Blood formation is believed to occur through stepwise progression of haematopoietic stem cells (HSCs) following a tree-like hierarchy of oligo-, bi- and unipotent progenitors. However, this model is based on the analysis of predefined flow-sorted cell populations. Here we integrated flow cytometric, transcriptomic and functional data at single-cell resolution to quantitatively map early differentiation of human HSCs towards lineage commitment. During homeostasis, individual HSCs gradually acquire lineage biases along multiple directions without passing through discrete hierarchically organized progenitor populations. Instead, unilineage-restricted cells emerge directly from a 'continuum of low-primed undifferentiated haematopoietic stem and progenitor cells' (CLOUD-HSPCs). Distinct gene expression modules operate in a combinatorial manner to control stemness, early lineage priming and the subsequent progression into all major branches of haematopoiesis. These data reveal a continuous landscape of human steady-state haematopoiesis downstream of HSCs and provide a basis for the understanding of haematopoietic malignancies.

ABSTRACT Single-cell genomics has transformed our understanding of complex cellular systems. However, excessive costs and a lack of strategies for the purification of newly identified cell types impede their functional characterization and large-scale profiling. Here, we have generated high content single-cell proteo-genomic reference maps of human blood and bone marrow that quantitatively link the expression of up to 197 surface markers to cellular identities and biological processes across all major hematopoietic cell types in healthy aging and leukemia. These reference maps enable the automatic design of cost-effective high-throughput cytometry schemes that outperform state-of-the-art approaches, accurately reflect complex topologies of cellular systems, and permit the purification of precisely defined cell states. The systematic integration of cytometry and proteo-genomic data enables measuring the functional capacities of precisely mapped cell states at the single-cell level. Our study serves as an accessible resource and paves the way for a data-driven era in cytometry.

Abstract Measurements of metabolic compounds inside cells or tissues are of high informative potential since they represent the endpoint of biological information flow and a snapshot of the integration of many regulatory processes. However, it requires careful extraction to quantify their abundance. Here we present a comprehensive study using ten extraction protocols on four human sample types (liver tissue, bone marrow, HL60 and HEK cells) targeting 630 metabolites of different chemical classes. We show that the extraction efficiency and stability is highly variable across protocols and tissues by using different quality metrics including the limit of detection and variability between replicates as well as the sum of concentration as a global estimate of extraction stability. The profile of extracted metabolites depends on the used solvents - an observation which has implications for measurements of different sample types and metabolic compounds of interest. To identify the optimal extraction method for future metabolomics studies, the benchmark dataset was implemented in an easy-to-use, interactive and flexible online resource (R/shiny app MetaboExtract).

Abstract The long-term consequences of cancer or cancer therapy on the patients’ immune system years after cancer-free survival remain poorly understood. Here, we have performed an in-depth characterization of the bone marrow ecosystem of multiple myeloma long-term survivors at initial diagnosis and up to 17 years following cancer-free survival. Using comparative single-cell analyses in combination with molecular, genomic and functional approaches, we demonstrate that multiple myeloma long-term survivors display pronounced alterations in their bone marrow microenvironment associated with impaired immunity. These immunological alterations were frequently driven by an inflammatory immune circuit fueled by the long-term persistence or resurgence of residual myeloma cells. Notably, even in the complete absence of any detectable residual disease for decades, sustained changes in the immune system were observed, suggesting an irreversible ‘immunological scarring’ caused by the initial exposure to the cancer and therapy. Collectively, our study provides key insights into the molecular and cellular bone marrow ecosystem of multiple myeloma long-term survivors, revealing reversible and irreversible alterations of the immune compartment, which can serve as diagnostic and predictive tools. Statement of significance Large-scale single-cell profiling of a unique cohort of multiple myeloma long-term survivors uncovered that exposure to cancer and its treatment causes both reversible and irreversible immune alterations associated with impaired immunity. These findings have far-reaching implications for the understanding of long-term immune alterations in cancer, which need to be considered also in the context of immune therapeutic approaches. Furthermore, our study demonstrates how cancer-associated immune trafficking can be used to predict disease re-initiation in the bone marrow, opening new avenues for minimally invasive disease monitoring.

