Abstract Over the last century, outbreaks and pandemics have occurred with disturbing regularity, necessitating advance preparation and large-scale, coordinated response. Here, we developed a machine learning predictive model of disease severity and length of hospitalization for COVID-19, which can be utilized as a platform for future unknown viral outbreaks. We combined untargeted metabolomics on plasma data obtained from COVID-19 patients (n = 111) during hospitalization and healthy controls (n = 342), clinical and comorbidity data (n = 508) to build this patient triage platform, which consists of three parts: (i) the clinical decision tree, which amongst other biomarkers showed that patients with increased eosinophils have worse disease prognosis and can serve as a new potential biomarker with high accuracy (AUC = 0.974), (ii) the estimation of patient hospitalization length with ± 5 days error (R 2 = 0.9765) and (iii) the prediction of the disease severity and the need of patient transfer to the intensive care unit. We report a significant decrease in serotonin levels in patients who needed positive airway pressure oxygen and/or were intubated. Furthermore, 5-hydroxy tryptophan, allantoin, and glucuronic acid metabolites were increased in COVID-19 patients and collectively they can serve as biomarkers to predict disease progression. The ability to quickly identify which patients will develop life-threatening illness would allow the efficient allocation of medical resources and implementation of the most effective medical interventions. We would advocate that the same approach could be utilized in future viral outbreaks to help hospitals triage patients more effectively and improve patient outcomes while optimizing healthcare resources.

Reduced glutathione (GSH) is an abundant antioxidant that regulates intracellular redox homeostasis by scavenging reactive oxygen species (ROS). Glutamate-cysteine ligase catalytic (GCLC) subunit is the rate-limiting step in GSH biosynthesis. Using the Pax6-Cre driver mouse line, we deleted expression of the Gclc gene in all pancreatic endocrine progenitor cells. Intriguingly, Gclc knockout (KO) mice, following weaning, exhibited an age-related, progressive diabetes phenotype, manifested as strikingly increased blood glucose and decreased plasma insulin levels. This severe diabetes trait is preceded by pathologic changes in islet of weanling mice. Gclc KO weanlings showed progressive abnormalities in pancreatic morphology including: islet-specific cellular vacuolization, decreased islet-cell mass, and alterations in islet hormone expression. Islets from newly-weaned mice displayed impaired glucose-stimulated insulin secretion, decreased insulin hormone gene expression, oxidative stress, and increased markers of cellular senescence. Our results suggest that GSH biosynthesis is essential for normal development of the mouse pancreatic islet, and that protection from oxidative stress-induced cellular senescence might prevent abnormal islet-cell damage during embryogenesis.

Glutamate cysteine ligase catalytic subunit (Gclc) is the catalytic subunit for the glutamate-cysteine ligase (Gcl) enzyme. Gcl catalyzes the rate limiting step in glutathione (GSH) synthesis. Gclc is highly expressed in the developing eye. To define the regulatory role of Gclc in eye development, we developed a novel, Le-Cre transgene-driven, Gclc knockout mouse model. Gclc f/f / Le-Cre Tg/− mice present with deformation of the retina, cornea, iris, and lens, consistent with a microphthalmia phenotype. Controlling for the microphthalmia phenotype of Gclc wt/wt / Le-Cre Tg/− mice revealed that Gclc f/f / Le-Cre Tg/− mice have a more severe microphthalmia phenotype. Thus, the loss of Gclc expression exacerbates the microphthalmia phenotype in Le-Cre mice. Gclc f/f / Le-Cre Tg/− eyes present with reduced retinal and lens epithelium proliferation and increased lens cell death. Imaging mass spectrometry of ocular tissues revealed changes in the intensity and distribution of several lipid species and proteins in the retina and corneas of Gclc f/f / Le-Cre Tg/− eyes. Lastly, using splice-blocking morpholinos and CRISPR/Cas9, we created two gclc knockdown zebrafish models, both of which display a microphthalmia phenotype. Combined, the mouse and zebrafish results indicate that, in chordates, Gclc has a conserved role in regulating eye development. In summary, these novel animal models are useful tools for elucidating the mechanisms involved in microphthalmia development.

