СОСТАВ МИКРОБИОТЫ РОТОГЛОТКИ У ПАЦИЕНТОВ С ПНЕВМОНИЕЙ РАЗЛИЧНОЙ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ, ВЫЗВАННОЙ ВИРУСОМ SARS-COV-2 Текст научной статьи по специальности «Клиническая медицина»

i (cc)]by-nc-sa ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

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

Е.В. Старикова1, Ю.С. ГалееваН1, Д.Н. Андреев2, Ф.С. Соколов2, Д.Е. Федоров1, А.И. Манолов1, А.В. Павленко1, K.M. Климина3, В.А. Веселовский3, А.В. Заборовский2, В.В. Евдокимов2, Н.Г. Андреев2, М.К. Девкота2, А.К. Фоменко2, В.А. Харьковский2, П.О. Асадулин2, С.А. Кучер2, А.С. Черёмушкина2, О.О. Янушевич2, И.В. Маев2, Н.И. Крихели2, О.В. Левченко2, Е.Н. Ильина1, В.М. Говорун1

'ФБУН «Научно-исследовательский институт системной биологии и медицины» Роспотребнадзора, Москва, Россия; 2ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России, Москва, Россия;

3ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» ФМБА России, Москва, Россия 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 фир-микут (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.

Ключевые слова: COVID-19, микробиота, метагеном, ротовая полость, SARS-CoV-2

Для цитирования: Старикова Е.В., Галеева Ю.С., Андреев Д.Н., Соколов Ф.С., Федоров Д.Е., Манолов А.И., Павленко А.В., Климина К.М., Веселовский ВА., Заборовский А.В., Евдокимов В.В., Андреев Н.Г., Девкота М.К., Фоменко А.К., Харьковский В.А., Асадулин П.О., Кучер С.А., Черёмушкина А.С., Янушевич О.О., Маев И.В., Крихели Н.И., Левченко О.В., Ильина Е.Н., Говорун В.М. Состав микробиоты ротоглотки у пациентов с пневмонией различной степени тяжести, вызванной вирусом SARS-CoV-2. Терапевтический архив. 2022;94(8):963-972. DOI: 10.26442/00403660.2022.08.201780

Информация об авторах / Information about the authors

иГалеева Юлия Сергеевна - мл. науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ. E-mail: olgagaleeva546@gmail.com; ORCID: 0000-0001-6304-4607 Старикова Елизавета Валентиновна - науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ. ORCID: 0000-0001-6582-210X

Андреев Дмитрий Николаевич - канд. мед. наук, доц., доц. каф. пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-4007-7112 Соколов Филипп Сергеевич - 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». ORCID: 0000-0003-2813-6498

Федоров Дмитрий Евгеньевич - мл. науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ. ORCID: 0000-0001-8468-7011

науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ.

Манолов Александр Иванович

ORCID: 0000-0003-3912-429Х

Павленко Александр Владимирович - науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ. ORCID: 0000-0002-9549-0289

Климина Ксенья Михайловна - канд. биол. наук, ст. науч. сотр. ФГБУ ФНКЦ ФХМ. ORCID: 0000-0002-5563-644Х Веселовский Владимир Александрович - мл. науч. сотр. ФГБУ ФНКЦ ФХМ. ORCID: 0000-0002-4336-9452 Заборовский Андрей Владимирович - д-р мед. наук, доц., зав. каф. фармакологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-7923-9916

Евдокимов Владимир Вячеславович - д-р мед. наук, проф., нач. управления науки ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0001-9281-579Х

sJulia S. Galeeva. E-mail: olgagaleeva546@gmail.com;

ORCID: 0000-0001-6304-4607

Elizaveta V. Starikova. ORCID: 0000-0001-6582-210X

Dmitry N. Andreev. ORCID: 0000-0002-4007-7112 Philipp S. Sokolov. ORCID: 0000-0003-2813-6498

Dmitry E. Fedorov. ORCID: 0000-0001-8468-7011 Aleksander I. Manolov. ORCID: 0000-0003-3912-429X Alexander V. Pavlenko. ORCID: 0000-0002-9549-0289 Ksenia M. Klimina. ORCID: 0000-0002-5563-644X Vladimir A. Veselovsky. ORCID: 0000-0002-4336-9452 Andrew V. Zaborovsky. ORCID: 0000-0002-7923-9916

Vladimir V. Evdokimov. ORCID: 0000-0001-9281-579X

ORIGINAL ARTICLE

Composition of oropharyngeal microbiota in patients with COVID-19 of different pneumonia severity

Elizaveta V. Starikova1, Julia S. GaleevaH1, Dmitry N. Andreev2, Philipp S. Sokolov2, Dmitry E. Fedorov1,

Aleksander I. Manolov1, Alexander V. Pavlenko1, Ksenia M. Klimina3, Vladimir A. Veselovsky3,

Andrew V. Zaborovsky2, Vladimir V. Evdokimov2, Nikolai G. Andreev2, Mikhail K. Devkota2, Aleksei K. Fomenko2,

Vadim A. Khar'kovskii2, Pavel O. Asadulin2, Sergey A. Kucher2, Aleksandra S. Cheremushkina2,

Oleg O. Yanushevich2, Igor V. Maev2, Natella I. Krikheli2, Oleg V. Levchenko2, Elena N. Ilina1, Vadim M. Govorun1

'Research Institute of Systemic Biology and Medicine, Moscow, Russia; 2Yevdokimov Moscow State University of Medicine and Dentistry, Moscow, Russia; 3Federal Scientific and Clinical Center for Physical and Chemical Medicine, Moscow, Russia

