Marcadores microbiológicos associados à cárie dentária e à saúde bucal

Abstract

O objetivo geral dessa Tese foi de identificar potenciais candidatos a marcadores microbiológicos associados à cárie dentária e a saúde bucal através de análises críticas da literatura e análise in silico de estudos clínicos assistida por de machine learning. A Tese foi estruturada em quatro capítulos. O Capítulo 1 apresenta uma revisão de literatura sobre aplicabilidade da Inteligência Artificial (IA) na área da saúde, com enfoque na Odontologia e nas suas sub-áreas, incluindo imaginologia, estomatologia, ortodontia, endodontia, periodontia, cirurgia oral, prótese dentária e cariologia. Os resultados dos estudos incluídos demonstraram que a IA tem sido utilizada como ferramenta auxiliar de diagnóstico apresentando sensibilidade, especificidade e acurácia semelhantes às de especialistas. O Capítulo 2 revisa estudos clínicos que caracterizaram a microbiota central da cavidade bucal associada à condição de saúde bucal utilizando ferramentas de sequenciamento genômico direcionado ou não-direcionado. Os resultados do Capítulo 2 indicam que dentre bactérias, vírus, fungos e arqueias, as bactérias são os microrganismos mais abundantes na cavidade bucal. A produção de bacteriocinas e metabólitos secundários, assim como a síntese de compostos alcalinos para manutenção do pH estão dentre algumas funções desempenhadas pela microbiota central contribuindo para manutenção do estado de saúde. Resistência à colonização por microrganismos exógenos e tolerância imunológica também são funções atribuídas a esses microrganismos. O Capítulo 3 apresenta uma analise in silico de quatro estudos clínicos transversais cujo objetivo foi identificar potenciais marcadores bacterianos presentes na cavidade bucal capazes de diferenciar indivíduos livres de cárie (CF) de indivíduos afetados por cárie (CA). Os algoritmos Random Forest e GLMNet identificaram que diferentes combinações dos microrganismos Prevotella spp., Streptococccus spp., Neisseria spp., Mogibacterium spp., Abiotrophia spp. e Mesocricetibacter spp. são capazes de diferenciar indivíduos CF dos indivíduos CA. As análises apresentaram sensibilidade, especificidade e acurácia razoáveis e indicaram que Streptococcus spp. e Prevotella spp. estão mais associados aos indivíduos CA, enquanto Neisseria spp. e Mogibacterium spp. estão mais associados aos CF. O Capítulo 4 apresenta uma revisão sistemática de estudos longitudinais a fim de identificar tendências na composição da microbiota bucal que possam atuar como possíveis preditores de risco ao desenvolvimento da cárie dentária. Após busca de estudos nas bases de dados MEDLINE/PUBMED, WEB OF SCIENCE, EMBASE, SCOPUS, LILACS, SciELO e Google Scholar, foram incluídos treze estudos IV que avaliaram a composição da microbiota da cavidade bucal por meio de sequenciamento de alto rendimento. Peptostreptococcus spp., e Porphyromonas spp. tiveram maior abundância em crianças que permanecem livres de cárie, sendo o gênero Peptostreptococcuss spp. exclusivamente encontrados nesses indivíduos. Por outro lado, maior abundância de Alloprevotella spp., Corynebacterium spp., Megasphaera spp., Prevotella spp., Rothia spp., Streptococcus spp., Selenomonas ssp. e Veillonella spp. foi encontrada na cavidade bucal cerca de 6 meses a 7 anos antes da detecção da lesão de cárie, sendo os gêneros Alloprevotella spp. e Megasphaera spp. exclusivamente encontrados nesses indivíduos que desenvolveram cárie. A qualidade metodológica da maioria dos estudos foi satisfatória, mas os valores de estimativas de diagnóstico dos potenciais marcadores identificados ainda estão abaixo do ideal. Os resultados dessa Tese demonstram que o uso de tecnologias avançadas, como sequenciamento de alto rendimento aliado à inteligência artificial, é promissor para identificação de potenciais marcadores microbianos.

