الكلمات الرئيسية الميكروبيوم المهبلي (VM)، فيروس الورم الحليمي البشري (HPV)، سرطان عنق الرحم، الميكروبيوم الفموي، 16S rRNA

يحتل سرطان عنق الرحم (CC) المرتبة الرابعة من بين أكثر أنواع السرطان تشخيصًا، وهو ثالث سبب رئيسي لوفيات السرطان بين النساء على مستوى العالم. يرتبط أكثر من نصف مليون حالة من حالات سرطان عنق الرحم سنويًا بعدوى فيروس الورم الحليمي البشري (HPV)، مما يؤدي إلى 250,000 حالة وفاة سنويًا [1]. تُعتبر عدوى فيروس الورم الحليمي البشري واحدة من الأسباب الرئيسية لسرطان عنق الرحم، بالإضافة إلى أنواع أخرى من الأورام الخبيثة بما في ذلك الأورام التناسلية، وسرطانات الشرج، والفرج، والقضيب، والمهبل، والفم [2، 3]. تشير الدراسات الحديثة إلى أن من سرطانات الخلايا الحرشفية الفموية ناتجة عن عدوى فيروس الورم الحليمي البشري [4].
تعتبر تجويف الفم نظامًا مفتوحًا طبيعيًا يتكون من ميكروبيوم معقد يتألف من أكثر من 800 نوع من البكتيريا. لقد تم ربط هذه الميكروبات الفموية ليس فقط بأمراض اللثة ولكن أيضًا بحالات نظامية تشمل الأمراض الدموية، والأورام اللمفاوية، وأورام الرئة، والبنكرياس، والثدي.
تُعتبر التغيرات في تركيبة الميكروبيوم الفموي الآن مؤشرات حيوية محتملة للسرطانات، بما في ذلك سرطان القولون والمستقيم (CRC)، حيث يتميز بزيادة وفرة بكتيريا Fusobacterium nucleatum. وبالمثل، تم ربط التحولات التي تفضل مسببات الأمراض الفموية مثل أجناس Porphyromonas وFusobacterium وPrevotella بزيادة حدوث سرطان القولون، على الرغم من أن الآليات الكامنة وراء ذلك لا تزال غير مفهومة جيدًا، كما أن هذه المسببات للأمراض الفموية تسبب أيضًا مرض اللثة. أظهرت الدراسات السابقة وجود علاقة بين البكتيريا المهبلية والتهاب اللثة، حيث لا يقتصر فيروس الورم الحليمي البشري (HPV) على غزو الخلايا القاعدية في الظهارة المهبلية، بل يصيب أيضًا الأنسجة اللثوية ويحتفظ بالفيروس في حالة كامنة. قد توفر البيئات الفموية والمهبلية ظروفًا مشابهة للاستعمار والنمو، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في خطر الإصابة بمرض اللثة والسرطان. ومع ذلك، هناك عدد قليل نسبيًا من الدراسات التي تتناول التغيرات في الميكروبيوم الفموي عندما يتم تحويل الميكروبيوم المهبل خلال مسار عدوى HPV إلى تطور سرطان القولون، مما يشير إلى الحاجة إلى مزيد من البحث في هذا المجال.
يتم تنفيذ فحص سرطان عنق الرحم القائم على السكان كأولوية للصحة العامة في الصين [17]، وأفضل استراتيجية هي استخدام اختبار علم الخلايا القائم على السوائل (TCT) مع فحص فيروس الورم الحليمي البشري (HPV) [18، 19]. على الرغم من أن تقنية الفحص المدمجة متقدمة وفعالة، إلا أنها مكلفة ومناسبة للمناطق التي تتوفر فيها الرعاية الطبية والصحية الكافية. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من المناطق الأقل تطورًا اقتصاديًا (المناطق الريفية) في الصين، وهناك حاجة ملحة
يجب العثور على طريقة عالية الجودة وغير مكلفة. قد تقدم التغيرات في تنوع الميكروبات الفموية القابلة للاكتشاف من خلال التحليل منخفض التكلفة قيمة إضافية كعلامات حيوية للت screening المبكر، والتشخيص، ومراقبة عدوى فيروس الورم الحليمي البشري وحتى سرطان عنق الرحم. كان الهدف من هذه الدراسة هو تقييم الفروق والارتباطات بين الميكروبات المهبلية والفموية في المرضى المصابين بفيروس الورم الحليمي البشري ومرضى سرطان عنق الرحم. قد تساهم زيادة الفهم لعلم البيئة الميكروبية في تحسين دقة فحص سرطان عنق الرحم وتوفير تدخلات منقذة للحياة للمجموعات الضعيفة.

تم الحصول على الموافقة الأخلاقية من لجنة الأخلاقيات في المستشفى الثاني لجامعة لانتشو (رقم الموافقة 2022A-533). تم تنفيذ جميع الطرق وفقًا لإعلان هلسنكي والإرشادات واللوائح ذات الصلة. تم تجنيد المشاركين من أكتوبر 2022 إلى أكتوبر 2023 في أقسام النساء والتوليد للمرضى الخارجيين والداخليين.

