In gene therapy with human hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs), each gene-corrected cell and its progeny are marked in a unique way by the integrating vector. This feature enables lineages to be tracked by sampling blood cells and using DNA sequencing to identify the vector integration sites. Here, we studied five cell lineages (granulocytes, monocytes, T cells, B cells, and natural killer cells) in patients having undergone HSPC gene therapy for Wiskott-Aldrich syndrome or beta hemoglobinopathies. We found that the estimated minimum number of active, repopulating HSPCs (which ranged from 2,000 to 50,000) was correlated with the number of HSPCs per kg infused. We sought to quantify the lineage output and dynamics of gene-modified clones; this is usually challenging because of (i) sparse sampling of the various cell types during the analytical procedure, (ii) contamination during cell isolation, and (iii) different levels of vector marking in the various lineages. We therefore measured the residual contamination and corrected our statistical models accordingly, in order to provide a rigorous analysis of the HSPC lineage output. A cluster analysis of the HSPC lineage output highlighted the existence of several stable, distinct differentiation programs, including myeloid-dominant, lymphoid-dominant and balanced cell subsets. Our study evidenced the heterogeneous nature of the cell lineage output from HSPCs, and provided methods for analyzing these complex data.

中文翻译：

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基因治疗患者的克隆追踪揭示了人类造血分化程序的多样性

在人类造血干细胞和祖细胞 (HSPC) 的基因治疗中，每个基因校正的细胞及其后代都被整合载体以独特的方式标记。此功能可以通过对血细胞进行采样并使用 DNA 测序来识别载体整合位点来跟踪谱系。在这里，我们研究了接受 HSPC 基因治疗的 Wiskott-Aldrich 综合征或 β 血红蛋白病患者的五种细胞谱系（粒细胞、单核细胞、T 细胞、B 细胞和自然杀伤细胞）。我们发现，估计的最小活性、重新填充 HSPC 数量（范围从 2,000 到 50,000）与每公斤输注的 HSPC 数量相关。我们试图量化基因修饰克隆的谱系输出和动态；这通常具有挑战性，因为 (i) 在分析过程中对各种细胞类型进行了稀疏采样，(ii) 在细胞分离过程中受到污染，以及 (iii) 不同谱系中不同水平的载体标记。因此，我们测量了残留污染并相应地更正了我们的统计模型，以便对 HSPC 谱系输出进行严格的分析。HSPC 谱系输出的聚类分析强调了几种稳定、不同的分化程序的存在，包括髓系、淋巴系和平衡细胞亚群。我们的研究证明了来自 HSPC 的细胞谱系输出的异质性，并提供了分析这些复杂数据的方法。(iii) 不同谱系中不同级别的矢量标记。因此，我们测量了残留污染并相应地更正了我们的统计模型，以便对 HSPC 谱系输出进行严格的分析。HSPC 谱系输出的聚类分析强调了几种稳定、不同的分化程序的存在，包括髓系、淋巴系和平衡细胞亚群。我们的研究证明了来自 HSPC 的细胞谱系输出的异质性，并提供了分析这些复杂数据的方法。(iii) 不同谱系中不同级别的矢量标记。因此，我们测量了残留污染并相应地更正了我们的统计模型，以便对 HSPC 谱系输出进行严格的分析。HSPC 谱系输出的聚类分析强调了几种稳定、不同的分化程序的存在，包括髓系、淋巴系和平衡细胞亚群。我们的研究证明了来自 HSPC 的细胞谱系输出的异质性，并提供了分析这些复杂数据的方法。不同的分化程序，包括髓系、淋巴系和平衡细胞亚群。我们的研究证明了来自 HSPC 的细胞谱系输出的异质性，并提供了分析这些复杂数据的方法。不同的分化程序，包括髓系、淋巴系和平衡细胞亚群。我们的研究证明了来自 HSPC 的细胞谱系输出的异质性，并提供了分析这些复杂数据的方法。