Abstract Efficacious interventions are urgently needed for the treatment of COVID-19. Here, we report a monoclonal antibody (mAb), MW05, showing high SARS-CoV-2 neutralizing activity by disrupting the interaction of receptor binding domain (RBD) with angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) receptor. Crosslinking of Fc with FcγRIIB mediates antibody-dependent enhancement (ADE) activity by MW05. This activity was eliminated by introducing the LALA mutation to the Fc region (MW05/LALA). Most importantly, potent prophylactic and therapeutic effects against SARS-CoV-2 were observed in rhesus monkeys. A single dose of MW05/LALA completely blocked the infection of SARS-CoV-2 in a study of its prophylactic effect and totally cleared SARS-CoV-2 in three days in a treatment setting. These results pave the way for the development of MW05/LALA as an effective strategy for combating COVID-19.

Abstract The retina consumes massive amounts of energy, yet its metabolism and substrate exploitation remain poorly understood. Here, we used a murine explant model to manipulate retinal energy metabolism under entirely controlled conditions and utilized 1 H-NMR spectroscopy-based metabolomics, in situenzyme detection, and cell viability readouts to uncover the pathways of retinal energy production. Our experimental manipulations resulted in varying degrees of photoreceptor degeneration, while the inner retina and retinal pigment epithelium were essentially unaffected. This selective vulnerability of photoreceptors suggested very specific adaptations in their energy metabolism. Rod photoreceptors were found to rely strongly on oxidative phosphorylation, but only mildly on glycolysis. Conversely, cone photoreceptors were dependent on glycolysis but insensitive to electron transport chain decoupling. Importantly, photoreceptors appeared to uncouple glycolytic and Krebs-cycle metabolism via three different pathways: 1) the mini-Krebs-cycle, fueled by glutamine and branched-chain amino acids, generating N-acetylaspartate; 2) the alanine-generating Cahill-cycle; 3) the lactate-releasing Cori-cycle. Moreover, the metabolomic data indicated a shuttling of taurine and hypotaurine between the retinal pigment epithelium and photoreceptors, likely resulting in an additional net transfer of reducing power to photoreceptors. These findings expand our understanding of retinal physiology and pathology and shed new light on neuronal energy homeostasis and the pathogenesis of neurodegenerative diseases. Graphical abstract Retinal photoreceptors employ both glucose and glutamate as fuels. While rod photoreceptors rely strongly on oxidative phosphorylation and the N-acetylaspartate producing mini-Krebs-cycle, cone photoreceptors rely on the lactate-producing Cori cycle and the oxidative, alanine producing Cahill cycle. Highlights The retina utilizes a complex energy switchboard consisting of the Krebs cycle, mini-Krebs cycle, Cahill cycle, and Cori cycle. Mini-Krebs cycle runs more efficiently than ‘full’ Krebs cycle. Alanine transaminase decouples glycolysis from the Krebs cycle. Lactate, alanine, and N-acetylaspartate are distinctive energetic pathway signatures.

Abstract Pathogens often secrete proteins or nucleic acids that mimic the structure and/or function of molecules expressed in their hosts. Molecular mimicry empowers pathogens to subvert critical host processes and establish infection. We report that the intracellular bacterium Legionella pneumophila secretes the toxin SidI (substrate of icm/dot transporter I), which possesses a transfer RNA (tRNA)-like shape and functions as a mannosyl transferase. The 3.1 Å cryo-EM structure of SidI reveals an N-terminal domain that exhibits a characteristic ‘inverted L-shape’ and charge distribution that is present in two other known protein mimics of tRNAs, the bacterial elongation factor EF-G and the mammalian release factor eRF1. In addition, we show that SidI’s C-terminal domain adopts a glycosyl transferase B fold similar to a mannosyl transferase. This molecular coupling of the protein’s fold and enzymatic function allows SidI to bind and glycosylate components of the host translation apparatus, including the ribosome, resulting in a robust block of protein synthesis that is comparable in potency to ricin, one of the most powerful toxins known. Additionally, we find that translational pausing activated by SidI elicits a stress response signature reminiscent of the ribotoxic stress response that is activated by elongation inhibitors that induce ribosome collisions. SidI-mediated effects on the ribosome activate the stress kinases ZAKα and p38, which in turn drive an accumulation of the protein activating transcription factor 3 (ATF3). Intriguingly, ATF3 escapes the translation block imposed by SidI, translocates to the nucleus, and orchestrates the transcription of stress-inducible genes that promote cell death. Thus, using Legionella and its effectors as tools, we have unravelled the role of a ribosome-to-nuclear signalling pathway that regulates cell fate.