كانت معايير الإدراج كما يلي: (1) العمر سنوات، نشط جنسيًا؛ (2) لا يوجد ري مهبلي أو علاج بالمضادات الحيوية لـ أسبوع قبل الامتحان وعدم ممارسة الجنس خلال 3 أيام؛ (3) كانت لديها دورات شهرية منتظمة؛ (4) لم يكن لديها تاريخ من جراحة عنق الرحم أو استئصال الرحم ولم تكن تعاني من أمراض تؤثر بشكل خطير على أنظمة أخرى؛ (5) كانت إيجابية لعدوى فيروس الورم الحليمي البشري من خلال الاختبارات التشخيصية؛ (6) تم تأكيد سرطان عنق الرحم من خلال فحص الأنسجة بواسطة الخزعة؛ و (7) خضعت للإجهاض عن طريق الجراحة وكان لديها الإجهاضات. كانت معايير الاستبعاد كما يلي: (1) الحيض؛ (2) النزيف المهبلي؛ (3) استخدام اللولب الرحمي؛ (4) الحمل أو الرضاعة؛ (5) الإشعاع والعلاج الكيميائي؛ و(6) الإجهاض الطبي أو التلقائي السابق.

أكمل جميع المشاركين استبيانًا سريريًا، وتم تسجيل نتائج الفحص الفموي، وتم جمع عينات من الأنسجة والدم. تم تشخيص التسوس باستخدام المعايير التشخيصية [20] لنظام الكشف والتقييم الدولي للتسوس (ICDAS) [21]. تم تعريف التهاب اللثة على أنه أسنان مع موقع له عمق استكشافي فقدان الارتباط السريري ونزيف عند الضغط. لجمع عينات اللويحات تحت اللثة، لم يكن بإمكان المشاركين تناول الطعام أو الشراب أو التدخين أو مضغ العلكة، وتم غسل الحطام في أفواههم بالماء قبل 30 دقيقة. الأدوات السنية المعقمة
تم إدخال جهاز القياس في جانب اللسان من الضرس الأول السفلي تحت اللثة لإزالة اللويحات السنية وتم منع تلوث الدم أثناء عملية الجمع. لجمع عينة من الإفرازات المهبلية، تم إدخال منظار disposable، وتم أخذ عينة مسحة معقمة من القبو الخلفي للمهبل. تم تخزين جميع العينات على الفور في لاستخراج الحمض النووي. تم تحليل مؤشرات الدم ومستويات بروتين C-reactive (CRP) باستخدام نظام تحليل الدم الآلي (SysmexXN-20؛ كوبي، اليابان).

تم استخراج الحمض النووي الجينومي البكتيري من عينات المهبل وتحت اللثة باستخدام مجموعة TGuide S96 Magnetic Universal DNA Kit (شركة Tiangen Biotech (Beijing) Co., Ltd.) وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة. تم تضخيم الجين الكامل 16S rRNA باستخدام زوج البرايمر 27F (AGRGTTTGATYNTGGCTCAG) و1492R (TASGGHTACCTTGTTASGACTT). تم إضافة تسلسلات باركود محددة للعينة إلى كلا من البرايمرات الأمامية والخلفية 16S للسماح بالتسلسل المتعدد. بعد خطوة التقدير الفردي، تم تجميع الأمبليكون في كميات متساوية. تم إعداد مكتبات SMRTbell من الحمض النووي المضخم باستخدام مجموعة SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0 وفقًا لتعليمات الشركة المصنعة (Pacific Biosciences). تم تسلسل مكتبات SMRTbell المنقاة من العينات المجمعة والموسومة على منصة PacBio Sequel II (شركة Beijing Biomarker Technologies Co., Ltd.، بكين، الصين) باستخدام مجموعة ربط Sequel II 2.0. تم تصحيح القراءات الفرعية الخام بواسطة التسلسل التوافقي الدائري (CCS) (SMRT Link، الإصدار 8.0)، ثم تم استخدام برنامج Lima (v1.7.0) لتحديد عينات CCS المختلفة بواسطة الباركود. تم استخدام برنامج Cutadapt (1.9.1) لتحديد وإزالة تسلسلات البرايمر عبر تصفية الطول، وتم تحديد وإزالة التسلسلات الشيميرية بواسطة UCHIME (الإصدار 8.1). تم الحصول على تسلسل CCS عالي الجودة.

تمت مقارنة البيانات السكانية والبيانات الفموية ومؤشرات الدم بين المجموعات باستخدام SPSS 27.0 (IBM، شيكاغو، إلينوي، الولايات المتحدة الأمريكية). تم إجراء المقارنات بين المجموعات من خلال تحليل التباين (ANOVA) واختبار دقة فيشر الاحتمالي واختبار كاي-تربيع. المنصة الإلكترونية BMKCloudhttps://www.biocloud.net) تم استخدامه لتحليل بيانات التسلسل. تم استخدام R (الإصدار 3.2.0) لإنشاء مخططات فين والفقاعات لتحليل الارتباط. تم إجراء تحليل التنوع الألفا لتحديد تعقيد تنوع الأنواع في كل عينة باستخدام برنامج QIIME2. تم تقييم التنوع البيتا بين العينات من خلال تحليل المكونات الرئيسية (PCoA) لتقييم تنوع العينات لـ
تعقيد الأنواع. تم استخدام تحليل التباين الأحادي (ANOVA) لمقارنة وفرة البكتيريا وتنوعها. تم تطبيق تحليل التمييز الخطي (LDA) مع حجم التأثير (LEfSe) لتقييم الأنواع ذات الوفرة المختلفة. درجة LDA تم اعتبارها القيمة الحدية لفحص المؤشرات الحيوية، وتم تقييم الفروق بين المجموعات بواسطة اختبار مجموع الرتب. على مستوى الجنس، كان هناك حد قيمة لـ تم استخدام SparCC لبناء مخطط الارتباط. تم إجراء تحليل الغابة العشوائية لمقارنة خصائص الميكروبيوم، وتم تقييم المساحة تحت منحنى التشغيل الاستقبالي (AUC) لتقييم أداء تحليل الغابة العشوائية. تم إجراء المقارنة الإحصائية لـ AUCs باستخدام حزمة pROC في R. تم استخدام Picrust2 للتنبؤ الوظيفي لموسوعة كيوتو للجينات والجنوم (KEGG).

