Geospatial risk analysis of disease vectors and vector-borne diseases in boreal and tropical landscapes

Emerging vector-borne infectious diseases pose one of the most significant global threats to human health. The outbreaks and burden of vector-borne infectious diseases are estimated to rise in the face of climate warming. Many emerging infectious diseases, such as COVID-19 and Ebola virus disease, are zoonoses; diseases caused by an agent transmitted between animals and humans, but these diseases are also followed by human-to-human transmission. In this thesis, we consider arthropod-borne infectious diseases, which are also zoonoses but in which humans are most commonly infected as dead-end hosts. Mosquitoes and ticks are vectors for numerous pathogens causing infectious diseases and are globally responsible for millions of human deaths each year. Most vector-borne diseases emerge in the subtropics and tropics, but endemic diseases are present also in northern latitudes. Due to climate warming, numbers of disease cases, and disease severity and also variety are expected to increase especially in Northern Hemisphere which become more suitable for vectors to spread. To avoid costs from the loss of human lives or money, there is a strong need to assess impacts on vector species and their habitats. It is a global responsibility to focus on improving vector control strategies, and disease prevention, first, to “ensure healthy lives and promote well-being for all at all ages” (The United Nations’ Sustainable Development Goal 3), but also to understand that human health is closely connected to animal health and environment (One Health- approach). As such, it is vital to produce new information on vectors’ and vector-borne disease’ (VBD) distributions and the influential factors on their emergence, particularly, in understudied regions. In this thesis, environmentally suitable areas for the mosquito and tick species of medical importance in boreal and tropical landscapes, and the risk areas for two endemic VBDs in Finland were identified for the first time. We utilized climate, vegetation, host and vector data known to affect emergence of these vectors and VBDs at varying spatial scales. To our knowledge, this is the first species distribution modelling (SDM) study on vector species which uses good quality host data, and there are only a handful of earlier studies which included suitability data of vectors to predict VBD occurrence. We used SDM approach with a suite of predictive modelling techniques in two different platforms to explore correlations in species-host-disease-environment relationships and to predict spatial patterns of vector distributions and VBD risk in Finland, and in Kenya. Although SDM approaches are widely used by international and national health agencies such as European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC), Centers for Disease Control and Prevention (CDC) and World Health Organization (WHO) in their vector control strategy and disease prevention programs, it is a new study approach in Finland with no earlier research. In tropical regions, including Kenya, where the need for vector control and disease prevention is highest, rural regions, particularly, remain understudied. Using data on mosquito collections in the Taita Hills region in Kenya, we found that Stegomyia (St., Aedes) and Culex (Cx.) genera, of which species are vectors of many significant pathogens in the tropics, are widely distributed across the region, both in villages and rural areas with rich and sparse vegetation. In Finland, we identified high-risk areas for tick-borne-encephalitis (TBE), one of the most severe endemic infectious disease in the country, based on environmental and host data, and under current and future climate. Future climate forecasts indicated a wider geographical extent