Abstract

Aim. To identify features of the taxonomic composition of the oropharyngeal microbiota of COVID-19 patients with different disease severity. Materials and methods. The study group included 156 patients hospitalized with confirmed diagnosis of COVID-19 in the clinical medical center of Yevdokimov Moscow State University of Medicine and Dentistry between April and June 2021. There were 77 patients with mild pneumonia according to CT (CT1) and 79 patients with moderate to severe pneumonia (CT2 and CT3). Oropharyngeal swabs were taken when the patient was admitted to the hospital. Total DNA was isolated from the samples, then V3-V4 regions of the 16s rRNA gene were amplified, followed by sequencing using Illumina HiSeq 2500 platform. DADA2 algorithm was used to obtain amplicon sequence variants (ASV). Results. When comparing the microbial composition of the oropharynx of the patients with different forms of pneumonia, we have identified ASVs associated with the development of both mild and severe pneumonia outside hospital treatment. Based on the results obtained, ASVs associated with a lower degree of lung damage belong predominantly to the class of Gram-negative Firmicutes (Negativicutes), to various classes of Proteobacteria, as well as to the order Fusobacteria. In turn, ASVs associated with a greater degree of lung damage belong predominantly to Gram-positive classes of Firmicutes - Bacilli and Clostridia. While being hospitalized, patients with severe pneumonia demonstrated negative disease dynamics during treatment significantly more often.

Conclusion. We have observed differences in the taxonomic composition of the oropharyngeal microbiota in patients with different forms of pneumonia developed outside hospital treatment against COVID-19. Such differences might be due to the presumed barrier function of the oropharyngeal microbiota, which reduces the risk of virus titer increase.

Keywords: COVID-19, microbiota, metagenome, oral cavity, SARS-CoV-2

For citation: Starikova EV, Galeeva JuS, Andreev DN, Sokolov PS, Fedorov DE, Manolov AI, Pavlenko AV, Klimina KM, Veselovsky VA, Zaborovsky AV, Evdokimov VV, Andreev NG, Devkota MK, Fomenko AK, Khar'kovskii VA, Asadulin PO, Kucher SA, Cheremushkina AS, Yanushevich OO, Maev IV, Krikheli NI, Levchenko OV, Ilina EN, Govorun VM. Composition of oropharyngeal microbiota in patients with COVID-19 of different pneumonia severity. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2022;94(8):963-972. DOI: 10.26442/00403660.2022.08.201780

Введение

Течение СОУШ-19 зачастую осложняют сопутствующие бактериальные инфекции, которые могут определять клинический исход. Часть вторичных инфекций вызывают микроорганизмы, попадающие в легкие из верхних дыхательных путей. Не меньшую роль играют бактерии ротовой полости: с током слюны они попадают в глотку, откуда при вдыхании могут попасть в нижние дыхательные пути. Известно, что микробиота полости рта является второй по

Андреев Николай Германович - канд. мед. наук, доц., доц. каф. пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-5136-0140 Девкота Михаил Кумарович - врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19, преподаватель каф. фармакологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-3736-4196

Фоменко Алексей Константинович - врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19, преподаватель каф. фармакологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-1794-7263

Харьковский Вадим Александрович - врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19 ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0001-8659-3502

Асадулин Павел Олегович - врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19 ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0001-5236-1770 Кучер Сергей Андреевич - врач-специалист отд-ния микробиологического анализа Клинического центра COVID-19 ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0001-7981-1786

величине уровня а-разнообразия после микробиоты желудочно-кишечного тракта, включая более 700 видов бактерий, более 100 видов грибов и простейших [1]. Имеются сведения о влиянии состояния твердых тканей зубов и слизистой оболочки полости рта на частоту развития аспира-ционных пневмоний [2].

Особый интерес в свете анализа связи 8ЛЕ5-СоУ-2 с бактериями верхних дыхательных путей и ротовой полости представляет ротоглотка, так как именно она чаще всего

Nikolai G. Andreev. ORCID: 0000-0002-5136-0140 Mikhail K. Devkota. ORCID: 0000-0002-3736-4196

Aleksei K. Fomenko. ORCID: 0000-0002-1794-7263

Vadim A. Khar'kovskii. ORCID: 0000-0001-8659-3502

Pavel O. Asadulin. ORCID: 0000-0001-5236-1770 Sergey A. Kucher. ORCID: 0000-0001-7981-1786

является входными воротами возбудителей респираторных инфекций, в том числе 8ЛБ5-СоУ-2 [3]. Предполагается, что состав микробиоты полости рта и ротоглотки может оказывать влияние на развитие и течение СОУГО-19, либо выступая в качестве барьера, тем или иным способом подавляя репликацию вируса, либо являясь источником вторичной бактериальной инфекции, что в свою очередь может влиять на тяжесть течения болезни и клинический исход.

В данном исследовании мы сравнили таксономический состав микробиоты ротоглотки пациентов с СОУШ-19 до получения ими специализированной терапии в условиях стационара и выявили таксоны, ассоциированные с различной формой пневмонии, развившейся на фоне основного заболевания. При этом учитывалось состояние твердых тканей зубов и слизистой оболочки полости рта пациента в качестве ковариатов, влияющих на конечный результат биоинформатического анализа.

Материалы и методы

Клиническая группа. В исследование включены 156 пациентов с лабораторно подтвержденной новой ко-ронавирусной инфекцией 8ЛЕ5-СоУ-2 и клиническими проявлениями СОУГО-19, которые проходили лечение на базе многопрофильного клинического медицинского центра «Кусково» ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова» в период с апреля по июнь 2021 г. Возраст пациентов составил от 20 до 82 лет, из них 68 пациентов мужского пола и 88 - женского пола. Госпитализированы 77 пациентов с поражением легких менее 25% по данным компьютерной томографии (КТ) - КТ-1, 66 - с поражением 35-50% (КТ-2) и 13 - с поражением 50-75% (КТ-3), при этом 53 человека нуждались в принудительной кислородотерапии (рис. 1).

Критерии включения в изучаемую группу:

• письменное согласие участника на участие в исследовании;

• подтвержденный тестом с помощью метода полиме-разной цепной реакции диагноз СОУГО-19;

• возраст старше 18 лет.

