Состав микробиоты ротоглотки у пациентов с пневмонией различной степени тяжести, вызванной вирусом SARS-CoV-2

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Выявить особенности таксономического состава микробиоты ротоглотки пациентов с COVID-19 с различной степенью тяжести заболевания.

Материалы и методы. Исследуемая группа пациентов включала в себя 156 пациентов, госпитализированных с подтвержденным диагнозом COVID-19 в клинический медицинский центр ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова» в период с апреля по июнь 2021 г., из них 77 пациентов – с легкой формой пневмонии по данным компьютерной томографии (КТ) – КТ-1 и 79 пациентов с умеренной и среднетяжелой формой пневмонии (КТ-2 и КТ-3). Отбор мазков из ротоглотки осуществляли при поступлении пациента в стационар. Из образцов выделяли тотальную ДНК, затем производили амплификацию V3–V4 регионов гена 16s рРНК с последующим секвенированием на приборе Illumina HiSeq 2500. Для получения вариантов ампликонных последовательностей (ASV) использовался алгоритм DADA2.

Результаты. При сравнении микробного состава ротоглотки пациентов с различной формой пневмонии обнаружены ASV, ассоциированные с развитием как легкой, так и тяжелой форм пневмонии вне лечения в стационаре. Исходя из полученных результатов можно заключить, что ASV, ассоциированные с меньшей степенью поражения легких, в основном относятся к классу грамотрицательных фирмикут (Negativicutes), к различным классам протеобактерий, а также к порядку Fusobacteria. В свою очередь ASV, ассоциированные с большей степенью поражения легких, относятся преимущественно к грамположительным фирмикутам классов Bacilli и Clostridia. При нахождении в стационаре пациенты с тяжелой формой пневмонии достоверно чаще демонстрировали отрицательную динамику на фоне проводимых терапевтических мероприятий.

Заключение. Различия в таксономическом составе микробиоты ротоглотки, наблюдающиеся у пациентов с различной формой пневмонии, развившейся вне стационарного лечения на фоне COVID-19, могут быть связаны с предположительной барьерной функцией микробиоты ротоглотки, которая позволяет снизить риск нарастания титра вируса.

Об авторах

Елизавета Валентиновна Старикова

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6582-210X

науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Юлия Сергеевна Галеева

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Автор, ответственный за переписку.
Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6304-4607

мл. науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Дмитрий Николаевич Андреев

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4007-7112

канд. мед. наук, доц., доц. каф. пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Филипп Сергеевич Соколов

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2813-6498

врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19, ст. лаборант каф. ЮНЕСКО «Здоровый образ жизни – залог успешного развития» ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Дмитрий Евгеньевич Федоров

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8468-7011

мл. науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Александр Иванович Манолов

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3912-429X

науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Александр Владимирович Павленко

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9549-0289

науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Ксенья Михайловна Климина

ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» ФМБА России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5563-644X

канд. биол. наук, ст. науч. сотр. ФГБУ ФНКЦ ФХМ

Россия, Москва

Владимир Александрович Веселовский

ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» ФМБА России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4336-9452

мл. науч. сотр. ФГБУ ФНКЦ ФХМ

Россия, Москва

Андрей Владимирович Заборовский

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com

д-р мед. наук, доц., зав. каф. фармакологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Владимир Вячеславович Евдокимов

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9281-579X

д-р мед. наук, проф., нач. управления науки ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Николай Германович Андреев

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5136-0140

канд. мед. наук, доц., доц. каф.пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Михаил Кумарович Девкота

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3736-4196

врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19, преподаватель каф. фармакологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Алексей Константинович Фоменко

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1794-7263

врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19, преподаватель каф. фармакологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Вадим Александрович Харьковский

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8659-3502

врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19 ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Павел Олегович Асадулин

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5236-1770

врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19 ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Сергей Андреевич Кучер

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7981-1786

врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19 ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Александра Сергеевна Черёмушкина

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1089-4322

студентка лечебного фак-та ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Олег Олегович Янушевич