ABSTRACT Adaptive human learning utilizes reward prediction errors (RPEs) that scale the differences between expected and actual outcomes to optimize future choices. Depression has been linked with biased RPE signaling and an exaggerated impact of negative outcomes on learning which may promote amotivation and anhedonia. The present proof-of-concept study combined computational modelling and multivariate decoding with neuroimaging to determine the influence of the selective competitive angiotensin II type 1 receptor antagonist losartan on learning from positive or negative outcomes and the underlying neural mechanisms in healthy humans. In a double-blind, between-subjects, placebo-controlled pharmaco-fMRI experiment, 61 healthy male participants (losartan, n=30; placebo, n=31) underwent a probabilistic selection reinforcement learning task incorporating a learning and transfer phase. Losartan improved choice accuracy for the hardest stimulus pair via increasing expected value sensitivity towards the rewarding stimulus relative to the placebo group during learning. Computational modelling revealed that losartan reduced the learning rate for negative outcomes and increased exploitatory choice behaviors while preserving learning for positive outcomes. These behavioral patterns were paralleled on the neural level by increased RPE signaling in orbitofrontal-striatal regions and enhanced positive outcome representations in the ventral striatum (VS) following losartan. In the transfer phase, losartan accelerated response times and enhanced VS functional connectivity with left dorsolateral prefrontal cortex when approaching maximum rewards. These findings elucidate the potential of losartan to reduce the impact of negative outcomes during learning and subsequently facilitate motivational approach towards maximum rewards in the transfer of learning. This may indicate a promising therapeutic mechanism to normalize distorted reward learning and fronto-striatal functioning in depression.

Abstract The brain renin angiotensin II system plays a pivotal role in cognition and neuropathology via the central angiotensin II type 1 receptor (AT1R), yet the lack of a biologically informed framework currently impedes translational and therapeutic progress. We combined imaging transcriptomic and meta-analyses with pharmaco-resting state fMRI employing a selective AT1R antagonist in a discovery-replication design (n=132 individuals). The AT1R was densely expressed in subcortical systems engaged in reward, motivation, stress, and memory. Pharmacological target engagement suppressed spontaneous neural activity in subcortical systems with high AT1R expression and enhanced functional network integration in cortico-basal ganglia-thalamo-cortical circuits. AT1R-regulation on functional network integration was further mediated by dopaminergic, opioid and corticotrophin-releasing hormone pathways. Overall, this work provides the first comprehensive characterization of the architecture and function of the brain renin angiotensin II system indicating that the central AT1R-mediates human cognition and behavior via regulating specific circuits and interacting with classical transmitter systems.

Abstract Somatic loss-of-function mutations of the dioxygenase Ten-eleven translocation-2 (TET2) occur frequently in individuals with clonal hematopoiesis (CH) and acute myeloid leukemia (AML). These common hematopoietic disorders can be recapitulated in mouse models. However, the underlying mechanisms by which the deficiency in TET2 promotes these disorders remain largely unknown. Here we show that the cyclic guanosine monophosphate-adenosine monophosphate synthase (cGAS)-stimulator of interferon genes (STING) pathway is activated to mediate the effect of TET2 deficiency in leukemogenesis in mouse models. DNA damage arising in Tet2 -deficient hematopoietic stem/progenitor cells (HSPCs) leads to activation of the cGAS-STING pathway which in turn induces the development of CH and myeloid transformation. Notably, both pharmacological inhibition and genetic deletion of STING suppresses Tet2 mutation-induced aberrant myelopoiesis. In patient-derived xenograft (PDX) models, STING inhibition specifically attenuates the proliferation of leukemia cells from TET2-mutated individuals. These observations suggest that the hematopoietic transformation associated with TET2 mutations is powered through sterile inflammation dependent on the activated cGAS-STING pathway, and that STING may represent a potential target for intervention of relevant hematopoietic malignancies. Key points Tet2 deficiency leads to DNA damage which in turn activates the cGAS-STING pathway to induce an inflammatory response Blocking STING in TET2-mutated hematopoietic stem/progenitor cells suppresses clonal hematopoiesis in mice and leukemogenesis in patient-derived xenograft models