Abstract Cancer stem cells drive disease progression and relapse in many types of cancer. Despite this, a thorough characterization of these cells remains elusive and with i the ability to eradicate cancer at its source. In acute myeloid leukemia (AML), leukemic stem cells (LSCs) underlie mortality but are difficult to isolate due to their low abundance and high similarity to healthy hematopoietic stem cells (HSCs). Here, we demonstrate that LSCs, HSCs, and pre-leukemic stem cells can be identified and molecularly profiled by combining single-cell transcriptomics with lineage tracing using both nuclear and mitochondrial somatic variants. While mutational status discriminates between healthy and cancerous cells, gene expression distinguishes stem cells and progenitor cell populations. Our approach enables the identification of LSC-specific gene expression programs and the characterization of differentiation blocks induced by leukemic mutations. Taken together, we demonstrate the power of single-cell multi-omic approaches in characterizing cancer stem cells.

Chromosomal instability is a major driver of intratumoral heterogeneity (ITH), promoting tumor progression. In the present study, we combined structural variant discovery and nucleosome occupancy profiling with transcriptomic and immunophenotypic changes in single cells to study ITH in complex karyotype acute myeloid leukemia (CK-AML). We observed complex structural variant landscapes within individual cells of patients with CK-AML characterized by linear and circular breakage-fusion-bridge cycles and chromothripsis. We identified three clonal evolution patterns in diagnosis or salvage CK-AML (monoclonal, linear and branched polyclonal), with 75% harboring multiple subclones that frequently displayed ongoing karyotype remodeling. Using patient-derived xenografts, we demonstrated varied clonal evolution of leukemic stem cells (LSCs) and further dissected subclone-specific drug-response profiles to identify LSC-targeting therapies, including BCL-xL inhibition. In paired longitudinal patient samples, we further revealed genetic evolution and cell-type plasticity as mechanisms of disease progression. By dissecting dynamic genomic, phenotypic and functional complexity of CK-AML, our findings offer clinically relevant avenues for characterizing and targeting disease-driving LSCs.

Abstract The long-term consequences of cancer and its therapy on the patients’ immune system years after cancer-free survival remain poorly understood. Here, we present an in-depth characterization of the bone marrow immune ecosystem of multiple myeloma long-term survivors, from initial diagnosis up to 17 years following a single therapy line and cancer-free survival. Using comparative single-cell analyses combined with molecular, genomic, and functional approaches, we demonstrate that multiple myeloma long-term survivors exhibit pronounced alterations in their bone marrow microenvironment associated with impaired immunity. These immunological alterations were frequently linked to an inflammatory immune circuit fueled by the long-term persistence or resurgence of residual myeloma cells. Notably, even in the complete absence of any detectable residual disease for decades, sustained changes in the immune system were observed, suggesting an irreversible ‘immunological scarring’ caused by the initial exposure to the cancer and therapy. Collectively, our study provides key insights into the molecular and cellular bone marrow ecosystem of long-term survivors of multiple myeloma, revealing both reversible and irreversible alterations in the immune compartment.

Aberrant fetal gene expression facilitates tumor-specific cellular plasticity by hijacking molecular programs of embryogenesis. Persistent fetal gene signatures in childhood malignancies are typically explained by their prenatal origins. In contrast, reactivation of fetal gene expression is considered a consequence of oncofetal reprogramming (OFR) in adult malignancies and is associated with aggressive disease. To date, OFR has not been described in the context of childhood malignancies. Here, we performed a comprehensive multi-layered molecular characterization of juvenile myelomonocytic leukemia (JMML) and identified OFR as a hallmark of aggressive JMML. We observed that hematopoietic stem cells (HSCs) aberrantly express mixed developmental programs in JMML. Expression of fetal gene signatures combined with a postnatal epigenetic landscape suggested OFR, which was validated in a JMML mouse model, demonstrating that postnatal activation of RAS signaling is sufficient to induce fetal gene signatures. Integrative analysis identified the fetal HSC maturation marker CD52 as a novel therapeutic target for aggressive JMML. Anti-CD52 treatment depleted human JMML HSCs and disrupted disease propagation in vivo. In summary, this study implicates OFR, defined as postnatal acquisition of fetal transcription signatures, in the pathobiology of a childhood malignancy. We provide evidence for the direct involvement of oncogenic RAS signaling in OFR. Finally, we demonstrate how OFR can be leveraged for the development of novel treatment strategies.