Alteration in Nasopharyngeal Microbiota Profile in Aged Patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-Cov-2) is an infectious virus that causes coronavirus disease 2019 (COVID-19) transmitted mainly through droplets and aerosol affecting the respiratory tract and lungs. Little is known regarding why some individuals are more susceptible than others and develop severe symptoms. In this study, we analyzed the nasopharyngeal microbiota profile of aged patients with COVID-19 (asymptomatic vs. symptomatic) vs. healthy individuals. We examined the nasopharynx swab of 84 aged-matched patients, out of which 27 were negative asymptomatic (NegA), 30 were positive asymptomatic (PA), and 27 patients were positive symptomatic (PSY). Our analysis revealed the presence of abundant Cyanobacterial taxa at phylum level in PA (p-value = 0.0016) and PSY (p-value = 0.00038) patients along with an upward trend in the population of Litoricola, Amylibacter, Balneola, and Aeromonas at the genus level. Furthermore, to know the relationship between the nasal microbiota composition and severity of COVID-19, we compared PA and PSY groups. Our data show that the nasal microbiota of PSY patients was significantly enriched with the signatures of two bacterial taxa: Cutibacterium (p-value = 0.045) and Lentimonas (p-value = 0.007). Furthermore, we also found a significantly lower abundance of five bacterial taxa, namely: Prevotellaceae (p-value = 7 × 10−6), Luminiphilus (p-value = 0.027), Flectobacillus (p-value = 0.027), Comamonas (p-value = 0.048), and Jannaschia (p-value = 0.012) in PSY patients. The dysbiosis of the nasal microbiota in COVID-19 positive patients might have a role in contributing to the severity of COVID-19. The findings of our study show that there is a strong correlation between the composition of the nasal microbiota and COVID-19 severity. Further studies are needed to validate our finding in large-scale samples and to correlate immune response (cytokine Strome) and nasal microbiota to identify underlying mechanisms and develop therapeutic strategies against COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».