Критерии исключения:

• тяжелое состояние с угрозой для жизни или противопоказания, препятствующие забору биоматериала;

• онкологические заболевания вне стадии ремиссии.

Также на основе опросников собраны данные о сопутствующих заболеваниях. Врачом-стоматологом проведены

Пол

Возраст пациента

п 75

50

25

80

Женский Мужской

20-45 45-65 65-90

ен

ие ц

а п о

сло

и

tr1

60

40

20

КТ-1 КТ-2

КТ-3

Да

Нет

Рис. 1. Распределение числа пациентов с диагностированным COVID-19 по возрасту, полу, степени поражения легких (KT) и потребности в дополнительной подаче кислорода. Fig. 1. Distribution of the number of patients diagnosed with COVID-19 by age, gender, degree of lung injury (CT), and need for supplemental oxygen.

осмотры полости рта пациентов с заполнением индекса количественного показателя кариозных, пломбированных и удаленных зубов (КПУ) и папиллярно-маргинально-альвеолярного индекса (PMA) для оценки состояния твердых тканей зубов и слизистой оболочки полости рта. Также проводилась оценка гигиены пациентов с помощью индекса эффективности гигиены (PHP). Согласно данным опросникам 7 пациентов имели диагноз «хроническая об-структивная болезнь легких» (ХОБЛ), 30 - сахарный диабет, 23 - воспалительные заболевания кишечника и 98 -сердечно-сосудистые заболевания.

По стоматологическому статусу 63 пациента имели высокую резистентность эмали зубов к кариесу и здоровый

Черёмушкина Александра Сергеевна - студентка лечебного фак-та ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-1089-4322

Янушевич Олег Олегович - акад. РАН, д-р мед. наук, проф., ректор, зав. каф. пародонтологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-4293-8465

Маев Игорь Вениаминович - акад. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии лечебного фак-та ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0001-6114-564X

Крихели Нателла Ильинична - д-р мед. наук, проф., зав. каф. клинической стоматологии ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0002-8035-0638

Левченко Олег Валерьевич - д-р мед. наук, проф. каф. нейрохирургии и нейрореанимации ФГБОУ ВО «МГМСУ им. А.И. Евдокимова». ORCID: 0000-0003-0857-9398

Ильина Елена Николаевна - чл.-кор. РАН, проф. РАН, д-р биол. наук, гл. науч. сотр. ФБУН НИИ СБМ. ORCID: 0000-0003-0130-5079

Говорун Вадим Маркович - акад. РАН, д-р биол. наук, проф., врио дир. ФБУН НИИ СБМ. ORCID: 0000-0003-0837-8764

Aleksandra S. Cheremushkina. ORCID: 0000-0002-1089-4322

Oleg O. Yanushevich. ORCID: 0000-0002-4293-8465

Igor V. Maev. ORCID: 0000-0001-6114-564X

Natella I. Krikheli. ORCID: 0000-0002-8035-0638

Oleg V. Levchenko. ORCID: 0000-0003-0857-9398

Elena N. Ilina. ORCID: 0000-0003-0130-5079

Vadim M. Govorun. ORCID: 0000-0003-0837-8764

0

0

Рис. 2. Схема биоинформатической обработки последовательностей ампликонов гена 16s рРНК образцов пациентов.

Fig. 2. Scheme of bioinformatics processing of 16s rRNA gene amplicon sequences from patient samples.

пародонт, 93 имели множественные кариозные поражения зубов и заболевания пародонта. При измерении индекса PMA у 130 человек наблюдался гингивит легкой степени тяжести и у 26 - гингивит средней степени тяжести. Индексом КПУ измеряли интенсивность кариеса: 65 человек с высокой, SO - со средней и 11 - с низкой интенсивностью кариеса. При оценке гигиены полости рта пациентов использовался индекс PHP, по результатам которого 54 пациента имели хороший индекс гигиены, S3 - средний и 19 -неудовлетворительный.

Кроме того, 7S пациентов принимали антибиотики в течение месяца до госпитализации.

Забор биоматериала осуществляли при помощи ватного тампона с пораженных участков ротоглотки - миндалин, не касаясь слизистой языка и полости рта. При необходимости биоматериал также забирали с дужек мягкого неба, небного язычка и задней стенки глотки. После забора образцов 2 зонда с ватным тампоном помещали в промаркированную криопробирку объемом 1,8 мл и подвергали немедленной заморозке. Хранение биоматериала осуществляли при температуре -70°C.

Метагеномное секвенирование. Выделение тотальной ДНК проводили с помощью набора MagMAX DNA Multi-Sample Ultra 2.0 Kit (Roche) и автоматической выделительной станции KingFisher Flex. Подготовку библиотек и их секвенирование осуществляли в соответствии с прото-

колом 16S Metagenomic Sequencing Library preparation для MiSeq, Illumina.

Приготовление геномных библиотек проводили набором Tersus PCR kit (Evrogen, Россия), для амплификации вариабельного региона V3-V4 гена 16s рРНК использовали праймеры 341F и 801R, для баркодирования образцов использовали уникальные комбинации индексирующих праймеров, являющихся аналогами праймеров из набора Nextera XT Index kit v2.

Процедуру секвенирования осуществляли с помощью инструмента HiSeq 2500 с использованием набора расходных материалов HiSeq Rapid SBS Kit v2 (500) (Illumina) согласно рекомендациям производителя.

Биоинформатическая обработка. Фильтрацию низкокачественных последовательностей проводили с помощью метода filterAndTrim из пакета DADA2. Для получения вариантов последовательностей ампликонов использовали пакет DADA2 [4].

Полученные последовательности ампликонов таксоно-мически аннотировали методом idTaxa из пакета DECIPHER (версия 11.7) с использованием базы последовательностей рибосомальных РНК Silva (версия 13S.1, nr99).

