Abstract Many mosquito species, including the major malaria vector Anopheles gambiae , naturally undergo multiple reproductive cycles of blood feeding, egg development and egg laying in their lifespan. Such complex mosquito behavior is regularly overlooked when mosquitoes are experimentally infected with malaria parasites, limiting our ability to accurately describe potential effects on transmission. Here, we examine how Plasmodium falciparum development and transmission potential is impacted when infected mosquitoes feed an additional time. We measured P. falciparum oocyst size and performed sporozoite time course analyses to determine the parasite’s extrinsic incubation period (EIP), i.e. the time required by parasites to reach infectious sporozoite stages, in An. gambiae females blood fed either once or twice. An additional blood feed at 3 days post infection drastically accelerates oocyst growth rates, causing earlier sporozoite accumulation in the salivary glands, thereby shortening the EIP (reduction of 2.25 ± 0.39 days). Moreover, parasite growth is further accelerated in transgenic mosquitoes with reduced reproductive capacity, which mimic genetic modifications currently proposed in population suppression gene drives. We incorporate our shortened EIP values into a measure of transmission potential, the basic reproduction number R 0 , and find the average R 0 is remarkably higher (range: 10.1%–12.1% increase) across sub-Saharan Africa than when using traditional EIP measurements. These data suggest that malaria elimination may be substantially more challenging and that younger mosquitoes or those with reduced reproductive ability may provide a larger contribution to infection than currently believed. Our findings have profound implications for current and future mosquito control interventions. Significance Statement In natural settings the female Anopheles gambiae mosquito, the major malaria vector, blood feeds multiple times in her lifespan. Here we demonstrate that an additional blood feed accelerates the growth of Plasmodium falciparum malaria parasites in this mosquito. Incorporating these data into a mathematical model across sub-Saharan Africa reveals that malaria transmission potential is likely to be substantially higher than previously thought, making disease elimination more difficult. Additionally, we show that control strategies that manipulate mosquito reproduction with the aim of suppressing Anopheles populations may inadvertently favor malaria transmission. Our data also suggest that parasites can be transmitted by younger mosquitoes, which are less susceptible to insecticide killing, with negative implications for the success of insecticide-based strategies.

ABSTRACT Strategies for containing an emerging infectious disease outbreak must be non-pharmaceutical when drugs or vaccines for the pathogen do not yet exist or are unavailable. The success of these non-pharmaceutical strategies will depend not only on the effectiveness of quarantine or other isolation measures but also on the epidemiological characteristics of the infection. However, there is currently no systematic framework to assess the relationship between different containment strategies and the natural history and epidemiological dynamics of the pathogen. Here, we compare the effectiveness of quarantine and symptom monitoring, implemented via contact tracing, in controlling epidemics using an agent-based branching model. We examine the relationship between epidemic containment and the disease dynamics of symptoms and infectiousness for seven case study diseases with diverse natural histories including Ebola, Influenza A, and Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS). We show that the comparative effectiveness of symptom monitoring and quarantine depends critically on the natural history of the infectious disease, its inherent transmissibility, and the intervention feasibility in the particular healthcare setting. The benefit of quarantine over symptom monitoring is generally maximized for fast-course diseases, but we show the conditions under which symptom monitoring alone can control certain outbreaks. This quantitative framework can guide policy-makers on how best to use non-pharmaceutical interventions to contain emerging outbreaks and prioritize research during an outbreak of a novel pathogen. SIGNIFICANCE Quarantine and symptom monitoring of contacts with suspected exposure to an infectious disease are key interventions for the control of emerging epidemics; however, there does not yet exist a quantitative framework for comparing the control performance of each. Here, we use a mathematical model of seven case study diseases to show how the choice of intervention is influenced by the natural history of the infectious disease, its inherent transmissibility, and the intervention feasibility in the particular healthcare setting. We use this information to identify the most important characteristics of the disease and setting that need to be characterized for an emerging pathogen in order to make an informed decision between quarantine and symptom monitoring.

