Studies on the burden of human monkeypox in the Democratic Republic of the Congo (DRC) were last conducted from 1981 to 1986. Since then, the population that is immunologically naïve to orthopoxviruses has increased significantly due to cessation of mass smallpox vaccination campaigns. To assess the current risk of infection, we analyzed human monkeypox incidence trends in a monkeypox-enzootic region. Active, population-based surveillance was conducted in nine health zones in central DRC. Epidemiologic data and biological samples were obtained from suspected cases. Cumulative incidence (per 10,000 population) and major determinants of infection were compared with data from active surveillance in similar regions from 1981 to 1986. Between November 2005 and November 2007, 760 laboratory-confirmed human monkeypox cases were identified in participating health zones. The average annual cumulative incidence across zones was 5.53 per 10,000 (2.18–14.42). Factors associated with increased risk of infection included: living in forested areas, male gender, age < 15, and no prior smallpox vaccination. Vaccinated persons had a 5.2-fold lower risk of monkeypox than unvaccinated persons (0.78 vs. 4.05 per 10,000). Comparison of active surveillance data in the same health zone from the 1980s (0.72 per 10,000) and 2006–07 (14.42 per 10,000) suggests a 20-fold increase in human monkeypox incidence. Thirty years after mass smallpox vaccination campaigns ceased, human monkeypox incidence has dramatically increased in rural DRC. Improved surveillance and epidemiological analysis is needed to better assess the public health burden and develop strategies for reducing the risk of wider spread of infection.

Abstract Monkeypox virus is a zoonotic virus endemic to Central Africa. Although active disease surveillance has assessed monkeypox disease prevalence and geographic range, information about virus diversity is lacking. We therefore assessed genome diversity of viruses in 60 samples obtained from humans with primary and secondary cases of infection from 2005 through 2007. We detected 4 distinct lineages and a deletion that resulted in gene loss in 10 (16.7%) samples and that seemed to correlate with human-to-human transmission (p = 0.0544). The data suggest a high frequency of spillover events from the pool of viruses in nonhuman animals, active selection through genomic destabilization and gene loss, and increased disease transmissibility and severity. The potential for accelerated adaptation to humans should be monitored through improved surveillance. Download MP3 Length: 1:11

Abstract Early pathogen exposure detection allows better patient care and faster implementation of public health measures (patient isolation, contact tracing). Existing exposure detection most frequently relies on overt clinical symptoms, namely fever, during the infectious prodromal period. We have developed a robust machine learning based method to better detect asymptomatic states during the incubation period using subtle, sub-clinical physiological markers. Starting with high-resolution physiological waveform data from non-human primate studies of viral (Ebola, Marburg, Lassa, and Nipah viruses) and bacterial ( Y. pestis ) exposure, we processed the data to reduce short-term variability and normalize diurnal variations, then provided these to a supervised random forest classification algorithm and post-classifier declaration logic step to reduce false alarms. In most subjects detection is achieved well before the onset of fever; subject cross-validation across exposure studies (varying viruses, exposure routes, animal species, and target dose) lead to 51h mean early detection (at 0.93 area under the receiver-operating characteristic curve [AUCROC]). Evaluating the algorithm against entirely independent datasets for Lassa, Nipah, and Y. pestis exposures un-used in algorithm training and development yields a mean 51h early warning time (at AUCROC=0.95). We discuss which physiological indicators are most informative for early detection and options for extending this capability to limited datasets such as those available from wearable, non-invasive, ECG-based sensors.

Abstract Airborne transmission is predicted to be a prevalent route of human exposure with SARS-CoV-2. Aside from African green monkeys, nonhuman primate models that replicate airborne transmission of SARS-CoV-2 have not been investigated. A comprehensive and comparative evaluation of COVID-19 in African green monkeys, rhesus macaques, and cynomolgus macaques following airborne exposure to SARS-CoV-2 was performed to define parameters critical to disease progression and the extent to which they correlate with human COVID-19. Respiratory abnormalities and viral shedding were noted for all animals, indicating successful infection. Cynomolgus macaques developed fever, and thrombocytopenia was measured for African green monkeys and rhesus macaques. Type II pneumocyte hyperplasia and alveolar fibrosis were more frequently observed in lung tissue from cynomolgus macaques and African green monkeys. The data indicate that, in addition to African green monkeys, macaques can be successfully infected by airborne SARS-CoV-2, providing viable macaque natural transmission models for medical countermeasure evaluation. One Sentence Summary Nonhuman primates develop COVID-19 following airborne virus exposure.

Abstract COVID-19 presents herculean challenges to research and scientific communities for producing diagnostic and treatment solutions. Any return to normalcy requires rapid development of countermeasures, with animal models serving as a critical tool in testing vaccines and therapeutics. Animal disease status and potential COVID-19 exposure prior to study execution may severely bias efficacy testing. We developed a toolbox of immunological and molecular tests to monitor countermeasure impact on disease outcome and evaluate pre-challenge COVID-19 status. Assay application showed critical necessity for animal pre-screening. Specifically, real-time PCR results documented pre-exposure of an African Green Monkey prior to SARS-CoV-2 challenge with sequence confirmation as a community-acquired exposure. Longitudinal monitoring of nasopharyngeal swabs and serum showed pre-exposure impacted both viral disease course and resulting immunological response. This study demonstrates utility in a comprehensive pre-screening strategy for animal models, which captured the first documented case of community-acquired, non-human primate infection. One Sentence Summary Pre-exposure to SARS-CoV-2 affects biomarker responses in animal models, highlighting a need for robust pre-screening protocols prior to medical countermeasure studies.

Abstract The COVID-19 pandemic has had a staggering impact on social, economic, and public health systems worldwide. Vaccine development and mobilization against SARS-CoV-2 (the etiologic agent of COVID-19) has been rapid. However, novel strategies are still necessary to slow the pandemic, and this includes new approaches to vaccine development and/or delivery, which improve vaccination compliance and demonstrate efficacy against emerging variants. Here we report on the immunogenicity and efficacy of a SARS-CoV-2 vaccine comprised of stabilized, pre-fusion Spike protein trimers displayed on a ferritin nanoparticle (SpFN) adjuvanted with either conventional aluminum hydroxide or the Army Liposomal Formulation QS-21 (ALFQ) in a cynomolgus macaque COVID-19 model. Vaccination resulted in robust cell-mediated and humoral responses and a significant reduction of lung lesions following SARS-CoV-2 infection. The strength of the immune response suggests that dose sparing through reduced or single dosing in primates may be possible with this vaccine. Overall, the data support further evaluation of SpFN as a SARS-CoV-2 protein-based vaccine candidate with attention to fractional dosing and schedule optimization.