of TBE risk especially in southern and western coast, and southern Lapland. We also identified environmentally suitable areas for the potential SINV vectors Aedes (Ae.) cinereus/geminus, Cx. pipiens/torrentium and Culiseta (Cs.) morsitans in Finland, and estimated the risk areas for SINV infections on environmental, host and produced habitat suitability data on vectors. Municipalities with an increased risk for SINV infections were characterized by high environmental suitability for Ae. cinereus/geminus, high densities of black grouse, capercaillie and hazel grouse, a high proportion of mixed forest in peatlands, and a high number of lakes. The risk of transmission was predicted to be greatest in eastern and central Finland, along the western coast up to southern Lapland in latitudes between 61–64°N. Two tick species; Ixodes (I.) ricinus and Ixodes (I.) persulcatus are responsible of transmitting TBE virus (TBEV) in Finland, and we estimated their distributions utilizing historical data, and newly collected ticks, of which we also screened pathogens TBEV and Borrelia burgdorferi sensu lato (b.s.l.). In these ticks, we found none positive for TBEV, but ≈ 47 % of the tick pools were positive for Borrelia b.s.l. High suitability areas for I. ricinus occurred throughout southern and central Finland up to Central Ostrobothnia (64°N), excluding the narrow areas in Ostrobothnia and Pirkanmaa. For I. persulcatus, the regions northwards from Ostrobothnia along the northern coast up to southern Lapland (66°N), Kainuu, North Savo, North Karelia, and areas in Pirkanmaa and Päijät-Häme were estimated to be suitable areas. Based on the predictions, locations with higher air temperature, higher relative humidity, higher precipitation sum and middle infrared reflectance (MIR) levels, and higher densities of white-tailed deer, European hare and red fox were suitable for I. ricinus. For I. persulcatus, higher mean precipitation, higher densities of white-tailed deer, roe deer and mountain hare indicated higher probability of occurrence. Together, these results have implications for improving knowledge on disease prevention, applying geographic information systems (GIS) and SDM approaches for identifying risk areas and environmental determinants, optimizing the use of limited resources for mitigation strategies, and improving public health outcomes. This data is vital for better understanding of the current and future threats, and will help to find facts which assist the authorities in decision-making on correct and effective actions. The results can be applied to other regions located in similar environmental conditions to study regions. Within this work, we also created a framework in which multidisciplinary and multi-organizational data were combined to the same database. With the produced data, we researchers can prioritize the research topics and funding to correct targets and actions in future studies. During the ongoing and following decades, further actions and research are needed to combat new emergences of vectors and VBDs. Vector surveillance, vector distribution studies in space and time, and mapping risks of VBDs under current and future climate, are essential to gain deeper insights into the spatial nature of recent and future global threats for which we have a shared responsibility to combat.Uhkaavat vektorivälitteiset tartuntataudit ovat yksi suurimmista globaaleista uhkakuvista ihmisen terveydelle. Vektorivälitteisten tartuntatautien aiheuttaman taakan odotetaan lisääntyvän voimakkaasti ilmastonmuutoksen seurauksena. Monet uhkaavat tartuntataudit, kuten COVID-19 ja ebola, ovat alkujaan eläimistä ihmisiin tarttuvia tauteja, zoonooseja, jotka kykenevät edelleen siirtymään ihmisestä toiseen. Tässä työssä käsitellään niveljalkaisvälitteisiä infektiotauteja, jotka ovat myös zoonooseja, mutta joissa