Abstract

 Basic helix–loop–helix (bHLH) transcription factors have been identified for neurons and their precursors but not for glial cells. We have identified two bHLH factors, Oligo1 and Oligo2, that are specifically expressed in zones of neuroepithelium from which oligodendrocyte precursors emerge, as well as in the precursors themselves. Expression of Oligo2 in the spinal cord precedes that of platelet-derived growth factor receptor α (PDGFRα), the earliest known marker of oligodendrocyte precursors, by several days. Ectopic expression of Oligo2 in vivo causes ectopic expression of Sox10, an HMG-box transcription factor expressed in oligodendrocyte and other glial precursors. These data identify Oligo genes as the earliest known markers of oligodendrocyte lineage determination and suggest they play a causal role in this process.

Abstract

 In this study, we show that oligodendrocyte differentiation is powerfully inhibited by activation of the Notch pathway. Oligodendrocytes and their precursors in the developing rat optic nerve express Notch1 receptors and, at the same time, retinal ganglion cells express Jagged1, a ligand of the Notch1 receptor, along their axons. Jagged1 expression is developmentally regulated, decreasing with a time course that parallels myelination in the optic nerve. These results suggest that the timing of oligodendrocyte differentiation and myelination is controlled by the Notch pathway and raise the question of whether localization of myelination is controlled by this pathway.

Monocytes are a distinct subset of myeloid cells with diverse functions in early inflammatory immune modulation. While previous studies have surveyed the role of microRNA regulation on different myeloid cell lines and primary cultures, the time-dependent kinetics of inflammatory stimulation on miRNA expression and the relationship between miRNA-to-target-RNA expression have not been comprehensively profiled in monocytes. In this study, we use next-generation sequencing and RT-PCR assays to analyze the non-coding small RNA transcriptome of unstimulated and lipopolysaccharide (LPS)-stimulated monocytes at 6 and 24 hours. We identified a miRNA signature consisting of five mature miRNAs (hsa-mir-146a, hsa-mir-155, hsa-mir-9, hsa-mir-147b, and hsa-mir-193a) upregulated by LPS-stimulated monocytes after 6 hours and found that most miRNAs were also upregulated after 24 hours of stimulation. Only one miRNA gene was down-regulated and no other small RNAs were found dysregulated in monocytes after LPS treatment. In addition, novel tRNA-derived fragments were also discovered in monocytes, although none showed significant changes upon LPS stimulation. Interrogation of validated miRNA targets by transcriptomic analysis revealed that the majority of differential mRNA expression was maintained in LPS-stimulated monocytes although few of miRNA targets seemed to obtain heterogeneous expression pattern along the treatment. Our findings reveal a potential role by which selective miRNA upregulation and stable expression of other small RNAs enable monocytes to develop finely tuned cellular responses during acute inflammation.

The therapeutic expansion of Foxp3+ regulatory T cells (Tregs) shows promise for treating autoimmune and inflammatory disorders. Yet, how this treatment affects the heterogeneity and function of Tregs is not clear. Using single-cell RNA-seq analysis, we characterized 31,908 Tregs from the mice treated with a half-life extended mutant form of murine IL-2 (IL-2 mutein, IL-2M) that preferentially expanded Tregs, or mouse IgG Fc as a control. Cell clustering analysis revealed that IL-2M specifically expands multiple sub-states of Tregs with distinct expression profiles. TCR-profiling with single-cell analysis uncovered Treg migration across tissues and transcriptional changes between clonally related Tregs following IL-2M treatment. Finally, we identified IL-2M- expanded Tnfrsf9+Il1rl1+ Tregs with superior suppressive function, highlighting the potential of IL-2M to expand highly suppressive Foxp3+ Tregs.

ABSTRACT Small interfering RNAs (siRNA) therapeutics have developed rapidly in recent years, despite the challenges associated with delivery of large, highly charged nucleic acids. Delivery of siRNA therapeutics to the liver has been established, with conjugation of siRNA to N-acetylgalactosamine (GalNAc) providing durable gene knockdown in hepatocytes following subcutaneous injection. GalNAc binds the asialoglycoprotein receptor (ASGPR) that is highly expressed on hepatocytes and exploits this scavenger receptor to deliver siRNA across the plasma membrane by endocytosis. However, siRNA needs to access the RNA-induced silencing complex (RISC) in the cytoplasm to provide effective gene knockdown and the entire siRNA delivery process is very inefficient, likely due to steps required for endosomal escape, intracellular trafficking, and stability of siRNA. To reveal the cellular factors limiting delivery of siRNA therapeutics, we performed a pooled, genome wide knockout screen based on delivery of GalNAc conjugated siRNA targeting the HPRT1 gene in the human hepatocellular carcinoma line Hep3B. Our primary pooled genome wide knockout screen identified candidate genes that when knocked out significantly enhanced siRNA efficacy in Hep3B cells. Follow-up studies indicate that knockout of one gene in particular, RAB18 , improved siRNA efficacy.

