The vaginal microbiome amplifies sex hormone‐associated cyclic changes in cervicovaginal inflammation and epithelial barrier disruption
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Susceptibility to HIV is associated with the menstrual cycle and vaginal microbiome, but their collective impact on vaginal inflammation remains unclear. Here, we characterized the cervicovaginal proteome, inflammation, and microbiome community structure and function during the menstrual cycle. METHOD OF STUDY: Cervicovaginal secretions were collected from regularly cycling women (n = 16) at median day 10, 16, and 24 of each menstrual cycle and analyzed by mass spectrometry, 16S rRNA gene sequencing, and a multiplex bead array immunoassay. Follicular, ovulatory, and luteal phases were defined by serum sex hormone levels. RESULTS: Ovulation showed the largest mucosal proteome changes, where 30% and 19% of the 406 human proteins identified differed compared to the luteal and follicular phases, respectively. Neutrophil/leukocyte migration pathways were lowest during ovulation and peaked in the luteal phase, while antimicrobial and epithelial barrier promoting proteins were highest during ovulation. Vaginal microbial community structure and function did not vary significantly during the menstrual cycle, with the majority consistently Lactobacillus-dominant (63%) or non-Lactobacillus-dominant (25%). Fluctuations in the epithelial barrier protein RPTN between the ovulatory and luteal phase were amplified in women with Gardnerella vaginalis and anaerobic bacteria and reduced when Lactobacillus was dominant. CONCLUSION: This small study demonstrates that sex hormones modulate neutrophil/leukocyte inflammation, barrier function, and antimicrobial pathways in the female genital tract with the strongest changes occurring during ovulation. The data further suggest a microbiome context for hormone-driven changes in vaginal immunity which may have implications for HIV susceptibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».