SUMMARY Multiple Myeloma (MM) is driven by clonal plasma cell (PC)-intrinsic factors and changes in the tumorigenic microenvironment (TME). To investigate if residual polyclonal PCs (pPCs) are disrupted, single-cell (sc) RNAseq and sc B-cell receptor analysis were applied in a cohort of 46 samples with PC dyscrasias and 18 healthy donors (HDs). Out of n= 213,074 CD138 pos PCs, 42,717 were genotypically identified as pPCs. Compared to HDs, we detected quantitative and qualitative differences in pPCs of patients showing immunoparesis, where we showed a pro-inflammatory status, driven by specific cellular interactions with TME. Finally, we derived a “hPC signature” that, once inferred in the CoMMpass dataset, was predictive of PFS and OS. Our findings show that genotypic, single-cell identification of pPCs in PC dyscrasias has relevant pathogenic and clinical implications.

Smoldering multiple myeloma (SMM) is an asymptomatic plasma cell (PC) neoplasm that may evolve with variable frequency into multiple myeloma (MM). SMM is initiated by chromosomal translocations involving the immunoglobulin heavy-chain locus or by hyperdiploidy and evolves through acquisition of additional genetic lesions. In this scenario, we aimed at establishing a reliable analysis pipeline to infer genomic lesions from transcriptomic analysis, by combining single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) with B-cell receptor sequencing and copy number abnormality (CNA) analysis to identify clonal PCs at the genetic level along their specific transcriptional landscape. We profiled 20 465 bone marrow PCs derived from 5 patients with SMM/MM and unbiasedly identified clonal and polyclonal PCs. Hyperdiploidy, t(11;14), and t(6;14) were identified at the scRNA level by analysis of chimeric reads. Subclone functional analysis was improved by combining transcriptome with CNA analysis. As examples, we illustrate the different functional properties of a light-chain escape subclone in SMM and of different B-cell and PC subclones in a patient affected by Wäldenstrom macroglobulinemia and SMM. Overall, our data provide a proof of principle for inference of clinically relevant genotypic data from scRNA-seq, which in turn will refine functional annotation of the clonal architecture of PC dyscrasias.