ihminen on useimmiten taudinaiheuttajan leviämisen kannalta umpikuja. Hyttyset ja puutiaiset ovat välittäjiä monille taudinaiheuttajille ja ovat vastuussa miljoonien ihmisten kuolemista vuosittain. Useimmat vektorivälitteiset tartuntataudit ilmaantuvat subtrooppisilla ja trooppisilla alueilla, mutta endeemisiä tartuntatauteja on aina esiintynyt myös pohjoisilla leveysasteilla. Tartuntatautilukujen ja vakavien tartuntatautien odotetaan kuitenkin lisääntyvän ilmaston lämpenemisen vaikutuksesta myös pohjoisella pallonpuoliskolla, jossa alueet tulevat suotuisimmiksi monien vektorilajien leviämiselle. Jotta ihmisten ja talouden menetyksistä maksettava hinta olisi minimoitavissa, tulee meidän arvioida nykytilannetta ja tulevia ilmaston lämpenemisestä johtuvia vaikutuksia vektorilajeihin ja niiden elinympäristöihin. Meillä on globaali vastuu keskittyä tartuntatauteja välittävien lajien ohjaus- ja lieventämisstrategioiden kehittämiseen sekä tartuntatautien ehkäisyyn, ei vain jotta ”kaikenikäisille taataan terveellinen elämä ja hyvinvointi” (YK:n kestävän kehityksen tavoite 3), mutta myös ymmärtääksemme, että ihmisen terveys on läheisesti yhteydessä eläinten terveyteen ja ympäristöön (One Health- näkökulma). Siksi on tärkeää tuottaa uutta tietoa vektorilajien ja vektorivälitteisten tautien levinneisyydestä ja näiden ilmaantumiseen vaikuttavista tekijöistä erityisesti alueilla, joissa aiempi tutkimus on vähäistä. Tässä työssä lääketieteellisesti merkittävien hyttys- ja puutiaislajien ympäristöllisesti soveltuvia alueita boreaalisella ja trooppisella alueella sekä kahden endeemisen vektorivälitteisen tartuntataudin riskialueita Suomessa arvioitiin ensimmäistä kertaa. Hyödynsimme ilmasto-, kasvillisuus-, isäntäeläin- ja vektorilajiaineistoa, joiden tiedetään vaikuttaneen kyseisten vektorilajien ja vektorivälitteisten infektiotautien ilmaantumiseen eri spatiaalisilla mittakaavoilla. Tietääksemme tämä työ on ensimmäinen vektorilajilevinneisyyteen liittyvä tutkimus, jossa hyödynnetään korkealaatuista isäntäeläinaineistoa. Lisäksi vain muutama aiempi tutkimus on sisällyttänyt vektorilajilevinneisyyden yhtenä muuttujana vektorivälitteisen taudin riskimallinnuksessa. Käytimme lajilevinneisyysmallinnusmenetelmää ja useaa ennustemallinnustekniikkaa kahdella eri mallinnusalustalla vektori-isäntä-tauti-ympäristö-välisten suhteiden korrelaatioiden tutkimiseen ja vektorilajien tilallisten kuvioiden sekä vektorivälitteisten tautiriskien ennustamiseen Suomessa ja Keniassa. Vaikka kansainväliset ja kansalliset terveysjärjestöt, kuten Euroopan tautienehkäisy- ja -valvontakeskus (ECDC), Yhdysvaltain tautikeskus (CDC) sekä Maailman terveysjärjestö (WHO) käyttävät laajasti lajilevinneisyysmallinnusta vektorivalvonta- ja tartuntatautien ehkäisemisohjelmissaan, lajilevinneisyysmallinnuksen ja terveyskysymysten yhdistäminen on uusi lähestymistapa Suomessa ilman aiempaa tutkimusta. Trooppisilla alueilla, kuten Keniassa, jossa tarve vektorivalvontaan ja tautien ehkäisemiseen on suurin, erityisesti kaukaisimmat maaseutualueet pysyvät tutkimattomina. Taita Hills- alueella Keniassa keräämäämme hyttysaineistoa hyödyntäen havaitsimme, että Stegomyia- (St., Aedes) ja Culex- hyttyssuvut, joiden lajit ovat vektoreita monille merkittäville taudinaiheuttajille tropiikissa, ovat laajasti levittäytyneet biodiversiteetiltään monipuolisen Taita Hillsin alueelle. Stegomyia- ja Culex-hyttysten arvioitiin esiintyvän niin vuoristoisilla maaseutualueilla kuin alangon kylissä runsaan ja harvan kasvillisuuden peittämillä alueilla. Tässä työssä tunnistimme myös puutiaisaivokuumetulehduksen, yhden vakavimman Suomessa esiintyvän infektiotaudin, riskialueita ympäristö- ja isäntälajiaineistoon sekä nykyisen ja tulevaisuuden ilmastoaineistoon pohjautuen. Tulevaisuuden ilmastoon pohjautuvat riskimallinnukset osoittivat maantieteellisesti laajemman