Для идентификации и удаления контаминантных последовательностей использовали пакет Decontam, использующий в качестве критерия обратную зависимость концентрации ДНК образца и представленности последовательностей [5]. Полная схема биоинформатической обработки представлена на рис. 2.

Статистический анализ представленностей последовательностей ампликонов выполняли на языке программирования R (версия 4.0.2).

Для расчета индекса ß-разнообразия значения представленности вариантов последовательностей ампликонов (ASV, Amplicon Sequence Variant) нормализовали при помощи функции transform пакета microbiome (версия 1.10.0). Матрицу попарных расстояний рассчитывали по метрике Брея-Кертиса с помощью функции dist пакета phyloseq (версия 1.32.0).

Значение меры a-разнообразия рассчитывали как индекс Шеннона при помощи функции plot_richness пакета phyloseq (версия 1.32.0) [6].

Для определения достоверности попарного различия сообществ по составу микробиоты и вклада метаданных пациентов в данное различие использовали метод непараметрического дисперсионного анализа (функция adonis пакета vegan, версия 2.5-7) с оценкой значимости при 999 перестановках. Анализ дифференциальной представленности для групп сравнения (КТ-1 и КТ>2) выполнен с использованием инструмента Deseq 2 (версия 1.2S.1) [7].

Ввиду того, что между группами пациентов присутствовали различия по набору метаданных, статистический анализ проводили с учетом влияния данных факторов в качестве ковариат на состав микробиоты.

Для получения устойчивых, воспроизводимых результатов анализ проводили в 25 итерациях, в каждой из которых случайным образом выбирали S0% образцов. Полученные данные отфильтрованы в соответствии с выбранными нами порогами воспроизводимости: «строгим» (ASV, достоверные различия в представленности которых между группами воспроизводятся минимум 20 раз из 25) и «умеренным» (ASV, достоверные различия в представленности которых между группами воспроизводятся минимум 15 раз из 25). При проверке статистических гипотез минимальный уровень a составил 0,05 (по методу Бенджа-мини-Хохберга), а размер эффекта log2foldchange - 1.5.

Тяжесть пневмонни КТ Дополнительный О; Возраст пациента Пол

Streptococcus

Veillonella

Pevotella_7

Gemella

Fusobacterium

Granulicatella

Rothia

Prevotella

Actinomyces

Leptotrichia

Campybbacter

Tannerella

Mycoplasma

F0058

Phocaeicola

Anaerogbbus

Obenella

Peptostreptococcus Corynebacterium Parvimonas Dialister Mogibacterium [Eubacterium] nodatum group Abiotrophia Bergeyella Lautropia Butyrivibrio Peptococcus Johnsonella Centipeda Actinobacillus Kingella

Ca-diobacterium

Eikenella

Lactococcus

Bifidobacterium

Lactobacillus

Limosilactobacillus

Alloscardovia

Cryptobacterium

Howardella

Slackia

Bulleidia

Oceanvirga

Pyramidobacter

Erysipebtrichaceae UCG006

Lentimicrobum

Rikenellaceae RC9 gut group

[Eubacterium] yurii group

Prevotellaceae UCG004

Family XIIIUCG001

W5053

Parascardovia Peptoniphilus Bacteroides

[Eubacterium] saphenum group

Deefluviitaleaceae UCG011

Pseudoramibacter

Latilactobacillus

Ligilactobacillus

Lacticaseibacillus

HT002

Filifactor

Fretibacterium

[Eubacterium] brachy group

Shuttleworthia

F0332

Staphylococcus

Scardovia

Treponema

Catonella

Solobacterium

Candidatus Saccharimonas

TM7x

Megasphaera

Alloprevotella

Atopobium

Porphyromonas

Capnocytophaga

Neisseria

Haemophilus

Selenomonas

Stomatobaculum

Oribacterium

Lachnoanaerobaculum

10 Тяжесть пневмонии КТ Возраст пациента 5 ■ КТ-1 20-45

145-65 6

КТ-3

165-9!

Дополнительный О2 Пол

Да Мужской

( Нет П Женский

0,6 0,4

с^ 0,2 (Л

и

S о г

-0,2 -0,4

й 4

&

Тяжесть 3

пневмонии КТ § 2 • КТ-1 S3

КТ-2 ^ 1 КТ-3 а 0

Индекс Шеннона

-0,25 0 0,25 NMDS1

КТ-1 КТ-2 КТ-3 Тяжесть пневмонии КТ

Тяжесть пневмонии КТ : КТ-1 КТ-2 КТ-3

b

a

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).

Fig. 3. Heat map of representation of prokaryotic genera in oropharyngeal samples of 156 patients with varying degrees of lung involvement (indicated in yellow, orange, and purple in the upper panel; CT). The colors of the heat map reflect the representation values of the corresponding bacterial genera after the CLR (centered log ratio transform) transformation.

Результаты

Организация сбора клинического материала и метаданных. Исследуемая выборка сформирована из пациентов, поступивших на лечение в многопрофильный кли-

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. Fig. 4: a - graph of the similarity of the taxonomic composition (b-diversity) of metagenomes of patients with different degrees of lung damage according to CT: CT-1 (n=77), CT-2 (n=66), CT-3 (n=13) based on NMDS for species diversity (difference metric: Bray-Curtis measure) principal component analysis; b - axonomic diversity (a-diversity) of the microbiota of patients with varying degrees of lung damage according to CT: CT-1 (n=77), CT-2 (n=66), CT-3 (n=13), calculated as an index Shannon.

нический медицинский центр «Кусково» с лабораторно подтвержденной новой коронавирусной инфекцией SARS-CoV-2. При соответствии пациента критериям включения/ исключения от него забраны мазки из ротоглотки на мета-геномное тестирование. Деперсонализированные метаданные внесены в информационную систему, разработанную под задачи настоящего исследования с использованием международных практик и основанную на стандарте медицинских данных HL7 FHIR. Применение электронной системы обеспечило сбор информации о пациентах в едином формате, что является необходимым условием проведения дальнейшего биоинформатического анализа данных.