The overall objective of this thesis was to identify potential candidates for microbiological markers associated with dental caries and oral health through critical literature reviews and in silico analysis of clinical studies assisted by machine learning. The thesis is structured in four chapters. Chapter 1 presents a literature review on the applicability of Artificial Intelligence (AI) in the health field, focusing on Dentistry and its sub-areas, including imaging, stomatology, orthodontics, endodontics, periodontics, oral surgery, dental prosthetics, and cariology. The results of the included studies demonstrated that AI has been used as an auxiliary diagnostic tool, showing sensitivity, specificity, and accuracy similar to that of specialists. Chapter 2 reviews clinical studies that characterized the central microbiota of the oral cavity associated with oral health conditions using directed or undirected genomic sequencing tools. The results of Chapter 2 indicate that among bacteria, viruses, fungi, and archaea, bacteria are the most abundant microorganisms in the oral cavity. The production of bacteriocins and secondary metabolites, as well as the synthesis of alkaline compounds for pH maintenance, are among some of the functions performed by the central microbiota, contributing to the maintenance of health. Resistance to colonization by exogenous microorganisms and immunological tolerance are also functions attributed to these microorganisms. Chapter 3 presents an in silico analysis of four cross-sectional clinical studies whose objective was to identify potential bacterial markers present in the oral cavity capable of differentiating caries-free (CF) individuals from caries-affected (CA) individuals. The Random Forest and GLMNet algorithms identified that different combinations of the microorganisms Prevotella spp., Streptococcus spp., Neisseria spp., Mogibacterium spp., Abiotrophia spp., and Mesocricetibacter spp. are capable of differentiating CF individuals from CA individuals. The analyses showed reasonable sensitivity, specificity, and accuracy, indicating that Streptococcus spp. and Prevotella spp. are more associated with caries-free individuals, while Neisseria spp. and Mogibacterium spp. are more associated with caries-free individuals. Chapter 4 presents a systematic review of longitudinal studies to identify trends in the composition of the oral microbiota that may act as possible predictors of risk for the development of dental caries. After searching the MEDLINE/PUBMED, WEB OF SCIENCE, EMBASE, SCOPUS, LILACS, SciELO, and Google Scholar databases, thirteen studies that evaluated the composition of the oral cavity microbiota using high-throughput sequencing were included. Bergeyella spp., VI Haemophilus spp., Neisseria spp., Peptostreptococcus spp., and Porphyromonas spp. were more abundant in children who remained caries-free, with the genus Peptostreptococcus spp. being found exclusively in these individuals. On the other hand, a greater abundance of Alloprevotella spp., Corynebacterium spp., Megasphaera spp., Prevotella spp., Rothia spp., Streptococcus spp., Selenomonas spp., and Veillonella spp. was found in the oral cavity approximately 6 months to 7 years before the detection of the caries lesion, with the genera Alloprevotella spp. and Megasphaera spp. being found exclusively in these individuals who developed caries. The oral microbiota was observed in the oral cavity of individuals who developed caries during the follow-up period. The methodological quality of most studies was satisfactory, but the diagnostic estimates of the potential markers identified are still below ideal. The results of this thesis demonstrate that the use of advanced technologies, such as high-throughput sequencing combined with artificial intelligence, is promising for the identification of potential microbial markers. Despite the variability among the studies evaluated, and despite the diagnostic value of the oral microbiota not yet being ideal, Neisseria spp., Prevotella spp., and Streptococcus spp. could be considered as potential bacterial markers capable of differentiating individuals with primary caries (CF) from individuals with acute caries (CA), or even indicating some initial stage of dysbiosis in the oral cavity that represents those individuals at higher risk of developing caries, since these genera have been identified as positively associated with these conditions in both cross-sectional and longitudinal studies.