puutiaisaivokuumetulehdusriskin esiintyvän erityisesti etelä- ja länsirannikolla sekä Etelä-Lapissa. Tunnistimme myös ympäristön kannalta soveltuvia alueita mahdollisille Sindbis- viruksen välittäjinä toimiville hyttyslajeille Aedes (Ae.) cinereus/geminukselle, Culex (Cx.) pipiens/torrentiumille sekä Culiseta (Cs.) morsitansille, sekä arvioimme sindbis-virusinfektion riskialueita. Korkea elinympäristön soveltuvuus Ae. cinereus/geminus-hyttyslajille, korkeat teeri-, metso- ja pyytiheydet, korkea sekametsien osuus sekä järvien korkea lukumäärä kunnissa olivat yhteydessä korkeaan Sindbis-viruksen aiheuttamaan infektioriskiin. Tartuntariskin ennustettiin olevan suurin Itä- ja Keski-Suomessa, sekä länsirannikolla ulottuen eteläiseen Lappiin saakka 61–64°N leveysasteille asti. Arvioimme myös kahden, muun muassa puutiaisaivokuumetulehdusta levittävän Ixodes (I.) ricinus- ja I. persulcatus- puutiaislajin levinneisyyttä Suomessa hyödyntäen historiallista aineistoa ja uutta, vuoden 2021 kesällä keräämäämme puutiaisaineistoa, josta myös seuloimme TBEV- ja Borrelia burgdorferi sensu lato (b.s.l.)- taudinaiheuttajia. Kerätyistä puutiaisista ei löytynyt TBE- virusta, mutta n. 47 % puutiaispooleista seulottiin Borrelia b.s.l.-positiivisiksi. Alueet, joissa elinympäristöjen soveltuvuus I. ricinus -lajille arvioitiin olevan suuri, sijaitsivat Etelä- ja Keski- Suomessa ulottuen Keski-Pohjanmaan maakuntaan saakka (64°N) lukuun ottamatta muutamaa kapeaa kaistaletta Pohjanmaalla ja Pirkanmaalla. Ennusteiden mukaan korkea ilmalämpötila, korkea suhteellinen ilmankosteus ja sademäärän summa, korkea kasvillisuuden runsautta kuvaava keski-infrapunasäteily sekä korkeat valkohäntäpeura-, rusakko- ja kettutiheydet sijainneissa osoittivat korkeaa soveltuvuutta I. ricinus- lajille. Ixodes persulcatukselle sen sijaan alueet Pohjanmaalta rannikkoa pitkin Etelä-Lappiin saakka (66°N), Kainuun, Pohjois-Savon ja Pohjois-Karjalan maakunnat, sekä kapeammat kaistaleet Pirkanmaalla ja Päijät-Hämeessä arveltiin soveltuvan lajille elinympäristöiltään. Korkeampi sademäärä I. persulcatuksen aktiivisena aikana, sekä korkeammat valkohäntäpeura-, metsäkauris- ja metsäjänistiheydet viittasivat lajin korkeampaan esiintymistodennäköisyyteen. Tämän työn tulokset kehittävät tietoa vektorivälitteisten tartuntatautien ehkäisyä varten, jossa paikkatieto- ja lajilevinneisyysmallinnusmenetelmiä hyödyntäen tunnistetaan riskialueita ja määritetään riskiin vaikuttavien ympäristötekijöiden suhdetta riskin lisääntymiseen, jotta lieventämisstrategioihin käytettyjä rajoitettuja resursseja voidaan optimoida ja näin parantaa kansanterveydellisiä tuloksia. Tuotettu aineisto on tärkeä, jotta ymmärrämme nykyhetken ja tulevaisuuden terveyteemme kohdistuneet uhat. Se auttaa kansanterveysviranomaisia ja asiantuntijoita päätöksenteossa kohdistamaan toimintoja ja valvontatoimenpiteitä oikein ja tehokkaasti. Työn tuloksia voidaan myös soveltaa muihin ympäristöolosuhteiltaan tutkimusalueita vastaaviin maailman alueisiin. Työn ohessa luotiin myös puitteet tietokannalle, jossa monitieteinen ja eri hallinnon aloilta peräisin oleva aineisto yhdistettiin samaan spatiaaliseen tietopohjaan. Työssä tuotettu tieto auttaa meitä tutkijoita priorisoimaan tutkimusaiheita ja kohdistamaan rahoitusta oikeisiin tavoitteisiin ja toimiin tulevissa tutkimuksissa. Meneillään olevan vuosikymmenen ja tulevien vuosikymmenten aikana tarvitsemme lisää tutkimusta ja konkreettisia tekoja, jotta voimme taistella uusia vektorilajeja ja voimakkaasti lisääntyviä vektorivälitteisiä infektiotauteja vastaan. Vektorilajien valvonta, niiden levinneisyyden tutkiminen tilassa ja ajassa sekä vektorivälitteisten tautien kartoitus nyky- ja tulevaisuuden ilmastossa ovat oleellisia toimia, jotta voimme saavuttaa syvempiä oivalluksia nykyhetken ja tulevaisuuden globaaleista uhkakuvista, joista meillä on yhteinen vastuu

