Influenza interaction with cocirculating pathogens, and its impact on surveillance, pathogenesis and epidemic profile: a key role for mathematical modeling

ABSTRACT Evidence is mounting that influenza virus, a major contributor to the global disease burden, interacts with other pathogens infecting the human respiratory tract. Taking into account interactions with other pathogens may be critical to determining the real influenza burden and the full impact of public health policies targeting influenza. That necessity is particularly true for mathematical modeling studies, which have become critical in public health decision-making, despite their usually focusing on lone influenza virus acquisition and infection, thereby making broad oversimplifications regarding pathogen ecology. Herein, we review evidence of influenza virus interaction with bacteria and viruses, and the modeling studies that incorporated some of these. Despite the many studies examining possible associations between influenza and Streptococcus pneumoniae, Staphylococcus aureus, Haemophilus influenzae, Neisseria meningitides , respiratory syncytial virus, human rhinoviruses, human parainfluenza viruses, etc., very few mathematical models have integrated other pathogens alongside influenza. A notable exception is the recent modeling of the pneumococcus-influenza interaction, which highlighted potential influenza-related increased pneumococcal transmission and pathogenicity. That example demonstrates the power of dynamic modeling as an approach to test biological hypotheses concerning interaction mechanisms and estimate the strength of those interactions. We explore how different interference mechanisms may lead to unexpected incidence trends and misinterpretations. Using simple transmission models, we illustrate how existing interactions might impact public health surveillance systems and demonstrate that the development of multipathogen models is essential to assess the true public health burden of influenza, and help improve planning and evaluation of control measures. Finally, we identify the public health needs, surveillance, modeling and biological challenges, and propose avenues of research for the coming years. Author Summary Influenza is a major pathogen responsible for important morbidity and mortality burdens worldwide. Mathematical models of influenza virus acquisition have been critical to understanding its epidemiology and planning public health strategies of infection control. It is increasingly clear that microbes do not act in isolation but potentially interact within the host. Hence, studying influenza alone may lead to masking effects or misunderstanding information on its transmission and severity. Herein, we review the literature on bacterial and viral species that interact with the influenza virus, interaction mechanisms, and mathematical modeling studies integrating interactions. We report evidence that, beyond the classic secondary bacterial infections, many pathogenic bacteria and viruses probably interact with influenza. Public health relevance of pathogen interactions is detailed, showing how potential misreading or a narrow outlook might lead to mistaken public health decisionmaking. We describe the role of mechanistic transmission models in investigating this complex system and obtaining insight into interactions between influenza and other pathogens. Finally, we highlight benefits and challenges in modeling, and speculate on new opportunities made possible by taking a broader view: including basic science, clinical relevance and public health

Modeling the crossover behavior of the bacterial infection with the COVID-19 epidemics

To explore the crossover linkage of the bacterial infections resulting from the viral infection, within the host body, a computational framework is developed. It analyzes the additional pathogenic effect of Streptococcus pneumonia, one of the bacteria that can trigger the super-infection mechanism in the COVID-19 syndrome and the physiological effects of innate immunity for the control or eradication of this bacterial infection. The computational framework, in a novel manner, takes into account the action of pro-inflammatory and anti-inflammatory cytokines in response to the function of macrophages. A hypothetical model is created and is transformed to a system of non-dimensional mathematical equations. The dynamics of three main parameters (macrophages sensitivity κ, sensitivity to cytokines η and bacterial sensitivity ϵ), analyzes a “threshold value” termed as the basic reproduction number R0 which is based on a sub-model of the inflammatory state. Piece-wise differentiation approach is used and dynamical analysis for the inflammatory response of macrophages is studied in detail. The results shows that the inflamatory response, with high probability in bacterial super-infection, is concomitant with the COVID-19 infection. The mechanism of action of the anti-inflammatory cytokines is discussed during this research and it is observed that these cytokines do not prevent inflammation chronic, but only reduce its level while increasing the activation threshold of macrophages. The results of the model quantifies the probable deficit of the biological mechanisms linked with the anti-inflammatory cytokines. The numerical results shows that for such mechanisms, a minimal action of the pathogens is strongly amplified, resulting in the “chronicity” of the inflammatory process.Taif University, Taif, Saudi Arabi

Modeling infectious disease dynamics in the complex landscape of global health.

