Continued uncontrolled transmission of SARS-CoV-2 in many parts of the world is creating conditions for substantial evolutionary changes to the virus1,2. Here we describe a newly arisen lineage of SARS-CoV-2 (designated 501Y.V2; also known as B.1.351 or 20H) that is defined by eight mutations in the spike protein, including three substitutions (K417N, E484K and N501Y) at residues in its receptor-binding domain that may have functional importance3-5. This lineage was identified in South Africa after the first wave of the epidemic in a severely affected metropolitan area (Nelson Mandela Bay) that is located on the coast of the Eastern Cape province. This lineage spread rapidly, and became dominant in Eastern Cape, Western Cape and KwaZulu-Natal provinces within weeks. Although the full import of the mutations is yet to be determined, the genomic data-which show rapid expansion and displacement of other lineages in several regions-suggest that this lineage is associated with a selection advantage that most plausibly results from increased transmissibility or immune escape6-8.

Abstract The SARS-CoV-2 epidemic in southern Africa has been characterized by three distinct waves. The first was associated with a mix of SARS-CoV-2 lineages, while the second and third waves were driven by the Beta (B.1.351) and Delta (B.1.617.2) variants, respectively 1–3 . In November 2021, genomic surveillance teams in South Africa and Botswana detected a new SARS-CoV-2 variant associated with a rapid resurgence of infections in Gauteng province, South Africa. Within three days of the first genome being uploaded, it was designated a variant of concern (Omicron, B.1.1.529) by the World Health Organization and, within three weeks, had been identified in 87 countries. The Omicron variant is exceptional for carrying over 30 mutations in the spike glycoprotein, which are predicted to influence antibody neutralization and spike function 4 . Here we describe the genomic profile and early transmission dynamics of Omicron, highlighting the rapid spread in regions with high levels of population immunity.

Abstract Three lineages (BA.1, BA.2 and BA.3) of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) Omicron variant of concern predominantly drove South Africa’s fourth Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) wave. We have now identified two new lineages, BA.4 and BA.5, responsible for a fifth wave of infections. The spike proteins of BA.4 and BA.5 are identical, and similar to BA.2 except for the addition of 69–70 deletion (present in the Alpha variant and the BA.1 lineage), L452R (present in the Delta variant), F486V and the wild-type amino acid at Q493. The two lineages differ only outside of the spike region. The 69–70 deletion in spike allows these lineages to be identified by the proxy marker of S-gene target failure, on the background of variants not possessing this feature. BA.4 and BA.5 have rapidly replaced BA.2, reaching more than 50% of sequenced cases in South Africa by the first week of April 2022. Using a multinomial logistic regression model, we estimated growth advantages for BA.4 and BA.5 of 0.08 (95% confidence interval (CI): 0.08–0.09) and 0.10 (95% CI: 0.09–0.11) per day, respectively, over BA.2 in South Africa. The continued discovery of genetically diverse Omicron lineages points to the hypothesis that a discrete reservoir, such as human chronic infections and/or animal hosts, is potentially contributing to further evolution and dispersal of the virus.

The first severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection in South Africa was identified on 5 March 2020, and by 26 March the country was in full lockdown (Oxford stringency index of 90)1. Despite the early response, by November 2020, over 785,000 people in South Africa were infected, which accounted for approximately 50% of all known African infections2. In this study, we analyzed 1,365 near whole genomes and report the identification of 16 new lineages of SARS-CoV-2 isolated between 6 March and 26 August 2020. Most of these lineages have unique mutations that have not been identified elsewhere. We also show that three lineages (B.1.1.54, B.1.1.56 and C.1) spread widely in South Africa during the first wave, comprising ~42% of all infections in the country at the time. The newly identified C lineage of SARS-CoV-2, C.1, which has 16 nucleotide mutations as compared with the original Wuhan sequence, including one amino acid change on the spike protein, D614G (ref. 3), was the most geographically widespread lineage in South Africa by the end of August 2020. An early South African-specific lineage, B.1.106, which was identified in April 2020 (ref. 4), became extinct after nosocomial outbreaks were controlled in KwaZulu-Natal Province. Our findings show that genomic surveillance can be implemented on a large scale in Africa to identify new lineages and inform measures to control the spread of SARS-CoV-2. Such genomic surveillance presented in this study has been shown to be crucial in the identification of the 501Y.V2 variant in South Africa in December 2020 (ref. 5).

Summary

Background

 Antiretroviral therapy (ART) is crucial for controlling HIV-1 infection through wide-scale treatment as prevention and pre-exposure prophylaxis (PrEP). Potent tenofovir disoproxil fumarate-containing regimens are increasingly used to treat and prevent HIV, although few data exist for frequency and risk factors of acquired drug resistance in regions hardest hit by the HIV pandemic. We aimed to do a global assessment of drug resistance after virological failure with first-line tenofovir-containing ART. 