Modeling the spatial distribution of Culex and Stegomyia mosquitoes collected in the Taita Hills, Kenya in 2016, with notes on other genera

Mosquitoes are arguably amongst the most economically and socially important animals on the planet due to their ability to act as vectors for pathogens, including parasites and viruses, from animals to humans, or between humans. Mosquito-borne diseases (MBDs), are contracted following infection by one or more mosquito borne viruses (MBVs) or parasites, including dengue virus (DENV), chikungunya virus (CHIKV), Zika virus (ZIKV), West Nile virus (WNV), yellow fever virus (YFV) and malaria, and annually cause more than one million human deaths (WHO 2016). MBDs are contracted after an infected mosquito transfers one or more pathogens in the course of blood feeding from one host to another. Three important genera which act as vectors for many pathogens are Anopheles, Culex and Stegomyia and they are most problematic in the tropical and subtropical regions of Asia, South America and Africa (WHO 2016). Among vector-borne diseases (VBDs), MBDs have the strongest dependence on environmental factors. These factors have either direct or indirect impact on mosquito presence and abundance as mosquitoes are dependent on habitat suitability. This study will utilize species distribution modeling (SDM) to investigate the relationship between environmental, anthropogenic and distance factors on the occurrence of mosquito species. It forms part of an ongoing Wildlife screening project, led by Prof. Olli Vapalahti, which aims to screen mosquitoes, rodents and bats for new and known viruses in Kenya. The absence of previous studies of the geographical distribution and habitat suitability patterns of mosquito species over the Taita Hills region in southeastern Kenya, justifies the need for this research. This project has three main objectives: 1) to investigate which mosquito genera are distributed in the Taita Hills, and how they are distributed, 2) to examine which factors best explain the presence of Culex and Stegomyia mosquitoes, 3) to test whether any of the available statistical regression models can reliably estimate the distribution of Culex and Stegomyia mosquitoes, and to build predictive maps for estimations created by the most reliable models. Biological, Geographic Information Systems (GIS) and statistical methods were combined in the study. Data consists of occurrence, environmental, anthropogenic, distance and biological data. The specimens were collected from 122 locations from January–March 2016 throughout the Taita Hills. Environmental, anthropogenic and distance data were acquired from the satellite and aerial imagery and produced in ArcMap. The biomod2 package, intended for ensemble forecasting of species distributions in R, was used to generate models. After multicollinearity of the environmental, anthropogenic and distance factors was pruned, the best estimating predictor variables were selected. The factors that best estimated the distribution of Culex were slope, human population density, NDVI, distance to roads and elevation. This resulted in six reliable models with accurate estimation values. Multivariate adaptive regression splines (MARS) resulted area under the curve (AUC)- value of 0.806, and a traditional Generalized linear model(GLM) brought an AUC- value of 0.730 with high statistical significance rates, both above the value for a good model fit (AUC ≥ 0.7); thus ensuring a reliable estimation. Five environmental, anthropogenic and distance factors best estimated the distribution of Stegomyia: mean radiation in January–March, human population density, NDVI, distance to roads and mean temperature in January–March. By these predictors, biomod2 resulted in highest AUC- values for generalized boosted model (hereafter GBM) and random forest (RF) with AUC- value of 0.708 for each. Hence, reliable estimations resulted for both Culex and Stegomyia, which are visualized by the probability of presence maps in the Results chapter. The results may be used as a guide for public health officials in the Taita region regarding the distribution, favorable habitats and prevention strategies of Culex and Stegomyia mosquitoes, which are capable of transmitting mosquito-borne infections.Hyttyset ovat yksi taloudellisesti ja sosiaalisesti merkittävimmistä