ABSTRACT Cell motility plays an essential role in many biological processes as cells move and interact within their local microenvironments. Current methods for quantifying cell motility typically involve tracking individual cells over time, but the results are often presented as averaged values across cell populations. While informative, these ensemble approaches have limitations in assessing cellular heterogeneity and identifying generalizable patterns of single-cell behaviors, at baseline and in response to perturbations. In this study, we introduce CaMI, a computational framework designed to leverage the single-cell nature of motility data. CaMI identifies and classifies distinct spatio-temporal behaviors of individual cells, enabling robust classification of single-cell motility patterns in a large dataset (n=74,253 cells). This framework allows quantification of spatial and temporal heterogeneities, determination of single-cell motility behaviors across various biological conditions, and provides a visualization scheme for direct interpretation of dynamic cell behaviors. Importantly, CaMI reveals insights that conventional cell motility analyses may overlook, showcasing its utility in uncovering robust biological insights. Together, we present a multivariate framework to classify emergent patterns of single-cell motility, emphasizing the critical role of cellular heterogeneity in shaping cell behaviors across populations. Teaser A computational framework to identify and classify single-cell motility patterns and phenotypic heterogeneity across biological conditions.

Abstract Immune cell-mediated killing of cancer cells in a solid tumor is prefaced by a multi-step infiltration cascade of invasion, directed migration, and cytotoxic activities. In particular, immune cells must invade and migrate through a series of different extracellular matrix (ECM) boundaries and domains before reaching and killing their target tumor cells. These infiltration events are a central challenge to the clinical success of CAR T cells against solid tumors. The current standard in vitro cell killing assays measure cell cytotoxicity in an obstacle-free, two-dimensional (2D) microenvironment, which precludes the study of 3D immune cell-ECM interactions. Here, we present a 3D combined infiltration/cytotoxicity assay based on an oil-in-water microtechnology. This assay measures stromal invasion following extravasation, migration through the stromal matrix, and invasion of the solid tumor in addition to cell killing. We compare this 3D cytotoxicity assay to the benchmark 2D assay through tumor assembloid cocultures with immune cells and engineered immune cells. This assay is amenable to an array of imaging techniques, which allows direct observation and quantification of each stage of infiltration in different immune and oncological contexts. We establish the 3D infiltration/cytotoxicity assay as an important tool for the mechanistic study of immune cell interactions with the tumor microenvironment. Graphical Abstract The 3D combined infiltration/cytotoxicity assay captures three important steps of immune cell infiltration into the solid tumor microenvironment: (1) circulating immune cells extravasate and invade the stromal matrix, (2) immune cells migrate through the stromal matrix to reach the tumor core, and (3) immune cells that successfully navigate the stroma must cross a basement membrane boundary secreted by the cancer cells to contact and kill the cancer cells within a solid tumor.

ABSTRACT Chimeric antigen receptor (CAR) T cells express antigen-specific synthetic receptors, which upon binding to cancer cells, elicit T cell anti-tumor responses. CAR T cell therapy has enjoyed success in the clinic for hematological cancer indications, giving rise to decade-long remissions in some cases. However, CAR T therapy for patients with solid tumors has not seen similar success. Solid tumors constitute 90% of adult human cancers, representing an enormous unmet clinical need. Current approaches do not solve the central problem of limited ability of therapeutic cells to migrate through the stromal matrix. We discover that T cells at low and high density display low- and high-migration phenotypes, respectively. The highly migratory phenotype is mediated by a paracrine pathway from a group of self-produced cytokines that include IL5, TNFα, IFNγ, and IL8. We exploit this finding to “lock-in” a highly migratory phenotype by developing and expressing receptors, which we call velocity receptors (VRs). VRs target these cytokines and signal through these cytokines’ cognate receptors to increase T cell motility and infiltrate lung, ovarian, and pancreatic tumors in large numbers and at doses for which control CAR T cells remain confined to the tumor periphery. In contrast to CAR therapy alone, VR-CAR T cells significantly attenuate tumor growth and extend overall survival. This work suggests that approaches to the design of immune cell receptors that focus on migration signaling will help current and future CAR cellular therapies to infiltrate deep into solid tumors.

Cell motility plays an essential role in many biological processes as cells move and interact within their local microenvironments. Current methods for quantifying cell motility typically involve tracking individual cells over time, but the results are often presented as averaged values across cell populations. While informative, these ensemble approaches have limitations in assessing cellular heterogeneity and identifying generalizable patterns of single-cell behaviors, at baseline and in response to perturbations. In this study, CaMI is introduced, a computational framework designed to leverage the single-cell nature of motility data. CaMI identifies and classifies distinct spatio-temporal behaviors of individual cells, enabling robust classification of single-cell motility patterns in a large dataset (n = 74 253 cells). This framework allows quantification of spatial and temporal heterogeneities, determination of single-cell motility behaviors across various biological conditions and provides a visualization scheme for direct interpretation of dynamic cell behaviors. Importantly, CaMI reveals insights that conventional cell motility analyses may overlook, showcasing its utility in uncovering robust biological insights. Together, a multivariate framework is presented to classify emergent patterns of single-cell motility, emphasizing the critical role of cellular heterogeneity in shaping cell behaviors across populations.

Enrichment of tumor-associated macrophages (TAMΦs) in the tumor microenvironment correlates with worse clinical outcomes in triple-negative breast cancer (TNBC) patients, prompting the development of therapies to inhibit TAMΦ infiltration. However, the lackluster efficacy of CCL2-based chemotaxis blockade in clinical trials suggests that a new understanding of monocyte/macrophage infiltration may be necessary. Here we demonstrate that random migration, and not only chemotaxis, drives macrophage tumor infiltration. We identified tumor- associated monocytes (TAMos) that display a dramatically enhanced migration capability, induced rapidly by the tumor microenvironment, that drives effective tumor infiltration, in contrast to low-motility differentiated macrophages. TAMo, not TAMΦ, promotes cancer cell proliferation through activation of the MAPK pathway. IL-6 secreted both by cancer cells and TAMo themselves enhances TAMo migration by increasing dendritic protrusion dynamics and myosin- based contractility via the JAK2/STAT3 signaling pathway. Independent from CCL2 mediated chemotaxis, IL-6 driven enhanced migration and pro-proliferative effect of TAMo were validated in a syngeneic TNBC mouse model. Depletion of IL-6 in cancer cells significantly attenuated monocyte infiltration and reversed TAMo-induced cancer cell proliferation. This work reveals the critical role random migration plays in monocyte driven TAMΦ enrichment in a tumor and pinpoints IL-6 as a potential therapeutic target in combination with CCL2 to ameliorate current strategies against TAMΦ infiltration.