Despite some notable successes in the control of infectious diseases, transmissible pathogens still pose an enormous threat to human and animal health. The ecological and evolutionary dynamics of infections play out on a wide range of interconnected temporal, organizational, and spatial scales, which span hours to months, cells to ecosystems, and local to global spread. Moreover, some pathogens are directly transmitted between individuals of a single species, whereas others circulate among multiple hosts, need arthropod vectors, or can survive in environmental reservoirs. Many factors, including increasing antimicrobial resistance, increased human connectivity and changeable human behavior, elevate prevention and control from matters of national policy to international challenge. In the face of this complexity, mathematical models offer valuable tools for synthesizing information to understand epidemiological patterns, and for developing quantitative evidence for decision-making in global health

Mathematical modelling of co-colonization and within-host abundance ratios in multi-type pathogen dynamics

Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia computacional (Biologia computacional),Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015In recent years our understanding of infectious-disease epidemiology has been greatly increased through mathematical modelling. The major goal of any mathematical study in epidemiology is to develop understanding of the interplay between the variables that determine the course of infection within an individual, and the variables that control the pattern of infections within communities of people. The epidemiology of multi-type pathogen systems, such as dengue, malaria and pneumococcus are notoriously challenging. Direct and indirect interactions between multiple strains shape pathogen population processes, both at the level of a single host and at the population level. Quantifying these interactions is crucial, and the new technologies that are now available to detect multiple infections with different pathogen types are opening new avenues in this endeavour. In this thesis, motivated by the pneumococcus system, we study the colonization dynamics by a multi-type pathogen and focus particularly on co-colonization phenomena, which reflects the simultaneous colonization/infection (terms used in this thesis interchangeably) by two antigenic types of the same pathogen. We pretend to introduce strain ratios, first quantified by Brugger et al. (2010), when modelling the co-colonization phenomena. Therefore, a mathematical epidemiological model is constructed using ordinary differential equations to examine the prevalence and distribution of the co-colonization in the population. Interestingly, we find one scenario where the infection can still persist despite the basic reproduction number R0 being below 1. The phenomena of backward bifurcation is also observed. Moreover, the proportion of each double infected class, at equilibrium, is independent of the size of susceptible or single infected class. Based on a static epidemiological point of view, we also develop an within-host model to study the distribution of co-colonization in an average host. Both models show a clear equal abundance ratio (1:1) prevalence and this seems to be robust despite varying the parameters.A Epidemiologia é uma ciência que estuda quantitativamente a distribuição dos fenómenos de saúde/doença, e seus factores condicionantes e determinantes, nas populações humanas. Esta permite ainda avaliar a eficácia das intervenções realizadas no âmbito da saúde pública. O fundador da teoria epidemiológica moderna é Ronald Ross cujo estudo no ciclo de vida da malária concedeu-lhe o Nobel em 1902. Este utilizou a modelação matemática para investigar a eficácia das intervenções na prevenção desta doença. No entanto, foi só no final do século XX que a modelação matemática se tornou mais popular. Nos últimos anos o nosso conhecimento relativo à epidemiologia das doenças infecciosas desenvolveu-se bastante devido à modelação matemática. O principal objectivo de qualquer estudo matemático em epidemiologia é melhorar o nosso entendimento relativo às relações das variáveis que determinam o curso de uma infecção quer ao nível do indivíduo como ao nível das comunidades. No entanto, devemos ter sempre em conta que os modelos são sempre abstracções/simplificações dos fenómenos em estudo e os resultados obtidos aproximações do sistema real. A modelação têm sido aplicada para o estudo de diversas doenças infecciosas tal como a sarampo, HIV ou a dengue. Estes modelos revelam-se ferramentas essenciais para compreender a dinâmica das doenças infecciosas e auxiliar no planeamento e controlo das mesmas. Nesta tese, estou interessada em estudar as dinâmicas das doenças infecciosas, mas mais precisamente, explorar através da modelação matemática o fenómeno de co-colonização ou também designado por múltipla colonização. Esta significa a colonização simultânea do hospedeiro por vários microorganismos (da mesma espécie ou diferente). É sabido desde há décadas que a co-colonização é um fenómeno comum na natureza e com importantes consequências para o hospedeiro e parasita. Para o hospedeiro, representa um desafio extra para o seu sistema imunitário. Para o parasita, conduz a interacções directas e indirectas entre as diversas estirpes alterando a sua dinâmica e transmissão. Geralmente este fenómeno agrava o estado de saúde do individuo em comparação com as infecções simples, ou seja, quando o individuo é unicamente colonizado por um parasita. Quantificar a interacção entre as diversas estirpes envolvidas revela-se por isso fundamental, e as novas tecnologias que estão hoje em dia disponíveis