eläinlajeista planeetallamme, sillä ne kykenevät välittämään taudinaiheuttajia, kuten loisia tai viruksia, eläimistä ihmisiin ja ihmisistä toisiin. Hyttysten levittämät taudit syntyvät yhden tai useamman hyttysen levittämän viruksen tai loisen aiheuttamana tartuntana. Tällaisia tartuntatauteja ovat dengue virus (DENV), chikungunya virus (CHIKV), Zika virus (ZIKV), malaria, Länsi-Niilin virus ja keltakuume, jotka ovat aiheuttaneet vuosittain yli miljoona kuolemaa maailmanlaajuisesti (WHO 2016). Hyttysten levittämät sairaudet syntyvät, kun tartunnan saanut hyttynen siirtää yhden tai useamman taudinaiheuttajan isännästä toiseen veren imemisen aikana. Kolme hyttyssukua; Anopheles, Culex ja Stegomyia (Aedes), toimivat merkittävimpinä taudinaiheuttajien välittäjinä synnyttäen ongelmallisimman tilanteen erityisesti Aasian, Etelä-Amerikan ja Afrikan trooppisilla ja subtrooppisilla alueilla (WHO 2016). Vektorien välittämistä taudeista, hyttysten levittämät taudit ovat läheisimmin yhteydessä ihmistoimintaan liittyviin tekijöihin sekä ympäristötekijöihin. Ympäristötekijöillä on joko suora tai epäsuora vaikutus hyttysten esiintymiseen, sillä hyttyset ovat riippuvaisia suotuisasta elinympäristöstä. Tämä tutkimus hyödyntää lajilevinneisyysmallinnusta hyttyshavaintojen, ympäristömuuttujien ja ihmistoimintaan liittyvien muuttujien välisten suhteiden tarkastelussa. Tämä tutkimus on osa prof. Olli Vapalahden luotsaamaa Villieläinten seulonta-projektia, jonka tavoitteena on löytää uusia lajeja ja etsiä mahdollisia viruksia jyrsijöistä, lepakoista ja hyttysistä Keniassa. Hyttyslajien maantieteelliseen levinneisyyteen ja elinympäristöyhteyksiin liittyvien aiempien tutkimusten puuttuminen vahvistaa tarvetta lisätutkimukselle Taita Hillsin alueella Kaakkois-Keniassa. Tutkimuksella on kolme päätavoitetta: 1) tutkia, mitä hyttyssukuja Taita Hillsin alueella esiintyy, ja miten kerättyjen hyttyssukujen levinneisyys sijoittuu alueellisesti 2) tarkastella, mitkä tekijät selittävät parhaiten Culex ja Stegomyia hyttysten levinneisyyttä, 3) antaa vastaus hypoteesiin; voiko jokin tilastollinen malli ennustaa uskottavasti Culex ja Stegomyia hyttysten levinneisyyttä. Mahdollisten luotettavien mallien avulla on lisäksi tarkoitus ennustaa hyttyslajien levinneisyyttä ennustekartoin. Tässä tutkimuksessa yhdistettiin biologisia, tilastollisia, ja paikkatietojärjestelmiin perustuvia tutkimusmetodeita. Tutkimusaineisto sisältää havaintoaineiston, ympäristöaineiston, ihmistoimintaan ja etäisyyksiin perustuvan aineiston sekä biologisen aineiston. Näytteitä kerättiin yhteensä 122 sijainnista Taita Hillsin alueella tammi-maaliskuussa 2016. Ympäristöaineisto sekä ihmistoimintaan ja etäisyyksiin perustuvat aineistot saatiin satelliitti- ja ilmakuvista, ja ne tuotettiin ja muokattiin ArcMap- ohjelmassa. Analyysissä käytettiin biomod2- ohjelmapakettia, joka on lajilevinneisyyden ennustamiseen tarkoitettu alusta R-ohjelmointiympäristössä. Selittävien muuttujien eli ennustemuuttujien korrelaatioiden testauksen jälkeen parhaiten ennustavat muuttujat valittiin lopulliseen malliin. Parhaiten Culexin levinneisyyttä ennustavia tekijöitä olivat rinnekaltevuus, asukastiheys, NDVI, etäisyys tiehen sekä korkeus. Tämä tuotti 6 luotettavaa ennustemallia korkeilla ennustearvoilla. Multivariate adaptive regression splines (MARS) tuotti AUC(Area under curve)-arvon 0.806, ja perinteinen yleistetty lineaarinen malli(GLM) tuotti AUC-arvon 0.730 tilastollisesti merkitsevillä arvoilla. Kumpikin malli sai hyvän mallin sovittamisen ylittävän AUC-arvon (AUC ≥ 0.7), ja tuotti näin luotettavan ennusteen Culex ja Stegomyia hyttysten lajilevinneisyydelle. Stegomyia- hyttysten levinneisyyttä ennusti parhaiten viisi ennustemuuttujaa mukaan lukien keskisäteily, asukastiheys, NDVI, etäisyys tiehen sekä keskilämpötila. Näillä muuttujilla, korkeimmat AUC-arvot tuotti yleistetty luokittelupuumenetelmä (GBM) ja satumetsä(RF), AUC-arvoilla 0.708. Kummallekin hyttyssuvulle, Culexille ja Stegomyialle syntyi luotettavia levinneisyysennusteita, jotka esitetään todennäköisyyskarttoina Results-osiossa. Tutkimuksen tuloksia voidaan hyödyntää terveysviranomaisten ohjenuorana hyttysperäisiä tauteja levittävien Culex ja Stegomyia hyttysten suotuisten elinympäristöjen kartoittamisessa, sekä niiden esiintymiseen ja tautien ehkäisyyn liittyvien strategioiden tukena Taita Hillsin alueella