Methods

 The TenoRes collaboration comprises adult HIV treatment cohorts and clinical trials of HIV drug resistance testing in Europe, Latin and North America, sub-Saharan Africa, and Asia. We extracted and harmonised data for patients undergoing genotypic resistance testing after virological failure with a first-line regimen containing tenofovir plus a cytosine analogue (lamivudine or emtricitabine) plus a non-nucleotide reverse-transcriptase inhibitor (NNRTI; efavirenz or nevirapine). We used an individual participant-level meta-analysis and multiple logistic regression to identify covariates associated with drug resistance. Our primary outcome was tenofovir resistance, defined as presence of K65R/N or K70E/G/Q mutations in the reverse transcriptase (RT) gene. 

Findings

 We included 1926 patients from 36 countries with treatment failure between 1998 and 2015. Prevalence of tenofovir resistance was highest in sub-Saharan Africa (370/654 [57%]). Pre-ART CD4 cell count was the covariate most strongly associated with the development of tenofovir resistance (odds ratio [OR] 1·50, 95% CI 1·27–1·77 for CD4 cell count <100 cells per μL). Use of lamivudine versus emtricitabine increased the risk of tenofovir resistance across regions (OR 1·48, 95% CI 1·20–1·82). Of 700 individuals with tenofovir resistance, 578 (83%) had cytosine analogue resistance (M184V/I mutation), 543 (78%) had major NNRTI resistance, and 457 (65%) had both. The mean plasma viral load at virological failure was similar in individuals with and without tenofovir resistance (145 700 copies per mL [SE 12 480] versus 133 900 copies per mL [SE 16 650; p=0·626]). 

Interpretation

 We recorded drug resistance in a high proportion of patients after virological failure on a tenofovir-containing first-line regimen across low-income and middle-income regions. Effective surveillance for transmission of drug resistance is crucial. 

Funding

 The Wellcome Trust.

ABSTRACT International sustainable development goals for the elimination of viral hepatitis as a public health problem by 2030 highlight the pressing need to optimize strategies for prevention, diagnosis and treatment. Selected or transmitted resistance associated mutations (RAMs) and vaccine escape mutations (VEMs) in hepatitis B virus (HBV) may reduce the success of existing treatment and prevention strategies. These issues are particularly pertinent for many settings in Africa where there is high HBV prevalence and co-endemic HIV infection, but lack of robust epidemiological data and limited education, diagnostics and clinical care. The prevalence, distribution and impact of RAMs and VEMs in these populations are neglected in the current literature. We therefore set out to assimilate data for sub-Saharan Africa through a systematic literature review and analysis of published sequence data, and present these in an on-line database ( https://livedataoxford.shinyapps.io/1510659619-3Xkoe2NKkKJ7Drg/ ). The majority of the data were from HIV/HBV coinfected cohorts. The commonest RAM was rtM204I/V, either alone or in combination with compensatory mutations, and identified in both reportedly treatment-naïve and treatment-experienced adults. We also identified the suite of mutations rtM204V/I + rtL180M + rtV173L, that has been associated with vaccine escape, in over 1/3 of cohorts. Although tenofovir has a high genetic barrier to resistance, it is of concern that emerging data suggest polymorphisms that may be associated with resistance, although the precise clinical impact of these is unknown. Overall, there is an urgent need for improved diagnostic screening, enhanced laboratory assessment of HBV before and during therapy, and sustained roll out of tenofovir in preference to lamivudine alone. Further data are needed in order to inform population and individual approaches to HBV diagnosis, monitoring and therapy in these highly vulnerable settings. Author’s summary The Global Hepatitis Health Sector Strategy is aiming for the elimination of viral hepatitis as a public health threat by 2030. However, mutations associated with drug resistance and vaccine escape may reduce the success of existing treatment and prevention strategies. In the current literature, the prevalence, distribution and impact of hepatitis B virus (HBV) mutations in many settings in Africa are neglected, despite the high prevalence of HBV and co-endemic HIV infection. This systematic review describes the frequency, prevalence and co-occurrence of mutations associated with HBV drug resistance and vaccine escape mutations in Africa. The findings suggest a high prevalence of these mutations in some populations in sub-Saharan Africa. Scarce resources have contributed to the lack of HBV diagnostic screening, inconsistent supply of drugs, and poor access to clinical monitoring, all of which contribute to drug and vaccine resistance. Sustainable long-term investment is required to expand consistent drug and vaccine supply, to provide screening to diagnose infection and to detect drug resistance, and to provide appropriate targeted clinical monitoring for treated patients.