شمل المشاركون 82 امرأة، وتم تسلسل 164 عينة من المهبل واللثة. تم تقسيم المرضى إلى أربع مجموعات: مجموعة التحكم: الإفرازات المهبلية (Z) واللويحة تحت اللثة الفموية (KZ)، مجموعة الإجهاض (AB/KAB): كانت نتائج اختبار نوع فيروس الورم الحليمي (HPV) واختبار الخلايا العنقودية (TCT) سلبية، وتم إجراء الإجهاض بطريقة جراحية، وكان عدد الإجهاضات هو في مجموعة فيروس الورم الحليمي البشري (HP/KHP)، كانت نتائج اختبار فيروس الورم الحليمي البشري إيجابية، وكانت نتائج اختبار الخلايا العنقية طبيعية، وفي مجموعة سرطان عنق الرحم (CC/KCC)، كانت نتائج اختبار فيروس الورم الحليمي البشري إيجابية وتم تأكيدها بواسطة خزعة عنق الرحم. المعايير السكانية والسريرية وصحة الفم موضحة في الجدول 1.

لم يكن هناك فرق كبير بين المجموعات الثلاث فيما يتعلق بالعمر، الجنس، حالة التدخين، حالة الشرب، أو التاريخ العائلي لسرطان عنق الرحم (جميعها على المستوى الوطني للتعليم، كان عدد حالات الحمل، وعدد حالات الإجهاض، وعدد حالات الولادة، ومؤشر كتلة الجسم مختلفين بشكل كبير (تراوحت قيم p بين 0.01-0.001). كان مستوى علامة الالتهاب النظامي CRP ونسبة الإيوزينوفيل (EOS%) أكبر في المرضى المصابين بعدوى HPV +، وكانت نسبة الكريات البيض المحببة (NEUT%) أكبر في المرضى المصابين بسرطان عنق الرحم مقارنةً بمجموعاتهم الضابطة. لم تكن هناك اختلافات كبيرة في تسوس الأسنان وأمراض اللثة بين المجموعات. ومع ذلك، كانت هناك اختلافات كبيرة في ممارسات نظافة الفم، بما في ذلك تكرار ومدة الفرشاة، ونزيف اللثة والتنظيف المهني. أظهرت توزيع أنماط فيروس الورم الحليمي البشري بين المجموعات المصابة هيمنة على ، و سلالات فيروس الورم الحليمي البشري عالية الخطورة 16 و 18 و 58، على التوالي. كما أن أنواع فيروس الورم الحليمي البشري عالية الخطورة الأخرى، بما في ذلك 33 و 51 و 52 و 53 و 68، وبعض المرضى كانوا مصابين بعدة أنواع من فيروس الورم الحليمي البشري، شكلت العدوى (الجدول 1).

مؤشر كتلة الجسم BMI، بروتين سي التفاعلي CRP، عدد كريات الدم البيضاء WBC، عدد كريات الدم الحمراء RBC، الهيموغلوبين HGB، نسبة العدلات NEUT% نسبة اللمفاويات نسبة المونوسيتات نسبة الإيوزينوفيلات نسبة القاعديات، الصفائح الدموية
يتم حساب قيمة P بواسطة ANOVA، واختبار فيشر للاحتمالات الدقيقة. القيمة بالخط العريض تشير إلى أن قيمة P أقل من 0.05

أظهرت مخططات فين أعلى عدد من وحدات التصنيف التشغيلية الفريدة في ميكروبيوم المهبل CC، بينما كانت المجموعة الضابطة وأظهرت مجموعات AB تداخلًا كبيرًا (الملف الإضافي 1: الشكل S1A). تم مشاركة ما مجموعه 736 وحدة تصنيفية تشغيلية بين المجموعات. يوضح الملف الإضافي 1: الشكل S1C تركيب البكتيريا التي تزيد عن على مستوى الجنس في عينات المهبل. تظهر الأنواع البكتيرية العشر الأوائل من حيث الوفرة النسبية في الرسم البياني الفقاعي (الشكل 1A). كانت Lactobacillus سائدة بين مجموعة AB (88.45%) والمجموعة الضابطة (74.75%)،
وانخفضت وفرتها بشكل كبير في عينات CC تباينت مقاييس التنوع الألفا، بما في ذلك مؤشرات شانون وسيمبسون وتشاو1، بشكل ملحوظ وفقًا لثراء وتوازن الميكروبيوم المهبلي (جميع ) (الشكل 1B-D). أكدنا أن تركيبة الميكروبيوم المهبلي تغيرت تدريجياً من مجموعة التحكم إلى مجموعة عدوى فيروس الورم الحليمي البشري ثم إلى مجموعة سرطان عنق الرحم، التي كانت لديها أعلى تنوع ألفا ( تم إجراء تحليل PCoA استنادًا إلى مسافات UniFrac الموزونة وغير الموزونة أيضًا. وفقًا لتحليل UniFrac الموزون، كانت النتائج الأولية والثانوية الأولى والثانية

