Investigating cellular hierarchies in acute myeloid leukemia using single-cell genomics

Abstract

Acute myeloid leukemia is an aggressive type of blood cancer with a poor survival rate. Leukemic stem cells (LSCs) govern the disease by producing rapidly dividing progenitor cells and driving relapse. Molecular characterization of leukemic stem cells and downstream hierarchies has been hampered by the lack of methods to unambiguously identify LSCs at single-cell level. In the first part of this thesis, we presented an approach to identify and molecularly profile LSCs with the addition of clonal resolution to single-cell multi-omics data. We showed that LSCs resemble active healthy hematopoietic stem cells (HSCs) and can robustly be distinguished from dormant HSCs and leukemic progenitors. Downstream of LSCs, immature progenitors had a high patient-to-patient variability and its phenotype was associated with chemotherapy response. As a complementary strategy, we demonstrated that combining functional experiments with single-cell RNA sequencing is a suitable approach for the identification of LSCs which transcriptomically do not resemble HSCs. In the last part of the thesis, we showed how computational methods to annotate flow cytometry datasets using single-cell genomics atlases, is a promising avenue for translating findings from single-cell omics to the clinics. Together, the work presented in this thesis underscore the potential of single-cell technologies to advance our knowledge on acute myeloid leukemia.

La leucèmia mieloide aguda és un tipus de càncer de la sang amb una taxa de curació molt baixa. Les cèl·lules mare de la leucèmia (LSCs) són les causants de la malaltia donat que produeixen constantment cèl·lules progenitores que es divideixen molt ràpidament. A més, les LSCs són la població responsable de la recurrència de la malaltia. La caracterització a nivell molecular de les cèl·lules mare de la leucèmia i de les poblacions cel·lulars situades sota el seu control ha estat limitada per la falta de metodologies capaces d'identificar LSCs a nivell de cèl·lula individual. En la primera part de la tesi, es presenta un mètode per a caracteritzar les LSCs a nivell molecular fonamentat en l'addició de resolució clonal a dades derivades de mètodes multi-òmics a nivell de cèl·lula individual. Amb aquestes dades es pot concloure que les LSCs s'assemblen a cèl·lules mare hematopoètiques sanes en estat actiu (HSCs) i poden distingir-se de manera robusta de HSCs en estat quiescent i de cèl·lules progenitores leucèmiques. Un esglaó per baix de les LSCs, es troben progenitors immadurs amb un transcriptoma molt variable entre els pacients i el fenotip dels quals està associat amb la resposta a la quimioteràpia. Com a metodologia complementària, s'exposa com combinant experiments funcionals amb la seqüenciació d'ARN en cèl·lules individuals és una estratègia apropiada per a la identificació de LSCs, el transcriptoma de les quals no s'assembla a les HSCs. Finalment, en l'últim capítol de la tesi, es presenta un mètode informàtic per a l'anotació de dades de citometria de flux utilitzant atles generats amb mètodes multi-omics a nivell de cèl·lula individual. Algoritmes com aquest són una prometedora estratègia per a portar els descobriments derivats d'estudis amb dades òmiques a nivell de cèl·lula individual a la pràctica clínica. En conjunt, els resultats presentats en aquesta tesi posen de manifest el potencial de les tecnologies genòmiques de cèl·lula individual per al descobriment de nous aspectes biològics de la leucèmia mieloide aguda.