Spatiotemporal clustering patterns and sociodemographic determinants of COVID-19 (SARS-CoV-2) infections in Helsinki, Finland,

This study aims to elucidate the variations in spatiotemporal patterns and sociodemographic determinants of SARS-CoV-2 infections in Helsinki, Finland. Global and local spatial autocorrelation were inspected with Moran's I and LISA statistics, and Getis-Ord Gi* statistics was used to identify the hot spot areas. Space-time statistics were used to detect clusters of high relative risk and regression models were implemented to explain sociodemographic determinants for the clusters. The findings revealed the presence of spatial autocorrelation and clustering of COVID-19 cases. High–high clusters and high relative risk areas emerged primarily in Helsinki's eastern neighborhoods, which are socioeconomically vulnerable, with a few exceptions revealing local outbreaks in other areas. The variation in COVID-19 rates was largely explained by median income and the number of foreign citizens in the population. Furthermore, the use of multiple spatiotemporal analysis methods are recommended to gain deeper insights into the complex spatiotemporal clustering patterns and sociodemographic determinants of the COVID-19 cases.Peer reviewe

Modelling habitat suitability for occurrence of human tick-borne encephalitis (TBE) cases in Finland

The numbers of reported human tick-borne encephalitis (TBE) cases in Europe have increased in several endemic regions (including Finland) in recent decades, indicative of an increasing threat to public health. As such, it is important to identify the regions at risk and the most influential factors associated with TBE distributions, particularly in understudied regions. This study aimed to identify the risk areas of TBE transmission in two different datasets based on human TBE disease cases from 2007 to 2011 (n = 86) and 2012-2017 (n = 244). We also examined which factors best explain the presence of human TBE cases. We used ensemble modelling to determine the relationship of TBE occurrence with environmental, ecological, and anthropogenic factors in Finland. Geospatial data including these variables were acquired from several open data sources and satellite and aerial imagery and, were processed in GIS software. Biomod2, an ensemble platform designed for species dis-tribution modelling, was used to generate ensemble models in R. The proportion of built-up areas, field, forest, and snow-covered land in November, people working in the primary sector, human population density, mean precipitation in April and July, and densities of European hares, white-tailed deer, and raccoon dogs best es-timated distribution of human TBE disease cases in the two datasets. Random forest and generalized boosted regression models performed with a very good to excellent predictive power (ROC = 0.89-0.96) in both time periods. Based on the predictive maps, high-risk areas for TBE transmission were located in the coastal regions in Southern and Western Finland (including the angstrom land Islands), several municipalities in Central and Eastern Finland, and coastal municipalities in Southern Lapland. To explore potential changes in TBE distributions in future climate, we used bioclimatic factors with current and future climate forecast data to reveal possible future hotspot areas. Based on the future forecasts, a slightly wider geographical extent of TBE risk was introduced in the angstrom land Islands and Southern, Western and Northern Finland, even though the risk itself was not increased. Our results are the first steps towards TBE-risk area mapping in current and future climate in Finland.Peer reviewe

Rapid assessment of bat diversity in the Taita Hills Afromontane cloud forests, southeastern Kenya

Peer reviewe

Sindbis Virus Strains of Divergent Origin Isolated from Humans and Mosquitoes During a Recent Outbreak in Finland

Sindbis virus (SINV) is a mosquito-borne avian hosted virus that is widely distributed in Europe, Africa, Asia, and Oceania. Disease in humans is documented mainly from Northern Europe and South Africa and associated with genotype I. In 2018 under extremely warm climatic conditions, a small outbreak of 71 diagnosed SINV infections was recorded in Finland. We screened 52 mosquito pools (570 mosquitoes) and 223 human sera for SINV with real-time RT-PCR and the positive samples with virus isolation. One SINV strain was isolated from a pool (n = 13) of genusOchlerotatusmosquitoes and three strains from patient serum samples. Complete genome analysis suggested all the isolates to be divergent from one another and related to previous Finnish, Swedish, and German strains. The study provides evidence of SINV strain transfer within Europe across regions with different epidemiological characteristics. Whether these are influenced by different mosquito genera involved in the transmission remains to be studied.Peer reviewe