Abstract Differences among hosts, resulting from genetic variation in the immune system or heterogeneity in drug treatment, can impact within-host pathogen evolution. Identifying such interactions can potentially be achieved through genetic association studies. However, extensive and correlated genetic population structure in hosts and pathogens presents a substantial risk of confounding analyses. Moreover, the multiple testing burden of interaction scanning can potentially limit power. To address these problems, we have developed a Bayesian approach for detecting host influences on pathogen evolution that makes use of vast existing data sets of pathogen diversity to improve power and control for stratification. The approach models key processes, including recombination and selection, and identifies regions of the pathogen genome affected by host factors. Using simulations and empirical analysis of drug-induced selection on the HIV-1 genome we demonstrate the power of the method to recover known associations and show greatly improved precision-recall characteristics compared to other approaches. We build a high-resolution map of HLA-induced selection in the HIV-1 genome, identifying novel epitope-allele combinations.

HIV drug resistance mutations (HIVDRMs) are important determinants of therapeutic effects and outcomes even in end-stage kidney failure (ESKF) people living with HIV (PLWHIV). This study evaluated the prevalence of HIVDRMs and their effect on the shedding of HIV-1 into peritoneal dialysis (PD) effluents. This cross-sectional study of PLWHIV and having ESKF and managed with antiretroviral therapy (ART) and PD, collected enrolled patients' demographic information, clinical and laboratory data, and sequenced HIV-1 RNA in unsuppressed plasma and PD effluent samples. HIV viral load and HIVDRMs were determined using qualitative polymerase chain reaction (qPCR) and Stanford University HIVDRM Database, respectively. There were 60 participants recruited with a median age of 43.0 (interquartile range [IQR], 38.0-47) years and were predominantly on abacavir (88.3%), lamivudine (98.3%), and efavirenz (70%) for a median duration of 8 (IQR, 5-11) years. Among participants with detectable HIV-1 in PD effluents, the prevalence of HIVDRMs was 62.5% (5/8) compared to 7.7% (4/52) among those with undetectable HIV-1 (p = 0.001) with non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI) resistance mutations predominating. On Spearman's correlation analysis, high plasma HIV levels (ρ = 0.649, p < 0.001), T-cell CD4 count (ρ = -0370, p < 0.004), serum creatinine (ρ = -0.396, p < 0.002), and white blood cell count (ρ = -0.294, p < 0.023) levels were significant factors correlated with the detection of HIV-1 in PD effluents. Moreover, HIVDRMs presence (ρ = 0.504, p < 0.001) particularly NNRTI resistance (ρ = 0.504, p < 0.001) were also significantly correlated with detection of HIV-1 in PD effluents. The presence of HIVDRMs, high plasma HIV viral load, and T-cell CD4 count were correlated with HIV-1 shedding into PD effluents.

Respiratory syncytial virus (RSV) is the most predominant viral pathogen worldwide in children with lower respiratory tract infections. The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and resulting nonpharmaceutical interventions perturbed the transmission pattern of respiratory pathogens in South Africa. A seasonality shift and RSV resurgence was observed in 2020 and 2021, with several infected children observed. Conventional RSV-positive nasopharyngeal swabs were collected from various hospitals in the Free State province, Bloemfontein, South Africa, from children suffering from respiratory distress and severe acute respiratory infection between 2020 to 2021. Overlapping genome fragments were amplified and complete genomes were sequenced using the Illumina MiSeq platform. Maximum likelihood phylogenetic and evolutionary analysis were performed on both RSV-A/-B G-genes with published reference sequences from GISAID and GenBank. Our study strains belonged to the RSV-A GA2.3.2 and RSV-B GB5.0.5a clades. The upsurge of RSV was due to pre-existing strains that predominated in South Africa and circulating globally also driving these off-season RSV outbreaks during the COVID-19 pandemic. The variants responsible for the resurgence were phylogenetically related to pre-pandemic strains and could have contributed to the immune debt resulting from pandemic imposed restrictions. The deviation of the RSV season from the usual pattern affected by the COVID-19 pandemic highlights the need for ongoing genomic surveillance and the identification of genetic variants to prevent unforeseen outbreaks in the future.

In light of sustainable development goals for 2030, an important priority for Africa is to have affordable, accessible and sustainable hepatitis B virus (HBV) prevention of mother to child transmission (PMTCT) programmes, delivering screening and treatment for antenatal women and implementing timely administration of HBV vaccine for their babies. We developed a decision-analytic model simulating 10,000 singleton pregnancies to assess the cost-effectiveness of three possible strategies for deployment of tenofovir in pregnancy, in combination with routine infant vaccination: S1: no screening nor antiviral therapy; S2: screening and antiviral prophylaxis for all women who test HBsAg-positive; S3: screening for HBsAg, followed by HBeAg testing and antiviral prophylaxis for women who are HBsAg-positive and HBeAg-positive. Our outcome was cost per infant HBV infection avoided and the analysis followed a healthcare perspective. S1 predicts 45 infants would be HBV-infected at six months of age, compared to 21 and 28 infants in S2 and S3, respectively. Relative to S1, S2 had an incremental cost of $3,940 per infection avoided. S3 led to more infections and higher costs. Given the long-term health burden for individuals and economic burden for society associated with chronic HBV infection, screening pregnant women and providing tenofovir for all who test HBsAg+ may be a cost-effective strategy for South Africa.