Thirteen is the charm in anaphylaxis Immunoglobulin E (IgE) is a type of antibody associated with allergies and response to parasites such as worms. When high-affinity, allergen-specific IgE binds its target, it can cross-link receptors on mast cells that induce anaphylaxis. It remains unclear, however, how B cells are instructed to generate high-affinity IgE. Gowthaman et al. discovered a subset of T follicular helper cells (T FH 13) that direct B cells to do just that. T FH 13 cells are induced by allergens but not during parasite infection. Transgenic mice lacking these cells show impaired production of high-affinity, anaphylactic IgE. T FH 13 cells, which are elevated in patients with food and aeroallergies, may be targeted in future antianaphylaxis therapies. Science , this issue p. eaaw6433

Identifying host genetic factors modulating immune checkpoint inhibitor (ICI) efficacy has been experimentally challenging because of variations in both host and tumor genomes, differences in the microbiome, and patient life exposures. Utilizing the Collaborative Cross (CC) multi-parent mouse genetic resource population, we developed an approach that fixes the tumor genomic configuration while varying host genetics. With this approach, we discovered that response to anti-PD-1 (aPD1) immunotherapy was significantly heritable in four distinct murine tumor models (

Background - Osteosarcoma (OS) is the most common malignant bone tumor in children. OS is characterized by a high degree of genomic instability, resulting in copy-number alterations and genomic rearrangements with no disease-defining recurrent mutations. Given the diverse genomic landscape of OS and the difficulty of identifying druggable therapeutic targets, use of immunotherapy techniques appears lucrative. However, clinical trials based on molecular characterization have failed to find new effective therapies, and outcomes have not improved over the last 40 years. Materials/Methods - We performed single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) using the 10x Genomics Chromium platform on six fresh tumor biopsy samples from pediatric OS patients. Raw data was processed using 10x CellRanger to produce transcript read counts for each cell. After filtering low-quality cells and doublet removal, counts were normalized using Seurat, and cells were integrated across samples with Harmony. Data was combined with a previously-published OS scRNA-seq cohort of six samples (GSE162454). Two additional OS samples were profiled using 10x Genomics Visium spatial transcriptomics for validation of discovered subtypes and to add spatial context. Results - Clustering identified 16 major cell types based on expression of canonical cell markers. Several immunosuppressive cell types were identified via subclustering of major cell types, including neutrophil myeloid-derived suppressor cells (MDSCs), regulatory and exhausted T-cells, and LAMP3+ dendritic cells. Markers for the cell types found in OS were identified for further validation using imaging techniques, including Visium spatial transcriptomics. We performed deconvolution using the scRNA-seq cell identities to examine colocalization of discovered cell types. Overall, the discovered clusters were common between patients, showing consistent cell type proportions. However, we found patient-specific differences in the frequency of some cell types, with one sample showing a higher proportion of T-cells along with increased presence of colocalized IFN-stimulated macrophages, and the other with a greater presence of neutrophils/MDSCs. Conclusions - Using single-cell transcriptomics, we were able to discover the presence of multiple immunosuppressive cell subtypes of neutrophils, T-cells, and dendritic cells. Additionally, spatial transcriptomics revealed multiple similar clusters between samples, and common colocalization of the discovered cell types within those clusters. However, differences in T-cell presence and interferon induction may be indicative of patient-specific immunogenicity in osteosarcoma tumors.