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4293-8465

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., ректор, зав. каф. пародонтологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Игорь Вениаминович Маев

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6114-564X

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии лечебного фак-та ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Нателла Ильинична Крихели

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8035-0638

д-р мед. наук, проф., зав. каф. клинической стоматологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Олег Валерьевич Левченко

ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0857-9398

д-р мед. наук, проф. каф. нейрохирургии и нейрореанимации ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова»

Россия, Москва

Елена Николаевна Ильина

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0130-5079

чл.-кор. РАН, проф. РАН, д-р биол. наук, гл. науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Вадим Маркович Говорун

ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора

Email: olgagaleeva546@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0837-8764

акад. РАН, д-р биол. наук, проф., врио дир. ФБУН НИИ СБМ

Россия, Москва

Список литературы

  1. Caselli E, Fabbri C, D'Accolti M, et al. Defining the oral microbiome by whole-genome sequencing and resistome analysis: the complexity of the healthy picture. BMC Microbiol. 2020;20(1):120. doi: 10.1186/s12866-020-01801-y
  2. Pace CC, McCullough GH. The association between oral microorgansims and aspiration pneumonia in the institutionalized elderly: review and recommendations. Dysphagia. 2010;25(4):307-22. doi: 10.1007/s00455-010-9298-9
  3. Mammen MJ, Scannapieco FA, Sethi S. Oral-lung microbiome interactions in lung diseases. Periodontol 2000. 2020;83(1):234-41. doi: 10.1111/prd.12301
  4. Callahan BJ, McMurdie PJ, Rosen MJ, et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods. 2016;13(7):581-3. doi: 10.1038/nmeth.3869
  5. Davis NM, Proctor DM, Holmes SP, et al. Simple statistical identification and removal of contaminant sequences in marker-gene and metagenomics data. Microbiome. 2018;6(1):226. doi: 10.1186/s40168-018-0605-2
  6. McMurdie PJ, Holmes S. Phyloseq: a bioconductor package for handling and analysis of high-throughput phylogenetic sequence data. Pac Symp Biocomput. 2012:235-46.
  7. Love MI, Huber W, Anders S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol. 2014;15(12):550. doi: 10.1186/s13059-014-0550-8
  8. Castro-Nallar E, Bendall ML, Pérez-Losada M, et al. Composition, taxonomy and functional diversity of the oropharynx microbiome in individuals with schizophrenia and controls. PeerJ. 2015;3:e1140. doi: 10.7717/peerj.1140
  9. Li Q, Pu Y, Lu H, et al. Porphyromonas, Treponema, and Mogibacterium promote IL8/IFNγ/TNFα-based pro-inflammation in patients with medication-related osteonecrosis of the jaw. J Oral Microbiol. 2021;13(1). doi: 10.1080/20002297.2020.1851112
  10. Nguyen L, McCord KA, Bui DT, et al. Sialic acid-containing glycolipids mediate binding and viral entry of SARS-CoV-2. Nat Chem Biol. 2022;18(1):81-90. doi: 10.1038/s41589-021-00924-1
  11. Bouchet V, Hood DW, Li J, et al. Host-derived sialic acid is incorporated into Haemophilus influenzae lipopolysaccharide and is a major virulence factor in experimental otitis media. Proc Natl Acad Sci USA. 2003;100(15):8898-903. doi: 10.1073/pnas.1432026100
  12. Honarmand Ebrahimi K. SARS-CoV-2 spike glycoprotein-binding proteins expressed by upper respiratory tract bacteria may prevent severe viral infection. FEBS Lett. 2020;594(11):1651-60. doi: 10.1002/1873-3468.13845
  13. Nardelli C, Gentile I, Setaro M, et al. Nasopharyngeal Microbiome Signature in COVID-19 Positive Patients: Can We Definitively Get a Role to Fusobacterium periodonticum? Front Cell Infect Microbiol. 2021;11:625581. doi: 10.3389/fcimb.2021.625581
  14. Liu J, Liu S, Zhang Z, et al. Association between the nasopharyngeal microbiome and metabolome in patients with COVID-19. Synth Syst Biotechnol. 2021;6(3):135-43. doi: 10.1016/j.synbio.2021.06.002
  15. Zhang L, Fan Y, Su H, et al. Chlorogenic acid methyl ester exerts strong anti-inflammatory effects via inhibiting the COX-2/NLRP3/NF-κB pathway. Food Funct. 2018;9(12):6155-64. doi: 10.1039/c8fo01281d
  16. Brinig MM, Lepp PW, Ouverney CC, et al. Prevalence of bacteria of division TM7 in human subgingival plaque and their association with disease. Appl Environ Microbiol. 2003;69(3):1687-94. doi: 10.1128/AEM.69.3.1687-1694.2003
  17. Chipashvili O, Utter DR, Bedree JK, et al. Episymbiotic Saccharibacteria suppresses gingival inflammation and bone loss in mice through host bacterial modulation. Cell Host Microbe. 2021;29(11):1649-62.e7. doi: 10.1016/j.chom.2021.09.009
  18. He X, McLean JS, Edlund A, et al. Cultivation of a human-associated TM7 phylotype reveals a reduced genome and epibiotic parasitic lifestyle. Proc Natl Acad Sci USA. 2015;112(1):244-9. doi: 10.1073/pnas.1419038112
  19. Bor B, Bedree JK, Shi W, et al. Saccharibacteria (TM7) in the Human Oral Microbiome. J Dent Res. 2019;98(5):500-9. doi: 10.1177/0022034519831671