para detectar os diferentes patogénios envolvidos, estão a abrir caminho nesta área. Recentemente, Brugger et al. (2010) revelou com os seus estudos na bactéria Streptococcus pneumoniae, também conhecida por pneumoccocus, que a co-colonização tem uma prevalência de 7:9%. Aparentemente, é também mais comum para o hospedeiro apresentar sensivelmente a mesma proporção, usualmente designada por 1:1, entre as duas estirpes da bactéria. Esta prevalência foi também observada independentemente por Valente et al. (2012), mas desta vez em indivíduos saudáveis. Este padrão parece ser, por isso, independente do estado de saúde do indivíduo. O pneumococcus é uma bactéria gram-positiva que normalmente vive assimptomáticamente na nasofaringe e cuja prevalência está aumentada nos primeiros cinco anos de vida de um indivíduo. Ocasionalmente, esta pode migrar para outras regiões do corpo e potencialmente causar uma série de doenças, desde infecções respiratórias ligeiras (otites, etc.) até doenças mais invasivas (pneumonia, septicémia, meningite, etc.). O fenómeno da co-colonização parece também ser um importante factor para a evolução desta espécie, uma vez que representa uma oportunidade para a transferência horizontal de genes. Incorporar esta informação sobre os rácios nos modelos é relevante, uma vez que pode auxiliar na compreensão da sua dinâmica de transmissão e potencialmente prever o impacto de políticas de intervenção, tal como a vacinação. Para um organismo tão diverso como o penumococcus, com mais de 90 estirpes diferentes identificadas, a compreensão da sua biologia está longe de estar completa, e formular modelos reais ainda representa um desafio. Nesta tese foi feito um estudo detalhado acerca do padrão de cocolonização na nasofaringe por múltiplas estirpes do pneumococcus. Mais precisamente, pretendo compreender os factores que justificam a sua prevalência na população e a distribuição dos rácios de cocolonização no caso do hospedeiro apresentar duas estirpes. O principal objectivo deste estudo foi desenhar um modelo matemático que representasse adequadamente a infecção pelo pneumococcus para que o seu output fosse suficientemente preciso para explicar as características da distribuição das estirpes no hospedeiro. Nesse sentido, usei duas abordagens diferentes (mas complementares) para modelar a co-colonização. Em primeiro lugar, usando equações diferenciais ordinárias, construí um modelo epidemiológico determinístico com estrutura nos tipos de co-colonização. Esta abordagem parte da dinâmica de uma população com vista a estudar a distribuição num único indivíduo. Portanto caracteriza-se como uma abordagem topdown. Numa segunda abordagem, criei um modelo probabilístico que a partir da dinâmica da infecção no indivíduo, permite observar a distribuição das estirpes na população. Esta abordagem caracteriza-se como bottom-up. Em ambos os modelos, os resultados que obtive evidenciaram os mecanismos imunitários e estocásticos responsáveis pela distribuição dos rácios de co-colonização. Foi observada uma clara predominância dos rácios 1:1 e este resultado parece ser robusto quando se variam os parâmetros dos modelos. Foram identificados os equilibrios do sistema (trivial e endémico) e avaliada a sua estabilidade. Curiosamente, no modelo epidemiológico, encontrei um cenário em que a infecção pode persistir apesar do número básico de reprodução R0 ser inferior a 1. Este fenómeno tem o nome de backward bifurcation e consiste numa alteração estrutural da estabilidade dos equilíbrios, que deve-se essencialmente ao facto do modelo desenvolvido estruturar os hospedeiros co-colonizados em classes. Estas em média apresentam um número básico de reprodução superior aos hospedeiros colonizados por uma única estirpe. Assim, contribuem em média para uma maior transmissão da infecção na população. Também a proporção de cada classe de hospedeiros duplamente infectados relativamente ao total de hospedeiros infectados, no equilíbrio, é independente da magnitude da classe dos susceptíveis ou dos infectados apenas por uma estirpe. Isto significa que quando o hospedeiro é infectado por uma segunda estirpe tem uma probabilidade fixa de apresentar um determinado rácio. Neste modelo epidemiológico foi também possível verificar, que o mecanismo responsável por desviar a distribuição em torno do rácio 1:1 baseia-se no pressuposto que cada classe de cocolonizados ter taxas de recuperação diferentes, onde umas classes recuperam mais rapidamente que outras. Este rácio traduz como os diferentes patogénios, como um "todo", estão expostos ao sistema imunitário do hospedeiro. Todas as simulações numéricas foram realizadas usando a linguagem de programação Python e o software cientifico Mathematica. Construir modelos epidemiológicos que reflictam o fenómeno de cocolonização é fundamental para melhor compreender determinadas doenças, mas também apresenta muitos desafios técnicos. Nomeadamente, quanto mais factores biológicos forem tidos em conta na modelação, no sentido de os tornar mais realistas, mais parâmetros serão introduzidos e mais complexa será a sua análise. No entanto, seria interessante no futuro incorporar factores como: a identidade das estirpes, a heterogeneidade dos hospedeiros e as variações na sua resposta imunitária. Para além disso, poderíamos ter ainda em conta o fenómeno de co-transmissão, ou seja, a infecção do hospedeiro por mais de um parasita durante o mesmo evento de transmissão. Com isto poderíamos, potencialmente, contribuir para o estudo da evolução da virulência destes patogénios. No entanto, é fundamental que hajam mais resultados experimentais para se fazer uma comparação e validação dos resultados teóricos com vista à criação de modelos biológicos mais representativos da realidade