As a rare subtype of prostate carcinoma, basal cell carcinoma (BCC) has not been studied extensively and thus lacks systematic molecular characterization. Here we applied single-cell genomic amplification and RNA-Seq to a specimen of human prostate BCC (CK34βE12+/P63+/PAP-/PSA-). The mutational landscape was obtained via whole exome sequencing of the amplification mixture of 49 single cells, and the 5 putative driver genes mutated are CASC5, NUTM1, PTPRC, KMT2C and TBX3. The top 3 nucleotide substitutions are C>T, T>C and C>A, similar to common prostate cancer. The distribution of the variant allele frequency values indicated these single cells are from the same tumor clone. The transcriptomes of 69 single cells were obtained, and they were clustered into tumor, stromal and immune cells based on their global transcriptomic profiles. The tumor cells specifically express basal cell markers like KRT5, KRT14 and KRT23, and epithelial markers EPCAM, CDH1 and CD24. The transcription factor (TF) co-variance network analysis showed that the BCC tumor cells have distinct regulatory networks. By comparison with current prostate cancer datasets, we found that some of the bulk samples exhibit basal-cell signatures. Interestingly, at single-cell resolution the gene expression patterns of prostate BCC tumor cells show uniqueness compared with that of common prostate cancer-derived circulating tumor cells. This study, for the first time, discloses the comprehensive mutational and transcriptomic landscapes of prostate BCC, which lays a foundation for the understanding of its tumorigenesis mechanism and provides new insights into prostate cancers in general.

Abstract The high-throughput sequencing technology has yielded reliable and ultra-fast sequencing for DNA and RNA. For tumor cells of cancer patients, when combining the results of DNA and RNA sequencing, one can identify potential neoantigens that stimulate immune response of the T cells. However, when the somatic mutations are abundant, it is computationally challenging to efficiently prioritize the identified neoantigen candidates according to their ability of activating the T cell immuno-response. Numerous prioritization or prediction approaches have been proposed to address this issue but none of them considers the original DNA loci of the neoantigens from the perspective of 3D genome. Here we retrospect the DNA origins of the immune-positive and non-negative neoantigens in the context of 3D genome and discovered that 1) DNA loci of the immuno-positive neoantigens tend to cluster genome-wise. 2) DNA loci of the immuno-positive neoantigens tend to belong to active chromosomal compartment (compartment A) in some chromosomes. 3). DNA loci of the immuno-positive neoantigens tend to locate at specific regions in the 3D genome. We believe that the 3D genome information will help more precise neoantigen prioritization and discovery and eventually benefit precision and personalized medicine in cancer immunotherapy.

Abstract Genetic heterogeneity of tumor is closely related to clonal evolution, phenotypic diversity and treatment resistance. Such heterogeneity has been characterized in liver cancer at single-cell sub-chromosomal scale, and a more precise single-variant resolution analysis is lacking. Here we employed a strategy to analyze both the single-cell genomic mutations and transcriptomic changes in 5 patients with liver cancer. Target sequencing was done for a total of 480 single cells in a patient-specific manner. DNA copy number status of point mutations was obtained from single-cell mutational profiling. The clonal structures of liver cancers were then uncovered at single-variant resolution, and mutation combinations in single cells enabled reconstruction of their evolutionary history. A common origin but independent evolutionary fate was revealed for primary liver tumor and intrahepatic metastatic portal vein tumor thrombus. The mutational signature suggested early evolutionary process may be related to specific etiology like aristolochic acids. By parallel single-cell RNA-Seq, the transcriptomic phenotype was found to be related with genetic heterogeneity in liver cancer. We reconstructed the single-cell and single-variant resolution clonal evolutionary history of liver cancer, and dissection of both genetic and phenotypic heterogeneity provides knowledge for mechanistic understanding of liver cancer initiation and progression.