Abstract Motivation High-dimension cytometry assays can simultaneously measure dozens of markers, enabling the investigation of complex phenotypes. However, as manual gating relies on previous biological knowledge, few marker combinations are often assessed. This results in complex phenotypes with potential for biological relevance being overlooked. Here we present PhenoComb, an R package that allows agnostic exploration of phenotypes by assessing all combinations of markers. Design PhenoComb uses signal intensity thresholds to assign markers to discrete states (e.g. negative, low, high) and then counts the number of cells per sample from all possible marker combinations in a memory-safe manner. Time and disk space are the only constraints on the number of markers evaluated. PhenoComb also provides several approaches to perform statistical comparisons, evaluate the relevance of phenotypes, and assess the independence of identified phenotypes. PhenoComb allows users to guide analysis by adjusting several function arguments such as identifying parent populations of interest, filtering of low-frequency populations, and defining a maximum complexity of phenotypes to evaluate. We have designed PhenoComb to be compatible with local computer or server-based use. Results In testing of PhenoComb’s performance on synthetic datasets, computation on 16 markers was completed in the scale of minutes and up to 26 markers in hours. We applied PhenoComb to two publicly available datasets: an HIV flow cytometry dataset (12 markers and 421 samples) and the COVIDome CyTOF dataset (40 markers and 99 samples). In the HIV dataset, PhenoComb identified immune phenotypes associated with HIV seroconversion, including those highlighted in the original publication. In the COVID dataset, we identified several immune phenotypes with altered frequencies in infected individuals relative to healthy individuals. Collectively, PhenoComb represents a powerful discovery tool for agnostically assessing high-dimension, single-cell data. Availability The PhenoComb R package can be downloaded from https://github.com/SciOmicsLab/PhenoComb

Abstract Recent reports have challenged the notion that the lens is immune-privileged. However, these studies have not fully identified the molecular mechanism(s) that promote immune surveillance of the lens. Using a mouse model of targeted glutathione (GSH) deficiency in ocular surface tissues, we have investigated the role of oxidative stress in upregulating cytokine expression and promoting immune surveillance of the eye. RNA-sequencing of lenses from postnatal day (P) 1- aged Gclc f/f ;Le-Cre Tg/− (KO) and Gclc f/f ;Le-Cre −/− control (CON) mice revealed upregulation of many cytokines (e.g., CCL4, GDF15, CSF1) and immune response genes in the lenses of KO mice. The eyes of KO mice had a greater number of cells in the aqueous and vitreous humors at P1, P20 and P50 than age-matched CON and Gclc w/w ;Le-Cre Tg/− (CRE) mice. Histological analyses revealed the presence of innate immune cells (i.e., macrophages, leukocytes) in ocular structures of the KO mice. At P20, the expression of cytokines and ROS content was higher in the lenses of KO mice than in those from age-matched CRE and CON mice, suggesting that oxidative stress may induce cytokine expression. In vitro administration of the oxidant, hydrogen peroxide, and the depletion of GSH (using buthionine sulfoximine (BSO)) in 21EM15 lens epithelial cells induced cytokine expression, an effect that was prevented by co-treatment of the cells with N- acetyl-L-cysteine (NAC), a antioxidant. The in vivo and ex vivo induction of cytokine expression by oxidative stress was associated with the expression of markers of epithelial-to-mesenchymal transition (EMT), α-SMA, in lens cells. Given that EMT of lens epithelial cells causes posterior capsule opacification (PCO), we propose that oxidative stress induces cytokine expression, EMT and the development of PCO in a positive feedback loop. Collectively these data indicate that oxidative stress induces inflammation of lens cells which promotes immune surveillance of ocular structures. Highlights Immune surveillance of ocular structures occurs in mouse eyes deficient in glutathione. Oxidative stress upregulates the expression of pro-inflammatory cytokines (e.g., GDF15, CSF1) in lens cells in vitro and in vivo . The upregulation of cytokines in lens cells is associated with markers of an epithelial-to-mesenchymal transition phenotype. Oxidative stress-induced inflammation and associated epithelial-to-mesenchymal transition may play a role in the development of posterior capsule opacification.