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение числа пациентов с диагностированным COVID-19 по возрасту, полу, степени поражения легких (KT) и потребности в дополнительной подаче кислорода.

Скачать (112KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема биоинформатической обработки последовательностей ампликонов гена 16s рРНК образцов пациентов.

Скачать (178KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Тепловая карта представленностей родов прокариот в образцах ротоглотки 156 пациентов с различной степенью поражения легких (обозначено желтым, оранжевым и фиолетовым цветом в верхней панели; КТ). Цвета тепловой карты отражают значения представленностей соответствующих бактериальных родов после преобразования CLR (centered log ratio transform).

Скачать (599KB)
Метаданные
5. Рис. 4: а – график сходства таксономического состава (b-разнообразия) метагеномов пациентов с разной степенью поражения легких по KT: KT-1 (n=77), KT-2 (n=66), KT-3 (n=13) на основании NMDS по видовому разнообразию (метрика различия: мера Брея–Кертиса) методом главных компонент; b – таксономическое разнообразие (a-разнообразие) микробиоты пациентов с разной степенью поражения легких по KT: KT-1 (n=77), KT-2 (n=66), KT-3 (n=13), рассчитанное как индекс Шеннона.

Скачать (115KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Вклад групп метаданных в вариацию дисперсии таксономического состава микробиоты образцов пациентов. Физиологические показатели: пол, возраст. Хронические заболевания: хронические болезни сердечно-сосудистой системы, ХОБЛ, сахарный диабет, воспалительные заболевания кишечника. Состояние пациентов: степень тяжести пневмонии по данным КТ, потребность в дополнительном O2, прием антибиотиков в течение месяца до госпитализации. Стоматологические показатели: стоматологический статус, индекс PMA, индекс PHP, индекс КПУз.

Скачать (101KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Анализ дифференциальной представленности 16s ампликонов бактерий, ассоциированных с тяжелой (КТ>2, n=79) и легкой (КТ=1, n=77) степенями поражения легких пациентов. Анализ проводился с использованием метода DeSeq2: a – ASV, воспроизводящиеся в ≥20 итерациях из 25; b – ASV, воспроизводящиеся в ≥15 итерациях из 25. ASV бактерий, которые ассоциированы с высокой степенью поражения легких у пациентов, показаны столбиками, направленными вправо; с легкой степенью поражения легких у пациентов – влево. Справа и слева от столбцов отображен уровень статистической значимости (a), рассчитанный в результате анализа для каждого дифференциально представленного ASV.

Скачать (447KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».