المكونات التي تم احتسابها و على التوالي، بينما وفقًا لتحليل UniFrac غير الموزون، كانت المكونات الأساسية الأولى والثانية تمثل و “، على التوالي (الشكل 1E، F). تداخلت توزيعات السكان المجتمعية للمجموعات الأربع؛ ومع ذلك، اقترحت تحليل PERMANOVA باستخدام UniFrac الموزون وغير الموزون أن توزيع الميكروبات يختلف بشكل كبير بين المجموعات ( ، ).

في الميكروبيوم الفموي، لم يكن هناك فرق كبير في عدد وحدات التصنيف التشغيلية بين المجموعات الأربع (الملف الإضافي 1: الشكل S1B)، وكان هناك إجمالي 1411 وحدة تصنيف تشغيلية متداخلة. كان هناك عدد أكبر بكثير من الميكروبات الفموية مقارنة بالميكروبات المهبلية من حيث عدد الأنواع والوفرة (الملف الإضافي 1: الشكل S1D). كانت الأنواع العشر الأكثر وفرة من الميكروبات الفموية هي Leptotrichia وCapnocytophaga وPrevotella وFusobacterium وAggregatibacter وSelenomonas وVeillonella وStreptococcus وTreponema وCampylobacter (الشكل 2A). أظهرت مجموعتا KZZ وKCC أكبر الفروقات في تنوع ألفا (بالنسبة لمؤشر شانون، مؤشر سيمبسون، ومؤشر تشاو1، قيم تم ملاحظتها) (الشكل 2B-D). كانت تنوع الميكروبات الفموية أعلى في مجموعة التحكم وأدنى في مجموعة CC، على عكس التغيرات في الميكروبات المهبلية.

أظهرت اختبارات PERMANOVA باستخدام UniFrac الموزون وغير الموزون أيضًا أن تنوع بيتا في الميكروبات الفموية يختلف بشكل كبير بين المجموعات. ) (الشكل 2E، F).

تم استخدام نموذج حجم التأثير لتحليل التمييز الخطي (LDA) (LEfSe) لتحديد العلامات البيولوجية في جميع المجموعات، مثل مجموعات Z و AB و HP و CC. ) (الملف الإضافي 1: الشكل S2A). مع درجة LDA تم تحديد أكثر العلامات البيولوجية التناسلية تميزًا (الشكل 3A، B). كانت مجموعة CC غنية بأجناس تشمل Mycoplasma وBacillus وBacteroides وDialister وPeptoniphilus وPorphyromonas وAnaerococcus وPrevotella وSneathia. كانت Bifidobacteriales علامة بيولوجية في مجموعة HP، بينما هيمنت Lactobacillus في مجموعة AB. أكدت تصنيفات الغابات العشوائية واختبارات مجموع الرتب الأنواع التمييزية (أفضل 30 و20 نوعًا بكتيريًا حسب الوفرة) (الشكل 3C، D). وُجد أن Lactobacillus هو النوع الأكثر أهمية لتمييز المجموعات الأربع، إلى جانب بعض الأجناس الأخرى، مشابهًا لنتائج LEfSe. بعد إجراء التحقق المتقاطع بعشرة أضعاف على تحليل الغابات العشوائية بين كل مجموعتين، تم تحديد عدة أنواع مهمة، بما في ذلك Bacteroides.

تم العثور على هنجاتلا، لاكتوباسيلوس، رامينوكوكوس، مورييلا، وغيرها، لتمييز عينات CC عن عينات التحكم. وقد ميز منحنى خصائص التشغيل المستقبلية (ROC) بفعالية مجموعة CC عن مجموعة Z. ) (الملف الإضافي 1: الشكل S2D). اختلفت وفرة البكتيريا الزائفة بين مجموعتي HPV + و CC، مع منطقة تحت منحنى ROC قدرها (الملف الإضافي 1: الشكل S2C، E). ومع ذلك، كان من الصعب تمييز المرضى المصابين بفيروس الورم الحليمي البشري والمجموعة الضابطة ( ) (الملف الإضافي 1: الشكل S2F).
تباينت علامات LDA وLEfSe للميكروبيوم تحت اللثة بشكل عكسي مع تلك الخاصة بالميكروبيوم المهبلي، حيث كانت اللويحات في مجموعة التحكم (KZZ) تحتوي على أكثر الأنواع تميزًا، بما في ذلك Prevotella وSelenomonas وSaccharibacteria وCampylobacter وAmnipila وCentipeda. ، LDA ; الملف الإضافي 1: الشكل S3A، B). كانت العلامات لمجموعة AB هي Pelospora وFilifactor، بينما كانت علامات مجموعة عدوى فيروس الورم الحليمي البشري هي Haemophilus وGemmatimonadaceae. كان Monoglobus علامة فعالة للبلاك تحت اللثة لدى مرضى CC، لكن وفرتها النسبية في ميكروبيوم البلاك كانت منخفضة. بالاقتران مع تحليل التنوع السابق، تم مقارنة مجموعتين فقط، KCC وKZ (الشكل 4A، B). قمنا بفرز البكتيريا التي تمثل أكثر من من التركيبة الكلية ووجد أن كابنوستوفاغا،

