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Enregistrement W4415819682 · doi:10.3390/dj13110503

Liver Disease and Periodontal Pathogens: A Bidirectional Relationship Between Liver and Oral Microbiota

2025· review· en· W4415819682 sur OpenAlexaboutno aff
Mario Dioguardi, Eleonora Lo Muzio, Ciro Guerra, Diego Sovereto, Enrica Laneve, Angelo Martella, Riccardo Aiuto, Daniele Garcovich, Giorgia Apollonia Caloro, Stefania Cantore, Lorenzo Lo Muzio, Andrea Ballini

Notice bibliographique

RevueDentistry Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésDysbiosisLiver diseaseAlcoholic liver diseasePeriodontitisAlcoholic hepatitisObservational studyFatty liverMicrobiomeClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Periodontal dysbiosis contributes to liver injury through systemic inflammation, oral–gut microbial translocation, and endotoxemia. Lipopolysaccharides (LPSs) and virulence factors derived from periodontal pathogens, particularly Porphyromonas gingivalis (P. gingivalis) activate Toll-like receptor (TLR) signaling, trigger NF-κB-mediated cytokine release (e.g., TNF-α, IL-1β, IL-6), and promote oxidative stress and Kupffer cell activation within the liver. The present systematic review summarized clinical evidence supporting these mechanistic links between periodontal pathogens and hepatic outcomes, highlighting the role of microbial crosstalk in liver pathophysiology. Methods: A PRISMA-compliant systematic review was conducted by searching PubMed, Scopus, and the Cochrane library, as well as gray literature. Eligible study designs were observational studies and trials evaluating P. gingivalis and other periodontal pathogens (Aggregatibacter actinomycetemcomitans, Prevotella intermedia, and Tannerella forsythia) for liver phenotypes (Non-Alcoholic Fatty Liver Disease [NAFLD]/Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease [MASLD], fibrosis/cirrhosis, acute alcoholic hepatitis [AAH], and Hepatocellular carcinoma [HCC]). Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale adapted for cross-sectional studies (NOS-CS) for observational designs and the RoB 2 scale for single randomized controlled trials (RCTs). Due to the heterogeneity of exposures/outcomes, results were summarized narratively. Results: In total, twenty studies (2012–2025; ~34,000 participants) met the inclusion criteria. Population-level evidence was conflicting (no clear association between anti-P. gingivalis serology and NAFLD), while clinical cohorts more frequently linked periodontal exposure, particularly to P. gingivalis, to more advanced liver phenotypes, including fibrosis. Microbiome studies suggested stage-related changes in oral communities rather than the effect of a single pathogen, and direct translocation into ascitic fluid was not observed in decompensated cirrhosis. Signals from interventional and behavioral research (periodontal therapy; toothbrushing frequency) indicate a potential modifiability of liver indices. The overall methodological quality was moderate with substantial heterogeneity, precluding meta-analysis. Conclusions: Current evidence supports a biologically plausible oral–liver axis in which periodontal inflammation, often involving P. gingivalis, is associated with liver damage. Causality has not yet been proven; however, periodontal evaluation and treatment may represent a low-risk option in periodontitis-associated NAFLD. Well-designed, multicenter prospective studies and randomized trials with standardized periodontal and liver measurements are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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