Abstract Lineage 1 (L1) and 3 (L3) are two lineages of the Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC), causing tuberculosis (TB) in humans. L1 and L3 are endemic to the Rim of the Indian Ocean, the region that accounts for most of the world’s new TB cases. Despite their relevance for this region, L1 and L3 remain understudied. Here we analyzed 2,938 L1 and 2,030 L3 whole genome sequences originating from 69 countries. We show that South Asia played a central role in the dispersion of these two lineages to neighboring regions. Moreover, we found that L1 exhibits signatures of local adaptation at the esxH locus, a gene coding for a secreted effector that targets the human endosomal sorting complex, and is included in several vaccine candidates. Our study highlights the importance of genetic diversity in the MTBC, and sheds new light on two of the most important MTBC lineages affecting humans.

There is an urgent need for rapid, non-sputum point-of-care diagnostics to detect tuberculosis. This prospective trial in seven high tuberculosis burden countries evaluated the diagnostic accuracy of the point-of-care urine-based lipoarabinomannan assay FUJIFILM SILVAMP TB LAM (FujiLAM) among inpatients and outpatients living with HIV. Diagnostic performance of FujiLAM was assessed against a mycobacterial reference standard (sputum culture, blood culture, and Xpert Ultra from urine and sputum at enrollment, and additional sputum culture ≤7 days from enrollment), an extended mycobacterial reference standard (eMRS), and a composite reference standard including clinical evaluation. Of 1637 participants considered for the analysis, 296 (18%) were tuberculosis positive by eMRS. Median age was 40 years, median CD4 cell count was 369 cells/ul, and 52% were female. Overall FujiLAM sensitivity was 54·4% (95% CI: 48·7–60·0), overall specificity was 85·2% (83·2–87·0) against eMRS. Sensitivity and specificity estimates varied between sites, ranging from 26·5% (95% CI: 17·4%–38·0%) to 73·2% (60·4%–83·0%), and 75·0 (65·0%–82·9%) to 96·5 (92·1%–98·5%), respectively. Post-hoc exploratory analysis identified significant variability in the performance of the six FujiLAM lots used in this study. Lot variability limited interpretation of FujiLAM test performance. Although results with the current version of FujiLAM are too variable for clinical decision-making, the lipoarabinomannan biomarker still holds promise for tuberculosis diagnostics. The trial is registered at clinicaltrials.gov (NCT04089423).

Abstract Genome-wide association studies rely on the statistical inference of untyped variants, called imputation, to increase the coverage of genotyping arrays. However, the results are often suboptimal in populations underrepresented in existing reference panels and array designs, since the selected single nucleotide polymorphisms (SNPs) may fail to capture population-specific haplotype structures, hence the full extent of common genetic variation. Here, we propose to sequence the full genome of a small subset of an underrepresented study cohort to inform the selection of population-specific add-on SNPs, such that the remaining array-genotyped cohort could be more accurately imputed. Using a Tanzania-based cohort as a proof-of-concept, we demonstrate the validity of our approach by showing improvements in imputation accuracy after the addition of our designed addon SNPs to the base H3Africa array.

Background: Human tuberculosis (TB) is caused by seven phylogenetic lineages of the Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC), Lineage 1–7. Recent advances in rapid genotyping of MTBC based on single nucleotide polymorphisms (SNP), allow for rapid and phylogenetically robust strain classification, paving the way for defining genotype-phenotype relationships in clinical settings. Such studies have revealed that, in addition to host and environmental factors, different strains of the MTBC influence the outcome of TB infection and disease. In Tanzania, such molecular epidemiological studies of TB however are scarce in spite of a high TB burden. Methods and Findings: Here we used a SNP-typing method to genotype a nationwide collection of 2,039 MTBC clinical isolates obtained from new and retreatment TB cases diagnosed in 2012 and 2013. Four lineages, namely Lineage 1–4 were identified. The distribution and frequency of these lineages varied across the regions but overall, Lineage 4 was the most frequent (n = 866, 42.5%), followed by Lineage 3 (n = 681, 33.4%) and 1 (n = 336, 16.5%), with Lineage 2 being the least frequent (n = 92, 4.5%). A total of 64 (3.1%) isolates could not be assigned to any lineage. We found Lineage 2 to be associated with female sex (adjusted odds ratio [aOR] 2.25; 95% confidence interval [95% CI] 1.38 – 3.70, p < 0.001) and retreatment (aOR 1.78; 95% CI 1.00 – 3.02, p = 0.040). We found no associations between MTBC lineage and patient age or HIV status. Our sublineage typing based on spacer oligotyping revealed the presence of mainly EAI, CAS and LAM families. Finally, we detected low levels of multidrug resistant isolates among a subset of retreatment cases Conclusions: This study provides novel insights into the influence of pathogen–related factors on the TB epidemic in Tanzania.

