Исследование, опубликованное в журнале Frontiers in Microbiology, дополняет растущий объем исследований взаимосвязи между микробиомом полости рта и респираторными заболеваниями и дает новое представление о том, как SARS-CoV-2 влияет на воспаление и вызывает заболевание. Об этом пишет Medical Xpress.
Используя высокопроизводительное секвенирование генома и машинное обучение, ученые из Медицинской школы Умасса Чана продемонстрировали сильную корреляцию между микробиомом полости рта пациентов с COVID-19 во время госпитализации и последующей потребностью в респираторной поддержке.
Пациенты медицинского центра Umass были включены в исследование в соответствии со следующей блок-схемой. Наконец, пятьдесят пациентов с острым COVID-19 были набраны в исследовательскую группу и отслеживались на предмет клинического исхода, а также того, требуется ли и какой уровень респираторной поддержки, от дополнительного кислорода до простой назальной канюли до интубации и искусственной вентиляции легких. Данные клинической ковариации и результаты секвенирования микробиома объединяются в классификатор случайного леса для выявления признаков, которые предсказывают потребность в искусственной вентиляции легких. Затем ученые применили к этим результатам стабильный и интерпретируемый набор правил (SIRUS), чтобы создать простые для интерпретации правила, которые предсказывают, какие клинические ковариаты и паттерны микробиома предсказывают потребность в искусственной вентиляции легких.
— Наши результаты показали корреляцию между отсутствием в микробиоме определенных организмов, особенно Prevotella salivae и Veillonella infantium, а также уменьшением количества метаболических путей, связанных с синтезом ЛПС, и потребностью в респираторной поддержке после госпитализации, — сказал ведущий исследователь и соавтор Эван С. Брэдли, доктор медицинских наук, доцент кафедры неотложной медицины и участник программы Microbiological Dynamics Program.
Это говорит о том, что эти микроорганизмы могут играть защитную роль, возможно, путем модуляции провоспалительных путей у пациентов с COVID-19. Эксперты пока не знают, как это работает на биологическом уровне, но это отправная точка для будущих исследований.
Существуют научные доказательства того, что микробиом полости рта — сообщество бактерий, обнаруженных в верхних отделах пищеварительного тракта, — может влиять на течение респираторных инфекций.
Подобно микробиомам, обнаруженным в кишечнике и коже, микробиом полости рта представляет собой совокупность бактерий, которые могут влиять на развитие здоровья и болезни. Микробиом полости рта намного меньше микробиома кишечника и содержит сотни различных типов бактерий. Это первая точка встречи пищеварительной системы, весь путь прохождения пищи изо рта через тело, где иммунная система встречается с внешним миром.
Эксперты считают, что поддержание хрупкого баланса микробиома полости рта может сыграть важную роль в здоровье. По мнению авторов исследования, дисбаланс микробиома полости рта, как и дисбаланс микробиома кишечника, может привести к воспалению, заболеванию и болезни.
Чтобы понять взаимосвязь между микробиомом полости рта и COVID-19, Брэдли взял образцы у 115 пациентов, которые обратились в отделение неотложной помощи с симптомами COVID-19. У пациентов были взяты кровь и мазки из полости рта, которые также были проверены на COVID-19 с помощью ПЦР-теста. 50 из 115 дали положительный результат на COVID-19 с симптомами, длящимися менее 14 дней. 38 из этой острой группы нуждались в той или иной форме респираторной поддержки при поступлении.
Секвенирование всего генома и расширенные алгоритмы были использованы для определения бактериального состава микробиома полости рта для 115 образцов из когорты. Ванни Буччи, доктор философии, доцент кафедры микробиологии и физиологических систем, использовала моделирование на основе машинного обучения для извлечения характеристик микробиома, таких как виды и виды, для выявления потенциальных различий между группой пациентов с COVID-19, которым была оказана респираторная помощь. необходимость. метаболиты, влияющие на тяжесть заболевания.
Данные микробиома сложны и многоуровневы, поэтому их нельзя модифицировать для стандартного статистического анализа. Применение машинного обучения помогает изучать невиданные ранее структуры. Из этих структур модель выбирает сигнал, который лучше всего соответствует данным. Это сообщит вам, какие функции являются посторонними, а какие нельзя устранить.
— Мы знаем, что воспаление является основной причиной COVID-19. Возможно, что эти бактерии каким-то образом сдерживают безудержное воспаление, — говорит соавтор Эбигейл Зеамер, аспирант кафедры микробиологии и физиологических систем Университета Массачусетс Чан. — Тогда мы можем начать изучать взаимосвязь между бактериями, воспалением и иммунной системой, чтобы понять, как работает COVID-19.
Подписывайтесь на «Гродно 24» в Дзен Новости и на наш канал в Дзен