Метагеномное секвенирование. Собранные у поступивших в стационар пациентов мазки ротоглотки подвергнуты метагеномному секвенированию вариабельного участка V3-V4 гена 16s рРНК. С использованием генетического анализатора Illumina HiSeq 2500 для всей совокупности образцов получены прочтения длиной около 550 ну-клеотидов. Среднее число прочтений на образец составило 45465.68.

Таксономический состав микробиоты ротоглотки пациентов с COVID-19. Исследование общего таксономического состава микробиоты ротоглотки пациентов с различной степенью поражения легких по данным КТ выявило 768 ASV (amplicon sequence variants - вариантов последовательностей ампликонов), принадлежащих 97 бактериальным родам (рис. 3). Наиболее распространенными родами являлись Streptococcus, Prevotella, Veillonella, Rothia, Actinomyces и Leptotrichia, что соответствует литературным данным о таксономическом составе микробиоты ротоглотки человека [8].

Оценка ^-разнообразия ASV сообществ образцов пациентов с разной формой пневмонии, развившейся на фоне

COVID-19, проводилась при помощи неметрического многомерного шкалирования (Non-Metric Multidimensional Scaling - NMDS) по метрике Брея-Кертиса (Bray-Curtis); рис. 4, а. Расстояния между точками на графике соответствуют степени сходства таксономического состава образцов. При оценке ß-разнообразия бактериальных сообществ исследуемых групп существенные различия не выявлены.

При оценке значений а-разнообразия микробных сообществ на основании сравнения значений индекса разнообразия Шеннона (рис. 4, b) не выявлено значимых различий между группами пациентов с различной степенью поражения легких (KT-1 и КТ>2).

Анализ вклада метаданных в вариацию дисперсии состава микробиома

Дисперсия состава микробиоты, объясняемая метаданными, рассчитана методом перестановочного многомерного дисперсионного анализа с использованием матриц расстояний, реализованного в функции adonis. При выполнении анализа собранные метаданные объединены в группы, такие как стоматологические показатели: стоматологический статус, индекс PMA, индекс PHP, индекс КПУз; состояние пациентов: степень тяжести пневмонии по КТ, потребность в дополнительном O2, прием антибиотиков в течение месяца до госпитализации; физиологические показатели: пол, возраст; хронические заболевания сердечно-сосудистой системы, ХОБЛ, сахарный диабет, воспалительные заболевания кишечника (рис. 5). По результатам анализа данные показатели объяснили 12% дисперсии таксономического состава микробиоты, при этом наибольший вклад внесли стоматологические показатели и показатели состояния пациентов (4,5 и 3,1% вариации дисперсии соответственно).

Различия в таксономическом составе микробиоты ротоглотки пациентов с разной степенью поражения легких на фоне COVID-19

В результате анализа дифференциальной представленности последовательностей ампликонов гена 16s рРНК образцов пациентов с различной степенью поражения легких выявлены последовательности, предположительно ассоциированные с более тяжелой (КТ>2) или более легкой (КТ-1) формой пневмонии, развившейся вне стационарного лечения (рис. 6).

Результаты оценивались на двух порогах воспроизводимости: «строгом» (ASV, воспроизводящиеся в >20 итерациях из 25); см. рис. 6, а; и «умеренном» (ASV, воспроизводящиеся в >15 итерациях из 25); см. рис. 6, b.

После фильтрации результатов по «строгому» порогу воспроизводимости выявлено 18 вариантов последовательностей ампликонов (ASV), предположительно ассоциированных с меньшей степенью поражения легких. Они соответствовали таксонам класса Negativicutes (Veillonella), типа Bacteroidetes (Capnocytophaga, Porphyromonas, Alloprevotella и Prevotella), а также классам а- (Lautropia, Neisseria) и -у-протеобактерий (Haemophilus). Также выявлены ASV, относящиеся к роду Actinomyces и к филуму Saccharibacteria (ранее известному как TM7). При фильтрации результатов по «умеренному» порогу воспроизводимости дополнительно выявлено 15 ASV, соответствующих таксонам классов Negativicutes (Anaeroglobus, Selenomonas), Y-протеобактерий (Aggregatibacter) и е-протеобактерий (Campylobacter), типа Actinobacteria (Atopobium) и порядку Fusobacteria (Leptotrichia).

Стоматологические показатели Состояние пациентов Хронические заболевания Физиологические показатели

Метаданные пациентов

□ Физиологические показатели

□ Хронические заболевания

□ Состояние пациентов

□ Стоматологические показатели

J 2,6

0

1,0

2,0

3,0

4,0

Объясненная дисперсия ß-разнообразия (R2), %

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.

Fig. 5. The contribution of metadata groups to the variation in the variance of the taxonomic composition of the microbiota of patient samples. Physiological indicators: gender, age. Chronic diseases: chronic diseases of the cardiovascular system, COPD, diabetes mellitus, inflammatory bowel disease. Patients' condition: the severity of pneumonia according to CT, the need for additional O2, taking antibiotics within a month before hospitalization. Dental indicators: dental status, PMA index, PHP index, KUz index.

Последовательности 5 ампликонов, предположительно ассоциированные с более сильным поражением легких, полученные при фильтрации по «строгому» порогу воспроизводимости, относились к грамположительным родам типов Firmicutes (Limosilactobacillus, Anoxybacillus, Mogibacterium) и Actinobacteria (Atopobium, Alloscardovia). При фильтрации результатов по «умеренному» порогу воспроизводимости дополнительно выявлены 5 ASV, соответствующих таксонам типов Firmicutes (Streptococcus, Bulleidia, Howardella) и Actinobacteria (Rothia), а также роду, относящемуся к типу Bacteroidetes (Alloprevotella).

