Altered oral microbiota of drug-resistant organism carriers exhibit impaired gram-negative pathogen inhibition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The oral microbiome has been understudied as a reservoir for clinical pathogens, including drug-resistant strains. Understanding how alterations in microbiome functioning render this site vulnerable to colonization is essential, as multidrug-resistant organisms (MDRO) carriage is a major risk factor for developing serious infections. To advance our knowledge of oral MDRO carriage and protection against pathogen colonization conferred by native microbiota, we examined microbiomes from individuals colonized by MDROs (n=33) and non-colonized age-matched controls (n=30). Shotgun metagenomic analyses of oral swabs from study participants revealed significant differences in microbial communities with depletion of Streptococcus spp. among those colonized by multidrug-resistant gram-negative bacilli (RGNB), compared to non-carriers. We utilized metagenomic sequencing to characterize the oral resistome and find antimicrobial resistance genes are present in higher abundance among RNGB carriers versus non-carriers. High-throughput co-culture screening revealed oral bacteria isolated from MDRO non-carriers demonstrate greater inhibition of gram-negative pathogens, compared to isolates from carriers. Moreover, biosynthetic gene clusters from streptococci are found in higher abundance from non-carrier microbiomes, compared to RGNB carrier microbiomes. Bioactivity-guided fractionation of extracts from Streptococcus isolate SID2657 demonstrated evidence of strong E. coli and A. baumannii inhibition in a murine model of infection. Together, this provides evidence that oral microbiota shape this dynamic microbial community and may serve as an untapped source for much-needed antimicrobial small-molecules.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».