A novel negevirus isolated from Aedes vexans mosquitoes in Finland

Negeviruses are insect-specific enveloped RNA viruses that have been detected in mosquitoes and sandflies from various geographical locations. Here, we describe a new negevirus from Northern Europe, isolated from pool ofAedes vexansmosquitoes collected in Finland, designated as Mekrijarvi negevirus (MEJNV). MEJNV had a typical negevirus genome organization, is 9,740 nucleotides in length, and has a GC content of 47.53%. The MEJNV genome contains three ORFs, each containing the following identified conserved domains: ORF1 (7,068 nt) encodes a viral methyltransferase, an FtsJ-like methyltransferase, a viral RNA helicase, and an RNA-dependent RNA polymerase, ORF2 (1,242 nt) encodes a putative virion glycoprotein, and ORF3 (660 nt) encodes a putative virion membrane protein. A distinctive feature relative to other currently known negeviruses is a 7-nucleotide-long overlap between ORF1 and ORF2. MEJNV shares the highest sequence identity with Ying Kou virus from China, with 67.71% nucleotide and 75.19% and 59.00% amino acid sequence identity in ORF 1 and ORF 2, respectively. ORF3 had the highest amino acid sequence similarity to Daeseongdong virus 1 and negevirus Nona 1, both with 77.61% identity, and to Ying Kou virus, with 71.22% identity. MEJNV is currently the northernmost negevirus described. Our report supports the view that negeviruses are a globally distributed, diverse group of viruses that can be found from mosquitoes in a wide range of terrestrial biomes from tropical to boreal forests.Peer reviewe

Characterisation of the RNA Virome of Nine Ochlerotatus Species in Finland

RNA viromes of nine commonly encountered Ochlerotatus mosquito species collected around Finland in 2015 and 2017 were studied using next-generation sequencing. Mosquito homogenates were sequenced from 91 pools comprising 16–60 morphologically identified adult females of Oc. cantans, Oc. caspius, Oc. communis, Oc. diantaeus, Oc. excrucians, Oc. hexodontus, Oc. intrudens, Oc. pullatus and Oc. punctor/punctodes. In total 514 viral Reverse dependent RNA polymerase (RdRp) sequences of 159 virus species were recovered, belonging to 25 families or equivalent rank, as follows: Aliusviridae, Aspiviridae, Botybirnavirus, Chrysoviridae, Chuviridae, Endornaviridae, Flaviviridae, Iflaviridae, Negevirus, Partitiviridae, Permutotetraviridae, Phasmaviridae, Phenuiviridae, Picornaviridae, Qinviridae, Quenyavirus, Rhabdoviridae, Sedoreoviridae, Solemoviridae, Spinareoviridae, Togaviridae, Totiviridae, Virgaviridae, Xinmoviridae and Yueviridae. Of these, 147 are tentatively novel viruses. One sequence of Sindbis virus, which causes Pogosta disease in humans, was detected from Oc. communis from Pohjois-Karjala. This study greatly increases the number of mosquito-associated viruses known from Finland and presents the northern-most mosquito-associated viruses in Europe to date

Characterisation of the RNA Virome of Nine Ochlerotatus Species in Finland

RNA viromes of nine commonly encountered Ochlerotatus mosquito species collected around Finland in 2015 and 2017 were studied using next-generation sequencing. Mosquito homogenates were sequenced from 91 pools comprising 16–60 morphologically identified adult females of Oc. cantans, Oc. caspius, Oc. communis, Oc. diantaeus, Oc. excrucians, Oc. hexodontus, Oc. intrudens, Oc. pullatus and Oc. punctor/punctodes. In total 514 viral Reverse dependent RNA polymerase (RdRp) sequences of 159 virus species were recovered, belonging to 25 families or equivalent rank, as follows: Aliusviridae, Aspiviridae, Botybirnavirus, Chrysoviridae, Chuviridae, Endornaviridae, Flaviviridae, Iflaviridae, Negevirus, Partitiviridae, Permutotetraviridae, Phasmaviridae, Phenuiviridae, Picornaviridae, Qinviridae, Quenyavirus, Rhabdoviridae, Sedoreoviridae, Solemoviridae, Spinareoviridae, Togaviridae, Totiviridae, Virgaviridae, Xinmoviridae and Yueviridae. Of these, 147 are tentatively novel viruses. One sequence of Sindbis virus, which causes Pogosta disease in humans, was detected from Oc. communis from Pohjois-Karjala. This study greatly increases the number of mosquito-associated viruses known from Finland and presents the northern-most mosquito-associated viruses in Europe to date