Human Papilloma Virus Infection and Vaginal Microbiome Profiles in Pre-menopausal Women: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cervical cancer is a common cancer among women worldwide, especially in low- and middle-income countries. Persistent infection with high-risk human papillomavirus (HR-HPV) largely drives the development of cervical cancer. While Lactobacillus-dominant communities are considered protective, dysbiosis, marked by reduced Lactobacilli and increased anaerobic diversity (community state type (CST)-IV), may promote viral persistence. This study aims to assess HR-HPV prevalence and compare vaginal microbiome profiles in women with suspected HPV infection and healthy controls. Material and methods: Vaginal swabs were collected from pre-menopausal women with clinically suspected HPV infection and healthy controls. Samples underwent HR-HPV detection using the Truenat® HPV-HR RT-PCR (real-time polymerase chain reaction) assay (Molbio Diagnostics Limited, Goa, India). Vaginal microbiome profiling was performed using 16S rRNA gene amplicon sequencing on the GridION platform (Oxford Nanopore Technologies plc, Oxford, United Kingdom). Taxonomic classification was carried out using the EPI2ME 16S workflow with Kraken2 (Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, United States), and CSTs were assigned using the VALENCIA (VAginaL community state typE Nearest CentroId clAssifier) algorithm. Statistical analyses and microbial community comparisons were performed using MicrobiomeAnalyst (Xia Lab, Sainte-Anne-de-Bellevue, Quebec, Canada). Results: A total of 86 clinically suspected HPV cases and 63 healthy pre-menopausal controls were enrolled. Overall, high-risk HPV (HPV 16/31 and HPV-18/45) was detected in 11.6% (10/86) of cases, with no positivity in the control group. Vaginal microbiome profiling revealed significantly higher alpha diversity in women with inflammatory cytology compared to healthy controls, and increased Shannon and Simpson diversity indices in HPV-positive and inflammatory groups. Beta diversity analysis showed distinct microbial clustering between all groups. Taxonomic analysis demonstrated a predominance of Lactobacillus spp. in healthy individuals, particularly Lactobacillus crispatus and Lactobacillus iners, whereas disease groups showed increased abundance of Pseudomonas, Rheinheimera, and Agrobacterium. CST-I was more common in healthy controls (7/17, 41.2%), while CST-IV-linked to dysbiosis-was predominant among suspected cases (9/21, 47.6%). Linear discriminant analysis effect size (LEfSe) analysis identified Lactobacillus, Anaerococcus, and Dialister as key genera in healthy individuals, whereas Pseudomonas, Rhizobium, and Rheinheimera were enriched in HPV-positive and inflammatory smear groups, highlighting potential microbial biomarkers of vaginal dysbiosis. Conclusion: These findings underscore the importance of vaginal microbiome composition in cervical health and support further investigation into microbial biomarkers for early detection and targeted interventions in HPV-associated disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».