Abstract Background Elucidation of immune populations with single-cell RNA-seq has greatly benefited the field of immunology by deepening the characterization of immune heterogeneity and leading to the discovery of new subtypes. However, single-cell methods inherently suffer from limitations in the recovery of complete transcriptomes due to the prevalence of cellular and transcriptional dropout events. This issue is often compounded by limited sample availability and limited prior knowledge of heterogeneity, which can confound data interpretation. Results Here, we systematically benchmarked seven high-throughput single-cell RNA-seq methods. We prepared 21 libraries under identical conditions of a defined mixture of two human and two murine lymphocyte cell lines, simulating heterogeneity across immune-cell types and cell sizes. We evaluate methods by their cell recovery rate, library efficiency, sensitivity, and ability to recover expression signatures for each cell type. We observed higher mRNA detection sensitivity with the 10x Genomics 5’ v1 and 3’ v3 methods. We demonstrate that these methods have fewer drop-out events which facilitates the identification of differentially-expressed genes and improves the concordance of single-cell profiles to immune bulk RNA-seq signatures. Conclusion Overall, our characterization of immune cell mixtures provides useful metrics, which can guide selection of a high-throughput single-cell RNA-seq method for profiling more complex immune-cell heterogeneity usually found in vivo .

Abstract The current state-of-the-art in hPSC culture is a bespoke and user-dependent process limiting the scale and complexity of the experiments performed and introducing operator-to-operator and day-to-day variation. Artificial intelligence (AI) offers the speed and flexibility to bridge the gap between a human-dependent process and industrial-scale automation. We evaluated an AI approach for counting exact cell numbers of undifferentiated human induced pluripotent stem cells in brightfield images for automating hPSC culture. The neural network generates a topological density map for accurate cell counts. We found that the image-based AI algorithm can determine a precise number of hPSCs and is superior to fluorescence-labeled object detection; the algorithm can ignore well edges, meniscus effects, and dust, achieving an average error of 5.6%. We have built a prototype capable of making a go/no go decision for stem cell passaging to perform 26,400 individual well-level counts from 422,400 images in 12 hours at low cost.

ABSTRACT Cell therapy as a promising therapeutic modality to treat cancer has been intensively studied for decades. However, the clinical trials have indicated that patients under T cell therapy may develop severe cytokine release syndrome resulting in hospitalization or even death. Furthermore, genetic modifications to promote proliferation and persistence of T cells could result in high numbers of long-lived engineered cells in patients after treatment. In this study we developed a novel tBID-based safety switch regulated through a small molecule inducible on switch to control undesired toxicity or ablate engineered cells as needed. We compared several tBID-based safety switch constructs with the clinically validated safety switches, HSV-TK (human herpes simplex virus thymidine kinase) and iCasp9 (inducible Caspase 9), few tBID-based safety switch constructs were systematically tested and investigated in vitro in Jurkat or human primary T cells. We demonstrated that our novel tBID based safety switch, with optimization, was able to eliminate up to ~90% of transduced human primary T cells within 72hr after activation, providing an alternative switch system to manage safety concerns for cell therapy.

ABSTRACT Obesity and type 2 diabetes (T2D) remain major global healthcare challenges and developing therapeutics necessitate using nonhuman primate models. Here, we present transcriptomic and proteomic analyses of all the major organs of cynomolgus monkeys with spontaneous obesity or T2D in comparison to healthy controls. Molecular changes occur predominantly in the adipose tissues of individuals with obesity, while extensive expression perturbations among T2D individuals are observed in many tissues, such as the liver, kidney, brain, and heart. Immune response-related pathways are upregulated in obesity and T2D, whereas metabolism and mitochondrial pathways are downregulated. Incorporating human single-cell RNA sequencing findings corroborates the role of macrophages and monocytes in obesity. Moreover, we highlight some potential therapeutic targets including SLC2A1 and PCSK1 in obesity as well as SLC30A8 and SLC2A2 in T2D. Our findings provide insights into tissue-specific molecular foundations of obesity and T2D and reveal the mechanistic links between these two metabolic disorders.