Oral Microbiome in Oral Cancer Research from Sampling to Analysis: Strategies, Challenges, and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The oral microbiome has become an emerging focus of oral cancer research, with growing evidence linking microbial communities to disease development, progression, and prognosis. However, there is limited consensus on optimal sampling strategies, storage methods, and analytical approaches. This narrative review critically evaluates current strategies for sampling, preservation, DNA extraction, sequencing, and data analysis in oral microbiome research related to oral cancer. We compared commonly used sampling methods, including saliva, oral rinse, swab, brush, and tissue biopsy, and reviewed preservation conditions, extraction kits, sequencing platforms, and analytical pipelines reported in recent oral microbiome studies. Sampling approaches affect microbial yield and site specificity. Saliva and oral rinse samples are convenient and noninvasive but may dilute lesion-specific microbial signals, whereas lesion-directed swabbing or brushing yields greater microbial biomass and biological relevance. Preservation media and storage temperature significantly influence microbial stability, and DNA extraction methods vary in their ability to remove host DNA. Although 16S rRNA gene sequencing remains the most common approach, shotgun metagenomics offers higher resolution and function insights but is still limited by clinical applicability. Differences in data pre- and post-processing models and normalization strategies further contribute to inconsistent microbial profiles. Given that oral mucosal sites differ markedly in structure and microenvironment, careful consideration is required to ensure that collected samples accurately represent the biological question being addressed. Methodological consistency across all workflow stages-from collection to analysis-is essential to generate reproducible, high-quality data and to enable reliable translation of oral microbiome research into clinical applications for cancer detection and risk assessment. Together, these insights provide a framework to guide future study design and support the development of clinically applicable microbiome-based biomarkers.
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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 | 0,047 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».