The importance of pneumococcal capsule in inate immunity and biofilm formation

Chapter 1 gives an overview about Streptococcus pneumoniae, its role as a human pathogen and its virulence factors. Additionally, biofilm development and its relevance in clinics are introduced, and the innate immune response to pneumococcus as well as bacterial-viral interactions in the upper respiratory tract are also discussed. Chapter 2 emphasizes the three main topics of this thesis: the role of capsule and pneumolysin in the immune response in the respiratory tract, biofilm formation of S. pneumoniae serotypes and commensal streptococci in vitro, and host innate immune responses to RSV and S. pneumoniae during in vitro co-infections. Aims and hypotheses are provided here. Chapter 3 is divided into two parts: First, the release of the pro-inflammatory cytokines CXCL8 and IL-6 from the human pharyngeal epithelial cell line Detroit 562 and from human bronchial epithelial cells (iHBEC) is described in response to S. pneumoniae. Capsule was shown to suppress the release of both cytokines in both cell lines tested, but release was much less from iHBEC cells. During intranasal colonization of mice, suppression of CXCL8 release by the capsule was also observed in vivo, but the effect was only measured in the absence of pneumolysin. Long term, stable nasopharyngeal carriage in a mouse model resulted in the dissemination of nonencapsulated pneumococci into the lungs, whereas encapsulated strains remained in the nasopharynx. The S. pneumoniae capsule thus plays a role in modulation of the pro-inflammatory immune response in the respiratory tract. Second, results on immunological cells and immune regulation in a long term, stable nasopharyngeal carriage mouse model are presented. Mice were infected with encapsulated or nonencapsulated pneumococcal strains, and after 1, 3, 8 and 15 days, were sacrificed to evaluate the numbers of CD45+ cells, neutrophils, macrophages, FoxP3+ regulatory T-cells and CD3+ T-cells in the nasal mucosa as well as the amount of secreted IL-10 in the nasopharynx. Nasopharyngeal colonization which is effectively silent resulted in the stimulation of FoxP3+ regulatory T-cells and IL-10 release associated with immune homeostasis, whereas lung infiltration was required to increase the number of neutrophils and macrophages resulting in a stronger innate immune response in the nasal mucosa. Chapter 4 contains results of mono- and co-stimulation using RSV and pneumococci or pneumococcal virulence factors on the human bronchial epithelial cell line BEAS-2B. An increase in CXCL8 and IL-6 levels was measured for mixed stimulations of RSV and pneumococcus when encapsulated bacteria were used. Increasing pneumolysin concentrations resulted in enhanced CXCL8 levels. Priming of bronchial epithelial cells with RSV opens the door for more severe pneumococcal infections. Chapter 5 is composed of two parts: The first part describes initial biofilm formation of serotypes 6B and 7F in a static model in vitro. Biofilms of both serotypes contained SCVs, but only serotype 6B increased in SCV formation between 16 and 65h of incubation. SCV stability was tested by passaging clones in complex medium, where SCV production is not associated with advantages in growth. Serotype 6B lost the SCV phenotype indicating a fast adaptation to a changing nutritional environment. Limitations of our in vitro model are discussed. The second part is about initial biofilm formation of mixed culture growth of S. pneumoniae with commensal streptococci. Competition dominates this process. S. oralis and pneumococcus compete for nutrients, whereas mixed species growth of S. mitis or S. pseudopneumoniae with S. pneumoniae is mainly influenced by other factors. In Chapter 6 the findings of chapters 3, 4 and 5 are discussed and an outlook for further studies is provided. Chapters 7, 8, 9, 10 and 11 contain the references, the acknowledgements, the curriculum vitae, the appendix and the declaration of originality

Longitudinal colonisation by Streptococcus pneumoniae and nasopharyngeal microbial interactions in health and disease: a South African birth cohort study

Streptococcus pneumoniae (the pneumococcus) is the most common cause of childhood pneumonia. Nasopharyngeal (NP) colonization by the pneumococcus is a necessary first step in the pathogenesis of pneumonia and yet the dynamic nature of pneumococcal colonization remains incompletely understood. In children, asymptomatic colonization of the nasopharynx by the pneumococcus is common and also serves as a reservoir for person-to-person transmission. We aimed to investigate in detail, the dynamics of pneumococcal nasopharyngeal carriage over the first year of life, in a cohort of South African children, particularly after implementation of the 13-valent pneumococcal conjugate vaccine (PCV-13). The study will further elucidate the interaction of S. pneumoniae with other respiratory pathogens and how such interactions may contribute development of severe disease

How Is vaccine effectiveness scaled by the transmission dynamics of interacting pathogen strains with cross- protective immunity?

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