Heart failure represents a major cause of morbidity and mortality worldwide. Single-cell transcriptomics have revolutionized our understanding of cell composition and associated gene expression. Through integrated analysis of single-cell and single-nucleus RNA-sequencing data generated from 27 healthy donors and 18 individuals with dilated cardiomyopathy, here we define the cell composition of the healthy and failing human heart. We identify cell-specific transcriptional signatures associated with age and heart failure and reveal the emergence of disease-associated cell states. Notably, cardiomyocytes converge toward common disease-associated cell states, whereas fibroblasts and myeloid cells undergo dramatic diversification. Endothelial cells and pericytes display global transcriptional shifts without changes in cell complexity. Collectively, our findings provide a comprehensive analysis of the cellular and transcriptomic landscape of human heart failure, identify cell type-specific transcriptional programs and disease-associated cell states and establish a valuable resource for the investigation of human heart failure.

Abstract Cardiac fibrosis is causally linked to heart failure pathogenesis and adverse clinical outcomes. However, the precise fibroblast populations that drive fibrosis in the human heart and the mechanisms that govern their emergence remain incompletely defined. Here, we performed Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitomes by sequencing (CITE-seq) in 22 explanted human hearts from healthy donors, acute myocardial infarction (MI), and chronic ischemic and non-ischemic cardiomyopathy patients. We identified a fibroblast trajectory marked by fibroblast activator protein (FAP) and periostin (POSTN) expression that was independent of myofibroblasts, peaked early after MI, remained elevated in chronic heart failure, and displayed a transcriptional signature consistent with fibrotic activity. We assessed the applicability of cardiac fibrosis models and demonstrated that mouse MI, angiotensin II/phenylephrine infusion, and pressure overload models were superior compared to cultured human heart and dermal fibroblasts in recapitulating cardiac fibroblast diversity including pathogenic cell states. Ligand-receptor analysis and spatial transcriptomics predicted interactions between macrophages, T cells, and fibroblasts within spatially defined niches. CCR2 + monocyte and macrophage states were the dominant source of ligands targeting fibroblasts. Inhibition of IL-1β signaling to cardiac fibroblasts was sufficient to suppress fibrosis, emergence, and maturation of FAP + POSTN + fibroblasts. Herein, we identify a human fibroblast trajectory marked by FAP and POSTN expression that is associated with cardiac fibrosis and identify macrophage-fibroblast crosstalk mediated by IL-1β signaling as a key regulator of pathologic fibroblast differentiation and fibrosis.

Abstract Recovery of cardiac function is the ultimate goal of heart failure therapy. Unfortunately, cardiac recovery remains a rare and poorly understood phemomenon. Herein, we performed single nucleus RNA-sequencing (snRNA-seq) from non-diseased donors and heart failure patients. By comparing patients who recovered LV systolic function following LV assist device implantation to those who did not recover and donors, we defined the cellular and transcriptional landscape and predictors of cardiac recovery. We sequenced 40 hearts and recovered 185,881 nuclei with 13 distinct cell types. Using pseudobulk differential expression analysis to explicate cell specific signatures of cardiac recovery, we observed that recovered cardiomyocytes do not revert to a normal state, and instead, retain transcriptional signatures observed in heart failure. Macrophages and fibroblasts displayed the strongest signatures of recovery. While some evidence of reversion to a normal state was observed, many heart failure associated genes remained elevated and recovery signatures were predominately indicative of a biological state that was unique from donor and heart failure conditions. Acquisition of recovery states was associated with improved LV systolic function. Pro-inflammatory macrophages and inflammatory signaling in fibroblasts were identified as negative predictors of recovery. We identified downregulation of RUNX1 transcriptional activity in macrophages and fibroblasts as a central event associated with and predictive of cardiac recovery. In silico perturbation of RUNX1 in macrophages and fibroblasts recapitulated the transcriptional state of cardiac recovery. This prediction was corroborated in a mouse model of cardiac recovery mediated by BRD4 inhibition where we observed a decrease in macrophage and fibroblast Runx1 expression, diminished chromatin accessibility within peaks linked to the Runx1 locus, and acquisition of recovery signatures. These findings suggest that cardiac recovery is a unique biological state and identify RUNX1 as a possible therapeutic target to facilitate cardiac recovery.