На основании данных результатов можно заключить, что ASV, ассоциированные с меньшей степенью поражения легких, в основном относятся к классу грамотрицательных фирмикут (Negativicutes), к различным классам протеобак-терий, а также к порядку Fusobacteria. В свою очередь ASV, ассоциированные с большей степенью поражения легких, относятся преимущественно к грамположительным фир-микутам классов Bacilli и Clostridia. Следует отметить, что разные ASV, отнесенные к родам Atopobium и Alloprevotella, находятся в числе ассоциированных как с легкой, так и с тяжелой формами пневмонии у пациентов с COVID-19.

Клиническое наблюдение за отобранной группой пациентов на фоне терапевтического лечения в условиях стационара

В зависимости от характера течения заболевания в период госпитализации включенные в исследование 156 пациентов разделены на 2 группы. Первую группу (n=70) составили пациенты со стабильным течением заболевания

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 (а), рассчитанный в результате анализа для каждого дифференциально представленного ASV.

Fig. 6. Analysis of the differential representation of 16s amplicons of bacteria associated with severe (CT>2, n=79) and mild (CT=1, n=77) degree of lung injury in patients. The analysis was carried out using the DeSeq2 method: a - ASV, reproducible in >20 iterations out of 25; b - ASV, reproducing >15 iterations out of 25. ASV bacteria that are associated with high lung disease in patients are shown with bars pointing to the right; with a mild degree of lung damage in patients - to the left. To the right and left of the bars is the level of statistical significance (a) calculated from the analysis for each differentially represented ASV.

ASV461_Atopobium ASV499_Limosilactobacillus ASV422_Alloscardovia ASV2603_Anoxybacillus ASV502_Mogibacterium ASV437_TM7x ASV185_Lautropia ASV729_Actinomyces ASV616_Candidatus Saccharimonas ASV388_Capnocytophaga ASV735_Anaeroglobus A ASV558_NA

ASV552_Alloprevotella ASV205_Neisseria ASV59_Porphyromonas ASV983_Actinomyces ASV326_Prevotella ASV171_Neisseria ASV353_NA ASV170_Veillonella ASV55_Neisseria ASV202_Porphyromonas ASV241_Haemophilus

1_ 0,009

ш 0,02

0,008

0,004

ш 0,006

ш 0,004

1_ 0,008

ш 0,009

ш 0,011

M 0,002

0,001

0,004

ш 0,008

1_ 0,005

0,002

0,002

0,001

0

■ 0,0 0,004 0,012 0,002 0,004

-3 -2

КТ-1 -<—

-1 0 1 Log2FoldChange

Phylum

I Actinobacteriota

Bacteroidota ■ Firmicutes

Patescibacteria □ Proteobacteria

КТ-2, КТ-3 -

ASV44_Rothia ASV461_Atopobium ASV143_Streptococcus ASV499_Limosilactobacillus ASV422_Alloscardovia ASV2603_Anoxybacillus ASV502_Mogibacterium ASV995_Bulleidia ASV1448_Allopre\otella ASV1283_Howariella ASV536_NA ASV426_Leptotrichia ASV2350_Prevotella_7 ASV580_Leptotrichia ASV577_NA ASV437_TM7x ASV1476_Porphyromonas ASV852_Aggregatibacter ASV297_Lautropia ASV185_Lautropia ASV673_Actinomyces ASV314_Selenomonas ASV355_Prevotella ASV592_Campylobacter ASV281_Leptotrichia ASV560_Atopobium ASV729_Actinomyces ASV616_Candidatus Saccharimonas ASV252_Leptotrichia ASV388_Capnocytophaga ASV32_Fusobacterium ASV735_Anaeroglobus ASV163_Porphyromonas ASV558_NA ASV552_Allopre\otella ASV205_Neisseria ASV59_Porphyromonas ASV983_Actinomyces ASV326_Prevotella ASV171_Neisseria ASV242_Prevotalla_7 ASV217_Haemophilus ASV353_NA ASV170_Veillonella ASV55_Neisseria ASV202_Porphyromonas ASV241_ Haemophilus

-3

0,006 0,012 0,011 0,02 0,006 0,012 0,018 0,015 0,009 0,009 0,004 0,015 0,016 0,016 0,017 0,011 0,009 0,02 0,013 0,008 0,004 0,006 0,004 0,008 0,009 0,006 0,012 0,011 0,002 0,001 0,004 0,008 0,005 0,002 0,002 0,001 0,0

КТ-1

-2 -1 0 Log2FoldChange

Phylum

■ Actinobacteriota

□ Bacteroidota

□ Campylobacterota

■ Firmicutes

□ Fusobacteriota

□ Patescibacteria

□ Proteobacteria

КТ-2, КТ-3 -

a

b

2

2

и положительной динамикой в течение стационарного лечения. Вторая группа (п=86) представлена больными с эпизодами отрицательной динамики течения заболевания в период госпитализации (прогрессирование пневмонии по данным КТ, развитие осложнений заболевания, перевод пациентов в отделение реанимации и интенсивной терапии, летальный исход, клинические состояния, требующие усиления фармакотерапии и применения интервенционных методов лечения, включая дополнительную инсуфляцию кислорода и искусственную вентиляцию легких - ИВЛ).

Сравнительный анализ между группами показал, что в терапии пациентов 2-й группы достоверно более часто использовались антибактериальные препараты, ингибиторы протонной помпы (ИПП), глюкокортикостероиды (ГКС), а также ИВЛ и дополнительная инсуфляция кислородом (табл. 1).