Abstract The multiplication rates of pathogenic organisms influence disease progression, efficacy of immunity and therapeutics, and potential for within-host evolution. Thus, accurate estimates of multiplication rates are essential for biological understanding. We recently showed that common methods for inferring multiplication rates from malaria infection data substantially overestimate true values (i.e., under simulated scenarios), providing context for extraordinarily large estimates in human malaria parasites. A key unknown is whether this bias arises specifically from malaria parasite biology or represents a broader concern. Here we identify the potential for biased multiplication rate estimates across pathogenic organisms with different developmental biology by generalizing a within-host malaria model. We find that diverse patterns of developmental sampling bias—the change in detectability over developmental age—reliably generate overestimates of the fold change in abundance, obscuring not just true growth rates but potentially even whether populations are expanding or declining. This pattern emerges whenever synchrony, the degree to which development is synchronized across the population of pathogenic organisms comprising an infection, decays with time. Only with simulated increases in synchrony do we find noticeable underestimates of multiplication rates. Obtaining robust estimates of multiplication rates may require accounting for diverse patterns of synchrony in pathogenic organisms. Subjects computational biology, theoretical biology, ecology, developmental biology

Abstract Pathogen epidemics are key threats to human and wildlife health. Across systems, host protection from pathogens following initial exposure is often incomplete, resulting in recurrent epidemics through partially-immune hosts. Variation in population-level protection has important consequences for epidemic dynamics, but whether acquired protection influences host heterogeneity in susceptibility and its epidemiological consequences remains unexplored. We experimentally investigated whether prior exposure (none, low-dose, or high-dose) to a bacterial pathogen alters host heterogeneity in susceptibility among songbirds. Hosts with no prior pathogen exposure had little variation in protection, but heterogeneity in susceptibility was significantly augmented by prior pathogen exposure, with the highest variability detected in hosts given high-dose prior exposure. An epidemiological model parameterized with experimental data found that heterogeneity in susceptibility from prior exposure more than halved epidemic sizes compared with a homogeneous population with identical mean protection. However, because infection-induced mortality was also greatly reduced in hosts with prior pathogen exposure, reductions in epidemic size were smaller than expected in hosts with prior exposure. These results highlight the importance of variable protection from prior exposure and/or vaccination in driving host heterogeneity and epidemiological dynamics. Author Summary Individuals in a population can be highly variable in terms of whether or not they get sick during a pathogen outbreak. This individual variability in susceptibility has important consequences for how widely a disease can spread in a population. Therefore, it is key to understand what drives such variability in susceptibility among individuals. One possibility is that variable levels of standing immunity in a population, whether from vaccination or previous infection, lead to variability in susceptibility among individuals. We tested whether acquired immunity creates more variability in susceptibility among individuals in a host population, using a songbird disease system as a model. We found that birds that had acquired immunity to a bacterial pathogen were far more variable in their susceptibility. We also show that this population-level variability in itself can strongly suppress disease outbreaks.

Abstract The Ikaros zinc finger transcription factor Eos has been commonly implicated in regulatory T cells to promote their immunosuppressive functions. Paradoxically, a new role is emerging for Eos in promoting pro-inflammatory responses of conventional CD4 + T cells in the dysregulated setting of autoimmunity. Even so, the precise role of Eos in regulating the differentiation and function of healthy effector CD4 + T cell subsets remains unclear. Here, we find that Eos is a positive regulator of CD4 + T helper 2 (T H 2) cells—effector T cells implicated in the induction of allergic asthma. Using murine in vitro T H 2 cells and an in vivo house dust mite asthma model, we found that Eos-deficient T cells had reduced expression of key T H 2 transcription factors, effector cytokines, and differentiation receptors. Mechanistically, among various T H 2-polarizing pathways, the IL-2/STAT5 axis and its downstream T H 2 gene targets emerged as one of the most significantly downregulated networks in Eos deficiency. Using in vitro T H 2 cells and overexpression of Eos zinc-finger-domain mutants, we discovered that Eos forms a novel complex with and supports the tyrosine-phosphorylated signaling activity of STAT5. Overall, these data define a novel regulatory mechanism whereby Eos promotes IL-2/STAT5 activity to facilitate T H 2 differentiation.