Abstract Inflammation contributes to the pathogenesis of cardiac disease and represents a viable therapeutic target for heart failure. Cardiac injury elicits recruitment of neutrophils, monocytes, and T-cells. Monocytes and their progeny represent are highly abundant, display incredible functional diversity, and are key determinants of myocardial inflammation. Much remains to be learned regarding mechanisms and signaling events that instruct monocyte fate decisions. We devised a genetic lineage tracing strategy using Ccr2 crERT2 Rosa2 LSL-tdTomato mice in combination with single cell RNA-sequencing to map the fate and differentiation trajectories of monocytes that infiltrate the heart after reperfused myocardial infarction (MI). We observe that monocyte recruitment is restricted to the first 5 days following MI. Infiltrating monocytes give rise to transcriptionally distinct and spatially restricted macrophage and dendritic cell-like subsets, dynamically shift over time, and chronically persist within the myocardium. Pseudotime analysis predicted two differentiation trajectories of monocyte-derived macrophages that are initially partitioned into the border and infarct zones, respectively. Among these trajectories, we show that macrophages expressing a type I IFN responsive signature are an intermediate population localized within the border zone and promote myocardial protection. Collectively, these data uncover new complexities of monocyte differentiation in the infarcted heart and suggest that modulating monocyte fate decisions may have clinical implications.

Abstract Heart failure represents a major cause of morbidity and mortality worldwide. Single cell transcriptomics have revolutionized our understanding of cell composition and associated gene expression across human tissues. Through integrated analysis of single cell and single nucleus RNA sequencing data generated from 45 individuals, we define the cell composition of the healthy and failing human heart. We identify cell specific transcriptional signatures of heart failure and reveal the emergence of disease associated cell states. Intriguingly, cardiomyocytes converge towards a common disease associated cell state, while fibroblasts and myeloid cells undergo dramatic diversification. Endothelial cells and pericytes display global transcriptional shifts without changes in cell complexity. Collectively, our findings provide a comprehensive analysis of the cellular and transcriptomic landscape of human heart failure, identify cell type specific transcriptional programs and states associated with disease, and establish a valuable resource for the investigation of human heart failure.

Abstract Myocardial infarction initiates cardiac remodeling and is central to heart failure pathogenesis. Following myocardial ischemia reperfusion injury, monocytes enter the heart and differentiate into diverse subpopulations of macrophages. The mechanisms and dynamics of monocyte differentiation within this context are unknown. We investigated the role of macrophage hypoxia sensing on monocyte differentiation following reperfused myocardial infarction. We show that deletion of Hif1α , a hypoxia response transcription factor, in resident cardiac macrophages led to increased remodeling and overrepresentation of a macrophage subset marked by arginase 1 ( Arg1 ) expression. Arg1 + macrophages displayed an inflammatory gene signature and were predicted to represent an intermediate state within the monocyte differentiation cascade. Lineage tracing of Arg1 + macrophages revealed the existence of a monocyte differentiation trajectory consisting of multiple transcriptionally distinct macrophage states. We further showed that deletion of Hif1α in resident cardiac macrophages resulted in arrested progression through this trajectory and accumulation of an inflammatory intermediate state marked by persistent Arg1 expression. Collectively, our findings unveil distinct trajectories of monocyte differentiation and identify hypoxia sensing as an important determinant of monocyte differentiation following myocardial infarction.

