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Enregistrement W4367838407 · doi:10.1101/2023.05.02.539155

Host-Microbiome Associations in Saliva Predict COVID-19 Severity

2023· preprint· en· W4367838407 sur OpenAlexaff
Hend Alqedari, Khaled Altabtbaei, Josh L. Espinoza, Saadoun Bin‐Hasan, Mohammad Alghounaim, Abdullah Alawady, Abdullah Altabtabae, Sarah Aljamaan, Sriraman Devarajan, Tahreer AlShammari, Mohammed Ben Eid, Michele Matsuoka, Hyesun Jang, Christopher L. Dupont, Marcelo Freire

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthDasman Diabetes InstituteL'Oreal USA
Mots-clésSalivaMicrobiomeImmunologyImmune systemPathogenesisBiologyOral MicrobiomeMedicineBioinformaticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Established evidence indicates that oral microbiota plays a crucial role in modulating host immune responses to viral infection. Following Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 – SARS-CoV-2 – there are coordinated microbiome and inflammatory responses within the mucosal and systemic compartments that are unknown. The specific roles that the oral microbiota and inflammatory cytokines play in the pathogenesis of COVID-19 are yet to be explored. We evaluated the relationships between the salivary microbiome and host parameters in different groups of COVID-19 severity based on their Oxygen requirement. Saliva and blood samples (n = 80) were collected from COVID-19 and from non-infected individuals. We characterized the oral microbiomes using 16S ribosomal RNA gene sequencing and evaluated saliva and serum cytokines using Luminex multiplex analysis. Alpha diversity of the salivary microbial community was negatively associated with COVID-19 severity. Integrated cytokine evaluations of saliva and serum showed that the oral host response was distinct from the systemic response. The hierarchical classification of COVID-19 status and respiratory severity using multiple modalities separately (i.e., microbiome, salivary cytokines, and systemic cytokines) and simultaneously (i.e., multi-modal perturbation analyses) revealed that the microbiome perturbation analysis was the most informative for predicting COVID-19 status and severity, followed by the multi-modal. Our findings suggest that oral microbiome and salivary cytokines may be predictive of COVID-19 status and severity, whereas atypical local mucosal immune suppression and systemic hyperinflammation provide new cues to understand the pathogenesis in immunologically naïve populations. Significance Statement The oral mucosa is one of the first sites encountered by bacterial and viral infections, including SARS-CoV-2. It consists of a primary barrier occupied by a commensal oral microbiome. The primary function of this barrier is to modulate immunity and provide protection against invading infection. The occupying commensal microbiome is an essential component that influences the immune system’s function and homeostasis. The present study showed that the host oral immune response performs unique functions in response to SARS-CoV-2 when compared to systemic responses during the acute phase. We also demonstrated that there is a link between oral microbiome diversity and COVID-19 severity. Additionally, the salivary microbiome was predictive of not only disease status but also severity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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