Abstract Mosquitoes vector harmful pathogens that infect millions of people every year, and developing approaches to effectively control mosquitoes is a topic of great interest. However, the success of many control measures is highly dependent upon ecological, physiological, and life history traits of the mosquito species. The behavior of mosquitoes and their potential to vector pathogens can also be impacted by these traits. One trait of interest is mosquito body mass, which depends upon many factors associated with the environment in which juvenile mosquitoes develop. Our experiments examined the impact of larval density on the body mass of Aedes aegypti mosquitoes, which are important vectors of dengue, Zika, yellow fever, and other pathogens. To investigate the interactions between the larval environment and mosquito body mass, we built a discrete time mathematical model that incorporates body mass, larval density, and food availability and fit the model to our experimental data. We considered three categories of model complexity informed by data, and selected the best model within each category using Akaike’s Information Criterion. We found that the larval environment is an important determinant of the body mass of mosquitoes upon emergence. Furthermore, we found that larval density has greater impact on body mass of adults at emergence than on development time, and that inclusion of density dependence in the survival of female aquatic stages in models is important. We discuss the implications of our results for the control of Aedes mosquitoes and on their potential to spread disease. Author summary In this work we examined how the environment in which young mosquitoes develop affects their adult body size as measured by adult body mass. Adult size has potential impacts on mosquito behavior and the ability of mosquitoes to transmit disease. We used a combination of experimental work and mathematical modeling to determine important factors affecting adult mosquito body size. In our model, we incorporated potentially interacting aspects of the mosquito life cycle and traits that affect mosquito growth as juveniles. These aspects include body mass, density of the population, and level of available resource. We compared different models to determine the one that best describes the data. As mass at emergence is linked to the success of adult mosquitoes to produce offspring and to their ability transmit pathogens, we discuss how important influences on development and survival of young mosquitoes affect mosquito control and disease spread.

Abstract Background Systematic, long-term, and spatially representative monitoring of insecticide resistance in mosquito populations is urgently needed to quantify its impact on malaria transmission, and to combat failing interventions when resistance emerges. Resistance assays on wild-caught adult mosquitoes (known as adult-capture) offer an alternative to the current protocols, and can be done cheaply, in a shorter time frame, and in the absence of an insectary. However, quantitative assessments of the performance of these assays relative to the gold standard, which involves rearing larvae in an insectary, are lacking. Methodology/Principal findings We developed a discrete-time deterministic mosquito lifecycle model to simulate insecticide resistance assays from adult-captured mosquito collection in a heterogeneous environment compared to the gold standard larval capture methods, and to quantify possible biases in the results. We incorporated non-lethal effects of insecticide exposure that have been demonstrated in laboratory experiments, spatial structure, and the impact of multiple exposure to insecticides and natural ageing on mosquito death rates during the assay. Using output from this model, we compared the results of these assays to true resistance as measured by the presence of the resistance allele. In simulated samples of 100 test mosquitoes, reflecting WHO-recommended sample sizes, we found that compared to adult-captured assays (MSE = 0.0059), larval-captured assays were a better measure of true resistance (MSE = 0.0018). Using a correction model, we were able to improve the accuracy of the adult-captured assay results (MSE = 0.0038). Bias in the adult-capture assays was dependent on the level of insecticide resistance rather than coverage of bed nets or spatial structure. Conclusions/Significance Using adult-captured mosquitoes for resistance assays has logistical advantages over the standard larval-capture collection, and may be a more accurate sample of the mosquito population. These results show that adult-captured assays can be improved using a simple mathematical approach and used to inform resistance monitoring programs. Author Summary Growing insecticide resistance in the mosquitoes that transmit malaria necessitates more widespread monitoring. Conducting assays on mosquitoes captured as adults is logistically simpler than raising them from eggs or larvae, the current recommended practice. However, this method is not widely used because survival when exposed to insecticide is known to depend on age and history of previous history as well as genetic resistance–factors that cannot be controlled when testing wild-caught adults. Here, we developed a mathematical model to quantify the difference in resistance measured via adult-capture assays compared to the gold standard larval-capture assays. We find that adult-capture assay results can be easily corrected using a formula based only on the measured resistance. This result has the potential to expand access to monitoring by reducing the time and infrastructure required to conduct these tests.

Pathogen epidemics are key threats to human and wildlife health. Across systems, host protection from pathogens following initial exposure is often incomplete, resulting in recurrent epidemics through partially-immune hosts. Variation in population-level protection has important consequences for epidemic dynamics, but how acquired protection influences inter-individual heterogeneity in susceptibility and its epidemiological consequences remains understudied. We experimentally investigated whether prior exposure (none, low-dose, or high-dose) to a bacterial pathogen alters host heterogeneity in susceptibility among songbirds. Hosts with no prior pathogen exposure had little variation in protection, but heterogeneity in susceptibility was significantly augmented by prior pathogen exposure, with the highest variability detected in hosts given high-dose prior exposure. An epidemiological model parameterized with experimental data found that heterogeneity in susceptibility from prior exposure more than halved epidemic sizes compared with a homogeneous population with identical mean protection. However, because infection-induced mortality was also greatly reduced in hosts with prior pathogen exposure, reductions in epidemic size were smaller than expected in hosts with prior exposure. These results highlight the importance of variable protection from prior exposure and/or vaccination in driving population-level heterogeneity and epidemiological dynamics.