM improved the precision from around 50% to 75% to predict IgGs with low variant susceptibility. Furthermore, AbGen enables structure-based computational protein redesign for selected IgG clones with single amino acid substitutions at the RBD-binding interface that doubled the IgG blockade efficacy for one of the severe, therapy-resistant strains - Delta (B.1.617). Our work expedites applications of artificial intelligence in antibody screen and re- design combining data-driven protein language models and Kriging for antibody sequence analysis and activity prediction, in synergy with physics-driven protein docking and design for antibody-antigen interface analyses and functional optimization.

Accumulating evidence demonstrates that cancer stemness is essential for both tumor development and progression, regulated by multi-layer factors at genetic, epigenetic and micro-environmental levels. However, how to target stemness-driven plasticity and eliminate metastasis remains one of the biggest challenges in the clinic. We aim to identify novel molecular mechanisms underlying stemness of triple negative breast cancer (TNBC) which frequently metastasizes to the visceral organs but lacks targeted therapies. Following our previous discovery of miR-206 as an epigenetic suppressor of tumorigenesis and metastasis, we now report that the integrin receptor CD49b-encoding ITGA2 is an oncogenic target of miR-206 in TNBC. ITGA2 knockdown abolished cancer stemness (mammosphere formation, pluripotency marker expression, and FAK phosphorylation), inhibited cell cycling, compromised migration and invasion, and thereby decreasing lung metastasis of TNBC. RNA sequencing analyses of breast cancer cells revealed that ITGA2 knockdown inhibits gene expression essential for both classical integrin-regulated pathways (cell cycle, wounding response, protein kinase, etc) and newly identified pathways such as lipid metabolism. Notably, ACLY-encoded ATP citrate lyase is one of the top targets in CD49b-regulated lipid metabolism and CCND1-encoded Cyclin D1 represents regulation of cell cycle and many other pathways. ACLY, known to catalyze the formation of cytosolic acetyl-CoA for fatty acid biosynthesis, is indispensable for cancer stemness. Overexpression of CCND1 rescues the phenotype of ITGA2 knockdown-induced cell cycle arrest. High expression levels of the ITGA2/ACLY/CCND1 axis are correlated with an unfavorable relapse-free survival of patients with high grade breast cancer, in both basal-like and other subtypes. This study identifies ITGA2 as a potential therapeutic target of TNBC stemness and metastasis.

Abstract Tumor-initiating cells with reprogramming plasticity are thought to be essential for cancer development and metastatic regeneration in many cancers; however, the molecular mechanisms are not fully understood. This study reports that CD81, a tetraspanin protein marker of small extracellular vesicles (exosomes), functions as a binding partner of CD44 and facilitates self-renewal of tumor initiating cells. Using machine learning-assisted protein structure modeling, co-immunoprecipitation, and mutagenesis approaches, we further demonstrate that CD81 interacts with CD44 on the cellular membrane through their extracellular regions. In-depth global and phosphoproteomic analyses of clustering tumor cells unveils endocytosis-related signature pathways of proteins and phosphorylation patterns regulated by CD81 and CD44 specifically or shared between two. Notably, CRISPR Cas9-mediated depletion of either CD44 or CD81 results in loss of both proteins in cancer cell-secreted exosomes, a state which abolishes exosome-induced self-renewal of recipient cells for mammosphere formation. CD81 is expressed in >80% of human circulating tumor cells (CTCs) and specifically enriched in clustered CTCs along with CD44 isolated from breast cancer patients. Mimicking the phenotypes of CD44 deficiency, loss of CD81 also inhibits tumor cluster aggregation, tumorigenesis, and lung metastasis of triple negative breast cancer (TNBC), supporting the clinical significance of CD81 in association with patient outcomes. Our study highlights the novel role of CD81 and its partnership with CD44 in cancer exosomes, self-renewal, CTC clustering, and metastasis initiation of TNBC.

Abstract The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) causes the coronavirus disease 2019 (COVID-19) with innate and adaptive immune response triggered in such patients by viral antigens. Both convalescent plasma and engineered high affinity human monoclonal antibodies have shown therapeutic potential to treat COVID-19. Whether additional antiviral soluble factors exist in peripheral blood remain understudied. Herein, we detected circulating exosomes that express the SARS-CoV-2 viral entry receptor angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) in plasma of both healthy donors and convalescent COVID-19 patients. We demonstrated that exosomal ACE2 competes with cellular ACE2 for neutralization of SARS-CoV-2 infection. ACE2-expressing (ACE2 + ) exosomes blocked the binding of the viral spike (S) protein RBD to ACE2 + cells in a dose dependent manner, which was 400- to 700-fold more potent than that of vesicle-free recombinant human ACE2 extracellular domain protein (rhACE2). As a consequence, exosomal ACE2 prevented SARS-CoV-2 pseudotype virus tethering and infection of human host cells at a 50-150 fold higher efficacy than rhACE2. A similar antiviral activity of exosomal ACE2 was further demonstrated to block wild-type live SARS-CoV-2 infection. Of note, depletion of ACE2 + exosomes from COVID-19 patient plasma impaired the ability to block SARS-CoV-2 RBD binding to host cells. Our data demonstrate that ACE2 + exosomes can serve as a decoy therapeutic and a possible innate antiviral mechanism to block SARS-CoV-2 infection.