Микробиом-ассоциированное прогнозирование врожденной пневмонии у недоношенных новорожденных детей
Authors: Старовойтова А.С. , Стома И.О. , Улезко Е.А. , Ковалев А.А. 
Published: December 2024

Цель. Изучение состава микробиома и отбор целевых таксонов биоматериала верхних дыхательных путей с целью применения результатов в микробиом-ассоциированном прогнозировании врожденной пневмонии у недоношенных новорожденных детей. Материалы и методы. В группу исследования включены 96 недоношенных новорожденных детей. Состав микробиоты верхних дыхательных путей получен путем биоинформатического анализа данных высокопроизводительного секвенирования ампликонов гипервариабельных регионов V3/V4 гена 16s рРНК. Результаты. В результате секвенирования биоматериала с поверхности верхних дыхательных путей у недоношенных новорожденных детей на уровне род выделены доминирующие таксоны. Для отбора целевых таксонов на уровне род сопоставлены результаты нескольких подходов к оценке дифференциальной численности в группах пациентов. Для каждого отдельно выбранного таксона проведен ROC-анализ. Представлен график сходства таксономического состава (бета-разнообразие) на основании метода РСоА (метрика различия: метрика Брея – Кертиса). На основании проведенного теста Permutational Multivariate Analysis of Variance Using Distance Matrices делается вывод о наличии тенденции к различию таксономического состава между группами недоношенных новорожденных. Приводятся результаты метода «Дерево принятия решений», который позволяет разделить большой объем входных данных на относительно небольшие группы и выделить наиболее значимые признаки, связанные с реализацией врожденной пневмонии у недоношенных новорожденных детей. Тезисно описывается принцип методики микробиом-ассоциированного прогнозирования врожденной пневмонии у недоношенных младенцев. Заключение. Применение микробиом-ассоциированного подхода при оказании медицинской помощи недоношенным новорожденным детям с врожденной пневмонией ляжет в основу нового направления в области инфекционных болезней неонатального периода, что в свою очередь позволит повысить качество оказываемой медицинской помощи.
Purpose. The purpose of the study is to study the composition of the microbiome and select target taxa of upper respiratory tract biomaterial in order to apply the results in microbiome-associated prediction of congenital pneumonia in premature newborns. Materials and methods. 96 premature newborns were included in the study group. The composition of the upper respiratory tract microbiota was obtained by bioinformatic analysis of data from high-performance sequencing of amplicons of hypervariable V3/V4 regions of the 16s rRNA gene. Results. As a result of sequencing biomaterial from the surface of the upper respiratory tract of premature newborns, dominant taxa were identified at the parent level. To select target taxa at the genus level, the results of several approaches to estimating the differential abundance in patient groups were compared. A ROC analysis was performed for each separately selected taxon. A graph of similarity of taxonomic composition (beta diversity) based on the RCoA method (difference metric: Bray-Curtis metric) is presented. Based on the Permutational Multivariate Analysis of Variation Using Distance Matrices test, it is concluded that there is a tendency to differ in taxonomic composition between groups of premature newborns. The results of the "Decision Tree" method are presented, which made it possible to divide a large amount of input data into relatively small groups and identify the most significant signs associated with the realization of congenital pneumonia in premature newborns. The principle of the microbiome-associated prediction of congenital pneumonia in premature infants is described in the thesis. Conclusion. The use of a microbiome-associated approach to medical care in the management of premature newborns with congenital pneumonia will form the basis of a new direction in the field of infectious diseases of the neonatal period, which in turn will improve the quality of medical care.