Impact of Short-term E-cigarette Cessation on the Nasal Microbiome in Young Adult Vapers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract RATIONALE: E-cigarette use has surged among young adults, raising concerns about its health impacts on the respiratory tract. E-cigarette use has been associated with alterations in the nasal microbiome, potentially leading to increased susceptibility to upper respiratory infections. Effects of vaping on nasal immunity is a growing area of research, and the associated potential for acute changes in immune-mediated endpoints upon cessation is an open question. Our study aimed to investigate changes in the nasal microbiome in young adult e-cigarette users before and after a 72-hour cessation period. METHODS: Participants (N=24) aged 19–30, who regularly vaped nicotine (≥20 of past 30 days), but did not smoke tobacco cigarettes or any other substances, provided nasal brushing samples at Visit 1 (at time of cessation) and Visit 4 (72h post-cessation). DNA was extracted from nasal brushings using the DNeasy Blood & Tissue Kit (Qiagen) and paired-end sequenced using V4 variable region 16S rRNA gene sequencing (MiSeq). Microbiome bioinformatics were performed with QIIME 2 (version 2024.5), and denoised with DADA2 to assign amplicon sequence variants (ASVs) for taxonomic classification with the SILVA 138 reference database. Statistical analyses were conducted, focusing on microbial diversity and relative abundance changes in identified taxa. RESULTS: Our analysis revealed significant changes in the nasal microbiome of young adult e-cigarette users following a brief cessation period. Specific taxa demonstrated significant shifts in relative abundance, including decreased Xanthobacteraceae (p=0.02) and Corynebacteriaceae (p=0.03), and increased Chloroplast (p=0.03) and Planococcaceae (p=0.04) (Figure 1A). Taxa such as Sphingomonadaceae (p=0.05), Corynebacterium (p=0.05), Chlamydiaceae (p=0.06), and Spirosomaceae (p=0.06) also exhibited noteworthy changes in abundance (Figure 1A). Alpha diversity, as measured by the Simpson's Diversity Index, increased significantly from 0.78 at Visit 1 to 0.83 at Visit 4 (p=0.03), indicating a shift to greater microbial evenness and diversity post-cessation (Figure 1B). CONCLUSIONS: Short-term e-cigarette cessation induces detectable shifts in the nasal microbiome of young adult vapers. Significant shifts in specific taxa highlight the nasal microbiome's dynamic response to cessation, with increases in beneficial and decreases in potentially harmful taxa suggesting a trend towards recovery. Enhanced microbial diversity suggests potential recovery from e-cigarette-induced dysbiosis, which may improve respiratory health and immune function, as higher diversity is linked to protection against respiratory infections and inflammation. Understanding these changes is essential for assessing vaping's impact on respiratory health and the potential benefits of cessation. Further research should elucidate these taxa's functional roles and long-term health effects.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».