Abstract Infectious diseases have affected humanity for millennia and are among the strongest selective forces. Tuberculosis (TB) is an ancient disease, caused by the human-adapted members of the Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC). The outcome of TB infection and disease is highly variable, and co-evolution between human populations and their MTBC strains may account for some of this variability. Particular human genetic ancestries have been associated with higher susceptibility to TB, but socio-demographic aspects of the disease can confound such associations. Here, we studied 1,000 TB patients from Dar es Salaam, Tanzania, together with their respective MTBC isolates, by combining human and bacterial genomics with clinical data. We found that the genetic background of the TB patient population was strongly influenced by the Bantu migrations from West Africa, which is in contrast to the corresponding MTBC genotypes that were mainly introduced from outside Africa. These findings suggest a recent evolutionary history of co-existence between the human and MTBC populations in Dar es Salaam. We detected no evidence of an effect of human genetic ancestry, or MTBC phylogenetic diversity alone, nor their interaction, on TB disease severity. Treatment-seeking, social and environmental factors are likely to be the main determinants of disease severity at the point of care in this patient population. Author Summary Tuberculosis (TB) is an ancient infectious disease that continues to challenge global health efforts. Here, we explored the interplay between human and bacterial genetics on TB in Dar es Salaam, Tanzania. We found that neither the genetic ancestry of the patient, nor the bacterial genotype alone, nor their interaction, influenced the severity of TB. Our finding indicate that in this patient population, social and environmental factors may be the main determinants of TB disease severity.

The Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC) comprises nine human-adapted lineages that differ in their geographical distribution. Local adaptation of specific MTBC genotypes to the respective human host population has been invoked in this context. Here, we generated macrophages from cryopreserved blood mononuclear cells of Tanzanian tuberculosis patients, from which the infecting MTBC strains had previously been phylogenetically characterized. We infected these macrophages ex vivo with a phylogenetically similar MTBC strain (“matched infection”) or with strains representative of other MTBC lineages (“mismatched infection”). We found that L1 infections resulted in a significantly lower bacterial burden and that the intra-cellular replication rate of L2 strains was significantly higher compared the other MTBC lineages, irrespective of the MTBC lineage originally infecting the patients. Moreover, L4-infected macrophages released significantly greater amounts of TNF-a, IL-6, IL-10, MIP-1b, and IL-1b compared to macrophages infected by all other strains. Taken together, while our results revealed no measurable effect of local adaptation, they further highlight the strong impact of MTBC phylogenetic diversity on the variable outcome of the host-pathogen interaction in human tuberculosis.

Persons living with HIV are known to be at increased risk of developing tuberculosis (TB) disease upon infection with Mycobacterium tuberculosis (Mtb). However, it has remained unclear how HIV co-infection affects subsequent Mtb transmission from these patients. Here, we customized a Bayesian phylodynamic framework to estimate the effects of HIV co-infection on the Mtb transmission dynamics from sequence data. We applied our model to four Mtb genomic datasets collected in sub-Saharan African countries with a generalized HIV epidemic. Our results confirm that HIV co-infection is a strong risk factor for developing active TB. Additionally, we demonstrate that HIV co-infection is associated with a reduced effective reproductive number for TB. Stratifying the population by CD4+ T-cell count yielded similar results, suggesting that, in this context, CD4+ T-cell count is not a better predictor of Mtb transmissibility than HIV infection status. Together, our genome-based analyses complement observational household studies, and firmly establish the negative association between HIV co-infection and Mtb transmissibility.