كانت Lautropia وStreptococcus وLachnoanaerobaculum وPropionibacterium وF0332 وPrevotella وLactobacillus وNeisseria وParabacteroides وRoseburia علامات فموية لمرضى CC. تم دمج تحليل نموذج الغابة العشوائية مع التحقق المتقاطع بعشر مرات لبناء منحنى ROC، وبلغت قيمة AUC 89.06% (الشكل 4C، D). تم تصنيف البكتيريا التالية، بما في ذلك Fusobacterium وCampylobacter وOribacterium وSelenomonas وHaemophilus وunclassified_SR1_bacterium_human_oral_taxon_HOT_345 وLeptotrichia وParvimonas وPhocaeicola وCapnocytophaga وLautropia وStreptococcus وLachnoanaerobaculum وPropionibacterium وF0332 وPrevotella وLactobacillus وNeisseria وParabacteroides وRoseburia وFretibacterium وPeptostreptococcus وAlloprevotella وPseudopropionibacterium وSaccharibacteria، كعلامات بيولوجية إضافية، وعلى الرغم من أن قيمة AUC انخفضت إلى كان لديها دقة معينة.

كشفت شبكات التواجد المشترك عن مجمعات من الميكروبات التي تعززت بشكل متزامن عبر البيئات المهبلية والفموية. أظهرت الشبكة الارتباطات بين الأنواع البكتيرية الشائعة في كل من الميكروبات المهبلية والفموية. تمثل العقد الأنواع البكتيرية، وتمثل الحواف (الخطوط التي تربط العقد)…

قوة ونوع الارتباط بين هذه الأنواع. من المحتمل أن يتناسب حجم العقد مع وفرة الأنواع، وقد تشير سمك الحواف إلى قوة الارتباط (الشكل 5). أظهرت النتائج أن وجود نوع واحد يعزز نمو نوع آخر، مما يدل على تأثير تآزري. على سبيل المثال، أظهرت Treponema وSelenomonas، وLautropia وCapnocytophaga، وLachnoanaerobaculum وLeptotrichia، وLautropia وNeisseria، وSaccharibacteria وF0058، وTannerella وFusobacterium علاقات تواجد مشترك (الشكل 5A). كانت الارتباطات بين الميكروبات المهبلية، مثل Peptoniphilus وDialister، وPorphyromonas وPeptoniphilus، وPorphyromonas وDialister، إيجابية أيضًا (الشكل 5B). ومع ذلك، كان هناك ارتباط سلبي بين Fretibacterium وCapnocytophaga في البيئة الفموية، وكانت بكتيريا أخرى مرتبطة بشكل إيجابي. بالإضافة إلى ذلك، كان لدى Peptostreptococcus وRoseburia عدة عقد بكتيرية (الشكل 5C).

قمنا بإجراء تحليل سبيرمان لهذه المجموعات الأربع لاستكشاف العلاقات بين الميكروبيوم المهبلي والخصائص الديموغرافية، ومؤشرات الدم، وأمراض الفم، وممارسات نظافة الفم. كانت وفرة اللاكتوباسيلس المهبلية مرتبطة سلبًا بالولادة. ) ولكن كان مرتبطًا بشكل إيجابي مع Prevotella ( ” ) من بين العشرة أنواع الأكثر وفرة في المهبل. كان هناك ارتباط إيجابي بين مؤشر كتلة الجسم ووفرة بكتيريا الباسيلس ( في الميكروبيوم المهبلي، كانت وفرة اللاكتوباسيلس مرتبطة إيجابيًا بتكرار تنظيف الأسنان. ) ومرتبط عكسياً بالتسوس ( ). وبالمثل، كانت وفرة الجاردنريلا مرتبطة إيجابياً بمستوى CRP ( ) وكان مرتبطًا سلبًا مع عدد الصفائح الدموية (PLT) ( وقت تنظيف الأسنان
(بي تي) ( ) ونسبة الخلايا الوحيدة (MONO) ( كان وفرة Sneathia مرتبطة إيجابيًا بالتسوس ) ولكن مرتبط سلبياً بـ BT ( عدد الإجهاضات (NB) ( ) وأمراض اللثة ( كانت نسبة اللمفاويات (LYM) مرتبطة سلبًا بوجود الميكوبلازما ) (الشكل 6A).

بالنسبة للميكروبات الفموية، كان هناك ارتباط إيجابي بين CRP ووفرة الكابنوستوفاغا. ) ومرتبط سلبًا بكميات Selenomonas ( Prevotella ) و Treponema ( ). كان عدد الولادات مرتبطًا إيجابيًا بوفرة الكابنو سيتوفاغا ( ) ولكن مرتبط سلبًا بكميات Selenomonas ( ) ، الفوسوبكتيريوم ( ) و Treponema ( ). كانت آلام الأسنان أو حساسية الأسنان (TOS) مرتبطة سلبًا بوفرة Treponema ( ). وفرة الأجناس كامبيلوباكتر ( ) وسيلينوموناس ( ) كانت مرتبطة سلبًا أيضًا بعدد الحمل (NP). بالإضافة إلى ذلك، لاحظنا وجود ارتباط سلبي بين التسوس ونوع Aggregatibacter ( )، وكانت التهاب اللثة مرتبطًا بشكل إيجابي مع جنس كامبيلوباكتر ( كانت FB و BT مرتبطة بشكل إيجابي كبير مع Selenomonas ) وتريبونيما ( )، على التوالي، وكانت التنظيف الأسنان المهني (OP) مرتبطًا بشكل إيجابي قوي مع الفوسوبكتيريوم ( ) (الشكل 6B).

