Radial glial progenitors (RGPs) are responsible for producing nearly all neocortical neurons. To gain insight into the patterns of RGP division and neuron production, we quantitatively analyzed excitatory neuron genesis in the mouse neocortex using Mosaic Analysis with Double Markers, which provides single-cell resolution of progenitor division patterns and potential in vivo. We found that RGPs progress through a coherent program in which their proliferative potential diminishes in a predictable manner. Upon entry into the neurogenic phase, individual RGPs produce ∼8–9 neurons distributed in both deep and superficial layers, indicating a unitary output in neuronal production. Removal of OTX1, a transcription factor transiently expressed in RGPs, results in both deep- and superficial-layer neuron loss and a reduction in neuronal unit size. Moreover, ∼1/6 of neurogenic RGPs proceed to produce glia. These results suggest that progenitor behavior and histogenesis in the mammalian neocortex conform to a remarkably orderly and deterministic program.

Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is projected to be the second leading cause of cancer mortality by 2030. Bulk transcriptomic analyses have distinguished ‘classical’ pancreatic tumors from ‘basal-like’ tumors with more aggressive clinical behaviour. We derived PDAC organoids from primary tumors of 18 patients, together with two matched samples from liver metastases. By single-cell RNA sequencing, we show that PDAC organoids consist of ductal cells with patient-specific expression of several gene groups, including genes which encode cell surface proteins. We report ‘classical’ and ‘basal-like’ cells coexisting within single primary tumors or metastases, with greater intratumor subtype heterogeneity linked to higher tumor grade. Single-cell transcriptome analysis of PDAC organoids and primary PDAC identified distinct tumor cell states shared across patients, including a cycling progenitor cell state and a differentiated secretory state. We show that these cell states are connected by a differentiation hierarchy, with ‘classical’ subtype cells concentrated at the endpoint of this hierarchy. In an imaging-based drug screen, expression of ‘classical’ subtype genes also correlates with better response to clinical drugs. Our results thus uncover a functional hierarchy of PDAC cell states linked to transcriptional tumor subtypes, and support the use of PDAC organoids as a clinically relevant model for in vitro studies of tumor heterogeneity.

Glioblastoma multiforme (GBM) are devastating neoplasms with high invasive capacity. GBM has been difficult to study in vitro. Therapeutic progress is also limited by cellular heterogeneity within and between tumors. To address these challenges, we present an experimental model using human cerebral organoids as a scaffold for patient-derived glioblastoma cell invasion. By tissue clearing and confocal microscopy, we show that tumor cells within organoids extend a network of long microtubes, recapitulating the in vivo behavior of GBM. Single-cell RNA-seq of GBM cells before and after co-culture with organoid cells reveals transcriptional changes implicated in the invasion process that are coherent across patient samples, indicating that GBM cells reactively upregulate genes required for their dispersion. Functional therapeutic targets are identified by an in silico receptor-ligand pairing screen detecting potential interactions between GBM and organoid cells. Taken together, our model has proven useful for studying GBM invasion and transcriptional heterogeneity in vitro, with applications for both pharmacological screens and patient-specific treatment selection at a time scale amenable to clinical practice.

3D cell cultures enable the in vitro study of dynamic biological processes such as the cell cycle, but their use in high-throughput screens remains impractical with conventional fluorescent microscopy. Here, we present a screening workflow for the automated evaluation of mitotic phenotypes in 3D cell cultures by light-sheet microscopy. After sample preparation by a liquid handling robot, three-dimensional cell spheroids are imaged for 24 hours in toto with a dual inverted selective plane illumination (diSPIM) microscope with a much improved signal-to-noise ratio, higher imaging speed, isotropic resolution and reduced light exposure compared to a spinning disc confocal microscope. A dedicated high-content image processing pipeline implements convolutional neural network based phenotype classification. We illustrate the potential of our approach by siRNA knock-down and epigenetic modification of 28 mitotic target genes for assessing their phenotypic role in mitosis. By rendering light-sheet microscopy operational for high-throughput screening applications, this workflow enables target gene characterization or drug candidate evaluation in tissue-like 3D cell culture models.

Mutations in the thyroid hormone receptor α 1 gene (THRA) have recently been identified as a cause of intellectual deficit in humans. Patients present with structural abnormalities including microcephaly, reduced cerebellar volume and decreased axonal density. Here, we show that directed differentiation of THRA mutant patient-derived iPSCs to forebrain neural progenitors is markedly reduced, but mutant progenitor cells can generate deep and upper cortical layer neurons and form functional neuronal networks. Quantitative lineage tracing shows that THRA mutation-containing progenitor cells exit the cell cycle prematurely, resulting in reduced clonal output. Using a novel micropatterned chip assay, we find that spatial self-organisation of mutation-containing progenitor cells is impaired, consistent with downregulated expression of cell-cell adhesion genes. These results reveal for the first time that thyroid hormone receptor α1 is required for normal neural progenitor cell proliferation and organisation in human cerebral cortical development. They also exemplify novel quantitative approaches for studying neurodevelopmental disorders using patient-derived cells in vitro.

Abstract Tumour heterogeneity remains a major obstacle to effective and precise therapy for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), the most common pancreatic cancer. Several transcriptional subtypes of PDAC with differential prognosis have been described, but they co-occur within tumours and are difficult to distinguish in routine clinical workflows. To investigate the relationship between transcriptional PDAC subtypes, local tissue morphology and the tumour microenvironment, we employed in situ sequencing to profile single cells in their spatial tissue context. We identify five transcriptional subtypes of PDAC cells occurring in three distinct morphological patterns, including secretory tumour cell monolayers, invasive tumour cells with high expression of cell adhesion molecules CEACAM5 and CEACAM6 , and spatially distributed tumour cells associated with inflammatory-type fibroblasts. Analysis of bulk RNA-sequencing datasets of the TCGA-PAAD and PACA-AU cohorts according to these spatio-transcriptional subtypes confirmed their prognostic significance. Our results thus indicate an automatable substratification based on spatially-resolved transcriptomics of PDAC and identify distinct subtypes of ‘classical’ PDAC, representing most cases of this devastating malignancy.