Антибиотикотерапия проводилась в 1-й группе у 11/70 (15,7%) пациентов, муколитики назначены 20/70 (28,6%) пациентам, потребность в дополнительном О2 выявлена у 16/70 (22,9%) пациентов. Во 2-й группе антибиотики (в том числе комбинированная схема приема) назначены всем 86/86 (100%) пациентам, муколитики - 27/86 (31,4%) пациентам, в дополнительном О2 нуждались 69/86 (80,2%) паци-

ентов, потребность в подключении к аппарату ИВЛ возникла у 7/86 (8,1%) пациентов. Данные показатели достоверно позволяют считать, что на фоне выраженного ухудшения состояния возникает потребность в купировании отрицательной динамики респираторной системы пациентов.

Назначение антикоагулянтов в 1-й группе отмечено у 64/70 (91,4%) пациентов, а во 2-й - у 82/86 (95,3%) - данные препараты назначаются практически всем пациентам в качестве превентивных мер повышенного тромбообразо-вания и не являются достоверным критерием оценки изменения тяжести состояния. Точно так же с дополнительным назначением ГКС (дексаметазон), где в 1-й группе его назначили 62/70 (88,6%) пациентам и во 2-й группе - 84/86 (97,7%) пациентам - это служит предупредительной мерой развития отечных явлений легких, улучшает дыхательную динамику, тем самым предупреждая развитие осложнений.

Назначение нестероидных противовоспалительных средств (НПВС) связано с потребностью в снижении температуры тела, общим аналгизирующим эффектом на фоне возможного появления мышечных и головных болей. Так, в 1-й группе он назначен 28/70 (40%) пациентам, а во 2-й группе - 37/86 (43%) пациентам. Назначение ИПП можно связать с превенцией риска развития НПВС-гастропатии.

Таблица 1. Применяемые методы терапии в выделенных группах пациентов

Table 1. Methods of therapy in selected groups of patients

Параметр, абс. (%) 1-я группа (без отрицательной динамики, и=70; 44,9%) 2-я группа (с отрицательной динамикой, и=86; 55,1%) Р (критерий Фишера)

Антибактериальные препараты (любые) 11 (15,7) 86(100) 0,000000

Цефтриаксон 8 (11,4) 58 (67,4) 0,000000

Пенициллин 0 22 (25,6) 0,000000

Фторхинолоны 0 11 (12,8) 0,000000

Макролиды 3 (4,3) 8 (9,3) 0,347137

Антикоагулянты (любые) 64 (91,4) 82 (95,3) 0,345555

Эноксапарин 9(12,9) 21 (24,4) 0,101270

Гепарин 54 (77,1) 62 (72,1) 0,543720

Аторвастатин 1 (1,4) 3(3,5) 0,628167

ИПП 43 (61,4) 76 (88,4) 0,000118

ГКС 62 (88,6) 84 (97,7) 0,043502

Блокаторы Са2+-каналов 4 (5,7) 5(5,8) 0,999999

р-Адреноблокаторы 10 (14,2) 10 (11,6) 0,638431

НПВС 28 (40,0) 37 (43,0) 0,745697

Противовирусные препараты 32 (45,7) 34 (39,5) 0,515036

Муколитики 20 (28,6) 27 (31,4) 0,728881

Ингибиторы ангио-тензинпревращаю-щего фермента 15 (21,4) 15 (17,4) 0,546824

Антагонисты рецепторов альдостерона 6(8,6) 5 (5,8) 0,543482

Гипогликемические средства 3 (4,3) 6 (6,9) 0,732106

ИВЛ 0 (0) 7 (8,1) 0,000000

Потребность в дополнительной инсуфляции кислорода 16 (22,9) 69 (80,2) 0,000000

В 1-й группе ИПП назначались 43/70 (61,4%) пациентам, а во 2-й - 76/86 (88,4%).

Сопоставление данных клинических наблюдений с первичным распределением пациентов на основании КТ легких (табл. 2) продемонстрировало, что в 1-й группе (КТ-1, п=77) незначительно преобладали пациенты без отрицательной динамики в ходе терапии (46/77; 59,7%), тогда как среди пациентов с более тяжелой степенью поражения легких на момент поступления (КТ-2-3, п=79) ожидаемо доминировали пациенты с эпизодами отрицательной динамики в период нахождения в стационаре (56/79; 70,9%).

Таблица 2. Сопоставление тяжести течения COVID-19 с формой пневмонии при поступлении пациентов в стационар

Table 2. Comparison of the severity of the course of COVID-19 with the form of pneumonia upon admission of patients to the hospital

КТ-1 (и=77) КТИ2=79Т-3 Итого

Без

отрицательной 46 24 70

динамики (n=70)

С отрицательной

динамикой 31 55 86

(n=86)

Итого 77 79 156

Обсуждение

В данном исследовании мы рассмотрели возможную связь между микробиотой ротоглотки и развитием пневмонии на фоне COVID-19 и выявили ряд таксонов, предположительно ассоциированных с высокой и низкой степенями поражения легких.

В исследование намеренно включены мазки ротоглотки от пациентов с COVID-19, отобранные при их поступлении в стационар: такой подход позволил исключить потенциальное присоединение инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи, позволяя рассматривать развившуюся у пациентов пневмонию как внебольничную.

Согласно нашим данным, с высокой степенью поражения легких ассоциирован ряд последовательностей, относящихся к грамположительным фирмикутам классов Bacilli и Clostridia, в числе которых последовательности рода Mogibacterium. Для данного микроорганизма, ранее выделявшегося из образцов пациентов с респираторными инфекциями, в недавнем исследовании показана провос-палительная активность in vitro [9].

С меньшей степенью поражения легких ассоциирован ряд последовательностей, относящихся к грамотрицатель-ным фирмикутам (Negativicutes), протеобактериям и к порядку Fusobacteria (в частности, к роду Leptotrichia).