أظهر الإمكانات الوظيفية الميتاجينية المستندة إلى ملفات 16S أنشطة مسارات الميكروبيوم المهبلي المعدلة التي ميزت مرضى CC عن الضوابط (Z) (الشكل 7). أشار تحليل مسار KEGG من المستوى 2 إلى

أن وظائف الجينات الميكروبية، وهي الخرائط العالمية والشاملة، وأيض الأحماض الأمينية، وأيض العوامل المساعدة والفيتامينات، كانت أكثر وفرة في مجموعة CC مقارنة بمجموعة Z. كانت المسارات المتعلقة بأيض الكربوهيدرات والنيوكليوتيدات، والترجمة، والنقل عبر الأغشية، والتكرار والإصلاح أكثر وفرة في مجموعة Z. ) (الشكل 7A). بالإضافة إلى ذلك، كانت وظائف الجينات الميكروبية المتعلقة بتمثيل الأحماض الأمينية الأخرى، والشيخوخة، والجهاز الإخراجي، والأمراض المعدية أقل في مجموعة KZ مقارنة بمجموعة KCC. كانت المسارات المتعلقة بحركة الخلايا، ونمو الخلايا والموت، والأمراض الغدد الصماء والتمثيل الغذائي، والجهاز المناعي أكثر وفرة في مجموعة KZ مقارنة بمجموعة KCC ( ) (الشكل 7B).
بالإضافة إلى ذلك، أظهرت مجموعة CC وفرة أكبر من الجينات المتعلقة بتمثيل الأحماض الأمينية مقارنة بمجموعة HP ومجموعة AB. كانت الجينات الوظيفية في المسارات الأيضية لمرضى CC أكثر غنى في الخرائط العالمية والشاملة، وتمثيل الأحماض الأمينية، وتمثيل العوامل المساعدة والفيتامينات، وكانت تلك الموجودة في مجموعة HP أكثر غنى في الخرائط العالمية والشاملة وتمثيل الأحماض الأمينية مقارنة بتلك الموجودة في مجموعة AB (الملف الإضافي 1: الشكل S4). وهذا يشير إلى أن وجود بعض البكتيريا قد يلعب دورًا في العمليات الأيضية لمرضى السرطان. كان هناك فرق كبير في هيكل الفلورا الميكروبية الفموية بين مجموعة KCC ومجموعة KZ، بينما بالمقارنة مع المجموعات الأخرى، كانت هناك اختلافات مشابهة. ومع ذلك، نظرًا لصغر حجم العينة، يجب تفسير هذه النتائج بحذر.

في هذه الدراسة، تم تقييم التركيب والتغيرات في الميكروبات المهبلية والفموية لدى النساء اللواتي تعرضن للإجهاض أو عدوى فيروس الورم الحليمي البشري أو سرطان عنق الرحم. بالإضافة إلى البيئات الميكروبيولوجية المهبلية المختلفة للمجموعات الأربع، حددنا أن هناك اختلافات كبيرة في التركيب والوفرة والتنوع والأجناس المؤشر والمسارات الوظيفية للميكروبات الفموية بين مرضى سرطان عنق الرحم والأشخاص الأصحاء، مما يثبت أكثر أن الميكروبات المهبلية والفموية ليست كيانات مستقلة وأن هناك انتقال للفلورا بين أجزاء مختلفة من الجسم، مما قد يكون مرتبطًا بالتمثيل الغذائي الجهازي. إلى علمنا، هذه هي الدراسة الأولى التي تستكشف دور الميكروبيوم الفموي لدى مرضى سرطان عنق الرحم، مما يحسن دقة عملية فحص سرطان عنق الرحم ويوسع نطاق الفحص الشامل من خلال الرؤى المستفادة من التغيرات في الميكروبيوم الفموي. وقد أبلغ فريقنا سابقًا عن تحليل شامل ومراجعة منهجية لعينات سرطان عنق الرحم، والتي شملت عينات من عنق الرحم والمهبل والمستقيم والبراز والبول دون وجود لويحات تحت اللثة الفموية (غير منشورة).

