ABSTRACT SARS-CoV-2 has continued to evolve throughout the COVID-19 pandemic, giving rise to multiple variants of concern (VOCs) with different biological properties. As the pandemic progresses, it will be essential to test in near real time the potential of any new emerging variant to cause severe disease. BA.1 (Omicron) was shown to be attenuated compared to the previous VOCs like Delta, but it is possible that newly emerging variants may regain a virulent phenotype. Hamsters have been proven to be an exceedingly good model for SARS-CoV-2 pathogenesis. Here, we aimed to develop robust quantitative pipelines to assess the virulence of SARS-CoV-2 variants in hamsters. We used various approaches including RNAseq, RNA in situ hybridization, immunohistochemistry, and digital pathology, including software assisted whole section imaging and downstream automatic analyses enhanced by machine learning, to develop methods to assess and quantify virus-induced pulmonary lesions in an unbiased manner. Initially, we used Delta and Omicron to develop our experimental pipelines. We then assessed the virulence of recent Omicron sub-lineages including BA.5, XBB, BQ.1.18, BA.2 and BA.2.75. We show that in experimentally infected hamsters, accurate quantification of alveolar epithelial hyperplasia and macrophage infiltrates represent robust markers for assessing the extent of virus-induced pulmonary pathology, and hence virus virulence. In addition, using these pipelines, we could reveal how some Omicron sub-lineages (e.g., BA.2.75) have regained virulence compared to the original BA.1. Finally, to maximise the utility of the digital pathology pipelines reported in our study, we developed an online repository containing representative whole organ histopathology sections that can be visualised at variable magnifications ( https://covid-atlas.cvr.gla.ac.uk ). Overall, this pipeline can provide unbiased and invaluable data for rapidly assessing newly emerging variants and their potential to cause severe disease.

SARS-CoV-2 variants have emerged throughout the COVID-19 pandemic. There is a need to risk-assess newly emerged variants in near 9real-time9 to estimate their potential threat to public health. The recently emerged Omicron sub-variant BA.2.86 raised concerns as it carries a high number of mutations compared to its predecessors. Here, we assessed the virulence of BA.2.86 in hamsters. We compared the pathogenesis of BA.2.86 and BA.2.75, as the latter is one of the most virulent Omicron sub-variants in this animal model. Using digital pathology pipelines, we quantified the extent of pulmonary lesions measuring T cell and macrophage infiltrates, in addition to alveolar epithelial hyperplasia. We also assessed body weight loss, clinical symptoms, virus load in oropharyngeal swabs, and virus replication in the respiratory tract. Our data show that BA.2.86 displays an attenuated phenotype in hamsters, suggesting that it poses no greater risk to public health than its parental Omicron sub-variants.

Abstract Most viral diseases display a variable clinical outcome due to differences in virus strain virulence and/or individual host susceptibility to infection. Understanding the biological mechanisms differentiating a viral infection displaying severe clinical manifestations from its milder forms can provide the intellectual framework toward therapies and early prognostic markers. This is especially true in arbovirus infections, where most clinical cases are present as mild febrile illness. Here, we used a naturally occurring vector-borne viral disease of ruminants, bluetongue, as an experimental system to uncover the fundamental mechanisms of virus-host interactions resulting in distinct clinical outcomes. As with most viral diseases, clinical symptoms in bluetongue can vary dramatically. We reproduced experimentally distinct clinical forms of bluetongue infection in sheep using three bluetongue virus (BTV) strains (BTV-1 IT2006 , BTV-1 IT2013 and BTV-8 FRA2017 ). Infected animals displayed clinical signs varying from clinically unapparent, to mild and severe disease. We collected and integrated clinical, haematological, virological, and histopathological data resulting in the analyses of 332 individual parameters from each infected and uninfected control animal. We subsequently used machine learning to identify the key viral and host processes associated with disease pathogenesis. We identified five different fundamental processes affecting the severity of bluetongue: (i) virus load and replication in target organs, (ii) modulation of the host type-I IFN response, (iii) pro-inflammatory responses, (iv) vascular damage, and (v) immunosuppression. Overall, our study using an agnostic machine learning approach, can be used to prioritise the different pathogenetic mechanisms affecting the disease outcome of an arbovirus infection.

Lung structural cells, including epithelial cells and fibroblasts, form barriers against pathogens and trigger immune responses following infections such as influenza A virus. This response leads to the recruitment of innate and adaptive immune cells required for viral clearance. Some of these recruited cells remain within the lung following infection and contribute to enhanced viral control following subsequent infections. There is growing evidence that structural cells can also display long-term changes following infection or insults. Here we investigate long-term changes to mouse lung epithelial cells, fibroblasts, and endothelial cells following influenza virus infection and find that all three cell types maintain an imprint of the infection, particularly in genes associated with communication with T cells. Lung epithelial cells from IAV-infected mice display functional changes by more rapidly controlling influenza virus than cells from naive animals. This rapid anti-viral response and increased expression of molecules required to communicate with T cells demonstrates sustained and enhanced functions following infection. These data suggest lung structural cells could be effective targets for vaccines to boost durable protective immunity.

Abstract SARS-CoV-2 variants are mainly defined by mutations in their spike. It is therefore critical to understand how the evolutionary trajectories of spike affect virus phenotypes. So far, it has been challenging to comprehensively compare the many spikes that emerged during the pandemic in a single experimental platform. Here we generated a panel of recombinant viruses carrying different spike proteins from 27 variants circulating between 2020 and 2024 in the same genomic background. We then assessed several of their phenotypic traits both in vitro and in vivo. We found distinct phenotypic trajectories of spike among and between variants circulating before and after the emergence of Omicron variants. Spike of post-Omicron variants maintained enhanced tropism for the nasal epithelium and large airways but displayed, over time, several phenotypic traits typical of the pre-Omicron variants. Hence, spike with phenotypic features of both pre- and post-Omicron variants may continue to emerge in the future.