Host–microbiome associations in saliva predict COVID-19 severity
Notice bibliographique
Résumé
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, there are coordinated microbiome and inflammatory responses within the mucosal and systemic compartments that are unknown. The specific roles the oral microbiota and inflammatory cytokines play in the pathogenesis of coronavirus disease 2019 (COVID-19) are yet to be explored. Here, 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 noninfected individuals. We characterized the oral microbiomes using 16S ribosomal RNA gene sequencing and evaluated saliva and serum cytokines and chemokines using multiplex analysis. Alpha diversity of the salivary microbial community was negatively associated with COVID-19 severity, while diversity increased with health. 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. multimodal perturbation analyses) revealed that the microbiome perturbation analysis was the most informative for predicting COVID-19 status and severity, followed by the multimodal. 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 compromised populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».