Abstract Background Immune checkpoint inhibitors (ICIs), antibodies targeting PD-1/PD-L1 or CTLA4 have revolutionized cancer management but are associated with devastating immune-related adverse events (irAEs) including myocarditis. The main risk factor for ICI myocarditis is the use of combination PD-1 and CTLA4 inhibition. ICI-myocarditis is often fulminant and is pathologically characterized by myocardial infiltration of T lymphocytes and macrophages. While much has been learned regarding the role of T-cells in ICI-myocarditis, little is understood regarding the identity, transcriptional diversity, and functions of infiltrating macrophages. Methods We employed an established murine ICI myocarditis model ( Ctla4 +/- Pdcd1 -/- mice) to explore the cardiac immune landscape using single-cell RNA-sequencing, immunostaining, flow cytometry, in situ RNA hybridization and molecular imaging and antibody neutralization studies. Results We observed marked increases in CCR2 + monocyte-derived macrophages and CD8 + T-cells in this model. The macrophage compartment was heterogeneous and displayed marked enrichment in an inflammatory CCR2 + subpopulation highly expressing Cxcl9 , Cxcl10 , Gbp2b , and Fcgr4 that originated from CCR2 + monocytes. Importantly, a similar macrophage population expressing CXCL9 , CXCL10 , and CD16α (human homologue of mouse FcgR4) was found selectively expanded in patients with ICI myocarditis compared to other forms of heart failure and myocarditis. In silico prediction of cell-cell communication suggested interactions between T-cells and Cxcl9 + Cxcl10 + macrophages via IFN-γ and CXCR3 signaling pathways. Depleting CD8 + T-cells, macrophages, and blockade of IFN-γ signaling blunted the expansion of Cxcl9 + Cxcl10 + macrophages in the heart and attenuated myocarditis suggesting that this interaction was necessary for disease pathogenesis. Conclusion These data demonstrate that ICI-myocarditis is associated with the expansion of a specific population of IFN-γ induced inflammatory macrophages and suggest the possibility that IFN-γ blockade may be considered as a treatment option for this devastating condition.

ABSTRACT Mechanical unloading and circulatory support with left ventricular assist devices (LVADs) mediate significant myocardial improvement in a subset of advanced heart failure (HF) patients. The clinical and biological phenomena associated with cardiac recovery are under intensive investigation. Left ventricular (LV) apical tissue, alongside clinical data, were collected from HF patients at the time of LVAD implantation (n=208). RNA was isolated and mRNA transcripts were identified through RNA sequencing and confirmed with RT-qPCR. To our knowledge this is the first study to combine transcriptomic and clinical data to derive predictors of myocardial recovery. We used a bioinformatic approach to integrate 59 clinical variables and 22,373 mRNA transcripts at the time of LVAD implantation for the prediction of post-LVAD myocardial recovery defined as LV ejection fraction (LVEF) ≥40% and LV end-diastolic diameter (LVEDD) ≤5.9cm, as well as functional and structural LV improvement independently by using LVEF and LVEDD as continuous variables, respectively. To substantiate the predicted variables, we used a multi-model approach with logistic and linear regressions. Combining RNA and clinical data resulted in a gradient boosted model with 80 features achieving an AUC of 0.731±0.15 for predicting myocardial recovery. Variables associated with myocardial recovery from a clinical standpoint included HF duration, pre-LVAD LVEF, LVEDD, and HF pharmacologic therapy, and LRRN4CL (ligand binding and programmed cell death) from a biological standpoint. Our findings could have diagnostic, prognostic, and therapeutic implications for advanced HF patients, and inform the care of the broader HF population. GRAPHICAL ABSTRACT

Identifying target genes that are causally linked to coronary artery disease (CAD) remains an elusive problem despite the plethora of CAD genome-wide association study (GWAS) risk loci. Here, we performed single nucleus multiomic (RNA + ATAC) sequencing in 44 human coronary arteries and bulk Hi-C in 16 coronaries from multi-ethnic participants. From sequencing 126,804 nuclei, we identified cell type specific transcriptional signatures, chromatin peaks, and gene regulatory networks through peak to gene linkage analysis. Single-cell quantitative trait loci (QTL) analysis identified cell-specific caQTL’s including cell-type specific caQTLs within CAD GWAS loci. The overlap of CAD GWAS loci with ATAC peaks demonstrated that vascular smooth muscle and endothelial cells harbor the greatest genetic risk. To identify proximal and distal putative target genes for CAD loci in a cell type specific manner, we built a enhancer-gene map by leveraging coronary artery ChiP-seq, cell specific RNA/ATAC-seq, and Hi-C based chromatin contact loops. Using this map, we identified distal target genes linked to CAD GWAS loci. Finally, given the effect of ancestry on CAD GWAS risk interpretation, we leveraged Hi-C data to compare the chromatin architecture in coronary tissue from 8 European Americans vs 8 African Americans. A meta-map, sample level, and local ancestry analysis identified ancestry-specific differences in chromatin looping and topologically associated domains. Collectively, our results provide a cell-type specific transcriptomic and epigenetic map which along with bulk chromatin contacts can be used to interpret and prioritize CAD GWAS candidates and nominate cell specific causal target genes.