Sputum production and salivary microbiome in COVID-19 patients reveals oral-lung axis
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2, a severe respiratory disease primarily targeting the lungs, was the leading cause of death worldwide during the pandemic. Understanding the interplay between the oral microbiome and inflammatory cytokines during acute infection is crucial for elucidating host immune responses. This study aimed to explore the relationship between the oral microbiome and cytokines in COVID-19 patients, particularly those with and without sputum production. Saliva and blood samples from 50 COVID-19 patients were subjected to 16S ribosomal RNA gene sequencing for oral microbiome analysis, and 65 saliva and serum cytokines were assessed using Luminex multiplex analysis. The Mann-Whitney test was used to compare cytokine levels between individuals with and without sputum production. Logistic regression machine learning models were employed to evaluate the predictive capability of oral microbiome, salivary, and blood biomarkers for sputum production. Significant differences were observed in the membership (Jaccard dissimilarity: p = 0.016) and abundance (PhILR dissimilarity: p = 0.048; metagenomeSeq) of salivary microbial communities between patients with and without sputum production. Seven bacterial genera, including Prevotella, Streptococcus, Actinomyces, Atopobium, Filifactor, Leptotrichia, and Selenomonas, were more prevalent in patients with sputum production (p<0.05, Fisher's exact test). Nine genera, including Prevotella, Megasphaera, Stomatobaculum, Selenomonas, Leptotrichia, Veillonella, Actinomyces, Atopobium, and Corynebacteria, were significantly more abundant in the sputum-producing group, while Lachnoanaerobaculum was more prevalent in the non-sputum-producing group (p<0.05, ANCOM-BC). Positive correlations were found between salivary IFN-gamma and Eotaxin2/CCL24 with sputum production, while negative correlations were noted with serum MCP3/CCL7, MIG/CXCL9, IL1 beta, and SCF (p<0.05, Mann-Whitney test). The machine learning model using only oral bacteria input outperformed the model that included all data: blood and saliva biomarkers, as well as clinical and demographic variables, in predicting sputum production in COVID-19 subjects. The performance metrics were as follows, comparing the model with only bacteria input versus the model with all input variables: precision (95% vs. 75%), recall (100% vs. 50%), F1-score (98% vs. 60%), and accuracy (82% vs. 66%).
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».