Представленность как протеобактерий, так и Leptotrichia и Haemophilus у пациентов с меньшей степенью поражения легких можно предположительно связать с сиаловыми кислотами, находящимися на поверхностях клеток данных бактерий. Сиаловые кислоты поверхностей эпителиальных клеток человека являются дополнительной мишенью для связывания вирусных частиц SARS-CoV-2 помимо ACE2 рецептора [10]. Протеобактерии и Fusobacteria, к которым относится род Leptotrichia, способны к синтезу сиаловых кислот de novo, в то время как бактерии рода Haemophilus, которые также ассоциированы с меньшей степенью поражения легких, катаболизируют сиаловые кислоты с поверхности клеток человека [11]. Ранее высказывалось предположение, что бактерии верхних дыхательных путей, имеющие на своей поверхности сиало-вые кислоты, могут выполнять барьерную функцию, являясь конкурентной мишенью для связывания SARS-CoV-2, что приводит к снижению вирусной нагрузки на нижние дыхательные пути [12]. Это может быть одним из объяснений обнаруженной нами ассоциации бактерий родов Leptotrichia и Haemophilus с более легким течением болезни.

О сниженной представленности рода Leptotrichia в носоглотке больных COVID-19 уже неоднократно сообщалось ранее [13, 14], при этом для данной бактерии показана положительная корреляция с метиловым эфиром хлорогеновой кислоты [14]. Исследователи предполагали, что данное соединение, предположительно производимое комменсальны-ми микроорганизмами рода Leptotrichia, может играть роль в защите организма от проявлений COVID-19 [14]. В одном из предшествующих исследований для данного метаболита показана противовоспалительная активность на животной модели воспаления легких, осуществляющаяся за счет регуляции сигнального пути COX-2/NLRP3/NF-kB [15].

Несколько ASV, ассоциированных с меньшей степенью поражения легких, относятся к недавно выделенному фи-луму эпибионтов Saccharibacteria (также известному как TM7), а также к актинобактериям, в том числе Actinomyces и Schaalia, предположительно являющихся базибионтами (хозяевами) данных бактерий. Роль бактерий филума TM7 в организме человека до конца не определена. Ранее их ассоциировали с дисбиотическими микробиомами, выделяемыми у пациентов с периодонтитом [16]. Однако в недавнем исследовании in vivo показано, что TM7 способны регулировать патогенность актинобактерий-хозяев, тем самым снижая вызванный их активностью воспалительный ответ [17]. Это согласуется с данными другого исследования in vitro, в котором ассоциированные с хозяином TM7x способны снижать в макрофагах экспрессию фактора некроза опухоли а, вызванную активностью бактерии-хозяина [18]. На основе этого наблюдения высказывалось предположение, что TM7 способны регулировать иммунный ответ в организме человека [18, 19]. На настоящий момент понимание роли TM7 в микробиоте дыхательных путей и ротовой полости затруднено, в том числе ввиду ограниченности информации о спектре предположительных хозяев данных эпибионтов.

Ретроспективный анализ клинических данных показал, что среди пациентов, имевших легкую форму пневмонии при поступлении в стационар (группа КТ-1, n=76), в большинстве случаев (46/76; 60,5%) за время пребывания в стационаре не наблюдалось отрицательной динамики, тогда как в группе пациентов с более тяжелыми формами пневмонии (группа КТ-2-3, n=80) таких случаев значительно

Список сокращений

ГКС - глюкокортикостероиды

ИВЛ - искусственная вентиляция легких

ИПП - ингибиторы протонной помпы

КПУ - индекс количественного показателя кариозных, пломбированных и удаленных зубов КТ - компьютерная томография

НПВС - нестероидные противовоспалительные средства

AMTEPATYPA/REFERENCES

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. D01:10.1186/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. D0I: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. D0I:10.1111/prd.12301

меньше (24/80; 30%). Однако обращает на себя внимание тот факт, что в обеих группах встречались пациенты с отрицательной динамикой во время пребывания в стационаре, что еще раз подчеркивает сложность прогнозирования клинического исхода COVID-19. В последующих исследованиях предстоит выяснить, насколько наблюдаемые отличия в картине течения болезни обусловлены составом микробиоты ротоглотки.

Заключение

На основании как полученных нами результатов, так и литературных данных можно предположить два механизма, посредством которых микробиота ротоглотки может оказывать влияние на течение вирусных респираторных инфекций, в частности вызванной SARS-CoV-2: образование «барьера», позволяющего задерживать вирусные частицы и таким образом снижать вирусную нагрузку на нижние дыхательные пути, а также модуляция иммунного ответа за счет регуляции экспрессии как про-, так и противовоспалительных цитокинов.

Раскрытие интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.

Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. Все авторы в равной степени участвовали в подготовке публикации: разработка концепции статьи, получение и анализ фактических данных, написание и редактирование текста статьи, проверка и утверждение текста статьи.

Authors' contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.

Источник финансирования. Эта работа была поддержана грантом РНФ №21-15-00431 и ГЗ №ЕГИСУ НИОКТР 122040100011-0.

ХОБЛ - хроническая обструктивная болезнь легких ASV (amplicon sequence variants) - последовательность ампликонов NMDS (Non-Metric Multidimensional Scaling) - неметрическое многомерное шкалирование PHP - индекс эффективности гигиены PMA - папиллярно-маргинально-альвеолярный индекс

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. D01:10.1038/nmeth.3869

5. Davis NM, Proctor DM, Holmes SP, et al. Simple statistical identification and removal of contaminant sequences in markergene and metagenomics data. Microbiome. 2018;6(1):226. D0I: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. D0I:10.7717/peerj.1140

9. Li Q, Pu Y, Lu H, et al. Porphyromonas, Treponema, and Mogibacterium promote IL8/IFNy/TNFa-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. D0I: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. D0I: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. D0I: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. D0I: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. D01:10.1016/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-KB pathway. Food Fund 2018;9(12):6155-64. D0I: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. D0I: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

Статья поступила в редакцию / "fte article received: 28.G4.2G22

omnidoctor.ru