في استكشاف التغيرات الميكروبيولوجية المهبلية، لم يكن هناك فرق كبير في التركيب الميكروبي بين مجموعة الإجهاض المتكرر ومجموعة التحكم، التي dominated by Lactobacillus [23]. تأثير الإجهاض المتكرر على الفلورا المهبلية مؤقت، بغض النظر عن نوع الآفة العنقية [24]. طالما أن الجراحة لا تسبب ضررًا كبيرًا لأنسجة المهبل، فإن التوازن بين البكتيريا المتعايشة والجراثيم الانتهازية يبقى كما هو. مع حدوث عدوى فيروس الورم الحليمي البشري وسرطان عنق الرحم، زادت تنوع الأنواع، وانخفضت نسبة Lactobacillus تدريجيًا، وأصبح الهيكل الداخلي للميكروبيوم أكثر تعقيدًا، مشابهًا للنتائج السابقة [25، 26]. كانت تنوع بيتا في مجموعة Z ومجموعة الإجهاض المتكرر ومجموعة فيروس الورم الحليمي البشري متداخلة إلى حد كبير، وهو ما يختلف بشكل كبير عن مجموعة سرطان عنق الرحم. تم التأكيد بشكل أكبر على أن نقص Lactobacillus وزيادة بعض البكتيريا اللاهوائية المحددة (مثل Megasphaera وPrevotella وGardnerella) كانت مرتبطة بالآفات العنقية [24]. حدد تحليل LEfSe علامات حيوية مهبلية محددة للسرطان، بما في ذلك Mycoplasma وBacillus وBacteroides وDialister وPeptoniphilus وPorphyromonas وAnaerococcus وPrevotella وSneathia، وعلامة Bifidobacterium الحيوية المرتبطة بفيروس الورم الحليمي البشري التي تميزهم عن مجموعة التحكم؛ وقد تم تأكيد موثوقية النتائج التجريبية من خلال دراسات أخرى [13، 27-29]. Bifidobacterium هو كائن دقيق مفيد من الفلورا المعوية له العديد من الوظائف، مثل مقاومة البكتيريا الضارة، وممارسة تأثير مضاد للورم، وزيادة المناعة، وتحسين وظيفة الجهاز الهضمي، كما أنه يوجد أيضًا في تجويف الفم والمهبل [30]. كشفت هذه الدراسة أن استخدام أنواع Bifidobacterium لتمييز الآفات العنقية له أهمية كبيرة في تشخيص حالات صحة المرأة. انخفضت وفرة Bifidobacterium، وهو ما يرتبط بالآفات الظهارية الحرشفية عالية الدرجة (HSILs) [31، 32]. أفاد وانغ وزملاؤه أن زيادة وفرة Bifidobacterium في الميكروبيوم المهبلية قد تكون مرتبطة بتخلص من عدوى HR-HPV، وأن العلاج بالموجات فوق الصوتية المركزة (FU) قد يساعد في زيادة وفرة Bifidobacterium [33]، ربما لأن Bifidobacterium يمكن أن تعيش في بيئات حمضية وتنتج حمض اللبنيك وبيروكسيد الهيدروجين، مما له تأثير وقائي على البيئة المهبلية [34].

بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد العوامل الممرضة اللثوية المشتركة بورفيروموناس وبريفوتيلا كعلامات حيوية للـ CC، ربما بسبب الاستعمار الديناميكي للعوامل الممرضة البكتيرية الانتهازية على خلايا الظهارة الحرشفية في تجويف الفم أو المهبل والتواصل مع البيئة الخارجية. يمكن أن تنتقل العوامل الممرضة الفموية من الجهاز الهضمي أو من خلال نقل الدم إلى تجويف المهبل، ويمكن أيضًا أن تنتقل من شخص لآخر من خلال الاتصال الفموي التناسلي [35]. وهذا يشير إلى أن تجويف الفم و
تشارك المهبل مجتمعًا ميكروبيًا مشتركًا وهناك أيضًا تبادل متبادل لمجتمعات ميكروبية ذات صلة. كانت الميكروبات اللعابية للمشاركين الذين يعانون من التهاب المهبل البكتيري (BV) أكثر تنوعًا من تلك الخاصة بالمشاركين الذين لا يعانون من BV، وكانت Prevotella intermedia وPorphyromonas endodontalis أكثر وفرة في الميكروبات اللثوية تحت اللثة لدى النساء المصابات بـ BV مقارنة بالنساء غير المصابات بـ BV، مما يشير إلى وجود محور مهبلي فموي. علاوة على ذلك، ثبت أن Porphyromonas وPrevotella لهما قدرة مسرطنة عبر عدة آليات مختلفة. على سبيل المثال، يمكن أن تحافظ Porphyromonas على عدوى لثوية مزمنة، مما يؤدي إلى زيادة التعبير عن جزيئات مؤيدة للالتهابات مثل IL-6 وIL-8 وIL-1. ، و TNF- ؛ تنشيط مستقبلات المناعة الشبيهة بالجراثيم (TLRs) ومسارات مضادة للاستماتة (مسارات JAK/STAT و MAPK)؛ انخفاض تعبير البروتينات المؤيدة للاستماتة؛ وزيادة هجرة الخلايا السرطانية وغزوها [38]. إن إنزيم الجينيبين بروفيوموناس جينجيفاليس ينشط NF-кB و MMP-9 في خلايا الظهارة الفموية، والتي تعتبر مهمة لغزو الخلايا السرطانية وانتشارها [39]. وبالمثل، تنتج بريفوتيلا عوامل ضراوة، ومواد لاصقة من الشعيرات، والدهون السكرية (LPSs)، والبيبتيدوجليكان وحمض الليبويتشويك، التي تحفز إفراز السيتوكينات المؤيدة للالتهابات [40]. يمكن أن تحفز بريفوتيلا أيضًا مستقبلات كيناز التيروزين، وتفكك الأجسام المضادة، وتؤثر سلبًا على الخلايا الليفية، وتنسق مع مسببات الأمراض الأخرى لتعزيز هجرة وغزو الخلايا السرطانية [41، 42]. لذلك، يتم تلخيص الآليات المسببة للأمراض لهذه الميكروبات اللثوية على النحو التالي: يمكنها تحفيز الالتهاب المزمن، تثبيط استماتة الخلايا، تنشيط تكاثر الخلايا وتعزيز غزو الخلايا، مما يؤدي إلى السرطان [43].
تمت دراسة تحولات الميكروبيوم المهبلي على طول مسار سرطان عنق الرحم، ولكن التأثيرات المرتبطة بها على الفم لا تزال غير مستكشفة بشكل كاف. كشفت هذه الدراسة أن تجويف الفم يحتوي على عدد أكبر بكثير من الأنواع البكتيرية مقارنة بالمهبل، وكشفت عن تبادل واسع الاتجاه بين المجتمعات الميكروبية بين التجويفين المهبلي والفموي من خلال محور مهبلي فموي ناشئ. توفر هذه الدراسة رؤى حول المجتمع الميكروبي المشترك بين الأجزاء الفموية والمهبلية من جسم الإنسان، فضلاً عن تبادل المجتمعات الميكروبية ذات الصلة. كشفت هذه الدراسة أن عدوى فيروس الورم الحليمي البشري المهبلي والعديد من حالات الإجهاض لم يكن لهما تأثير واضح على الفلورا الفموية للمرضى. ومع ذلك، فإن وجود سرطان عنق الرحم يمكن أن يسبب تغييرات كبيرة في تركيب ووفرة الميكروبات الفموية، مما يؤدي إلى تنوع أقل في الميكروبيوم الفموي مقارنة بالسكان الطبيعيين، وهو ما يتعارض مع التغيرات في الميكروبيوم المهبلي. زادت نسبة مسببات الأمراض اللثوية بشكل ملحوظ في المرضى الذين يعانون من سرطان عنق الرحم.
وفقًا لنتائج كل من تحليل LEfSe والغابات العشوائية، تم تحديد الفصيلة البكتيرية Fusobacterium وCampylobacter وCapnocytophaga وVeillonella وStreptococcus وLachnoanaerobaculum وPropionibacterium وPrevotella وLactobacillus وNeisser كعلامات بكتيرية فموية لسرطان القولون. يمكن أن تؤدي التغيرات في نسب هذه البكتيريا إلى اختلال ميكروبيوم الفم وترتبط أيضًا بجميع الأمراض الجهازية، بما في ذلك السرطان. ترتبط بكتيريا مختلفة، مثل Fusobacterium nucleatum وPeriodonticum وStreptococcus salivarius وPorphyromonas وأنواع مختلفة من Lactobacillus، بتشخيص هذا النوع من السرطان. تعتبر مسببات الأمراض اللثوية Fusobacterium nucleatum وCampylobacter وPseudomonas aeruginosa وPorphyromonas “ميكروبيوتا متحركة” لأنها تنشأ في تجويف الفم ولكنها مرتبطة أيضًا بالعدوى والالتهابات خارج الفم. هناك آليات مختلفة لتكوين الأورام مرتبطة بالميكروبيوم الفموي، تشمل بشكل رئيسي زيادة عوامل الخلايا وعوامل الالتهاب، الالتهاب المزمن، تكاثر الخلايا، تغييرات في مسارات الأيض، نواتج البكتيريا المسببة للأمراض، قمع الاستجابة المناعية، تحفيز تلف الجينات الورمية، وتغيير الحواجز الظهارية. تركز معظم الأبحاث الحالية على كيفية تأثير خلل الميكروبات الفموية على الأعضاء والأنظمة الرئيسية في الجسم ككل. ومع ذلك، هناك علاقة ثنائية الاتجاه بين الصحة الفموية والصحة العامة، وكيف تؤثر الأمراض الجهازية سلبًا على الميكروبات الفموية يحتاج إلى مزيد من الاستكشاف.

في هذه الدراسة، لوحظ وجود ارتباط إيجابي بين الميكروبات المهبلية والفموية، حيث أظهرت بعض البكتيريا ارتباطات مع العديد من البكتيريا الأخرى. أظهرت العديد من الدراسات التأثير التآزري للميكروبات المسببة للأمراض. أفاد لو وآخرون أن Prevotella intermedia تتواجد بكثرة لدى المرضى الذين يعانون من سرطان القولون والمستقيم وتعزز هجرة وغزو خلايا السرطان؛ علاوة على ذلك، تساهم Prevotella intermedia وFusobacterium nucleatum معًا في التحول الخبيث للأدينوما القولونية إلى كارسينوما. تعمل Streptococcus gordonii وFusobacterium nucleatum وPorphyromonas gingivalis بشكل تآزري على تعزيز تشكيل وتكاثر أغشية البلاك الحيوية، وتثبط نمو الخلايا الشجيرية، وتسبب عدوى في الدم المحيطي عبر كيناز التيروسين البكتيري (BY) (Ptk1)، وهو جزء مهم من مسار الإشارات الذي يتحكم في التفاعل التآزري بين Porphyromonas gingivalis وStreptococcus gordonii. إن استعمار خلايا الظهارة المهبلية بواسطة Atopobium يعزز من شدة Gardnerella، كما أن الأغشية الحيوية التي تشكلها Gardnerella تهيمن أيضًا على بكتيريا أخرى للاستعمار. إن تفاعلات مجموعة متنوعة من آليات التآزر الميكروبي معقدة جدًا. تشمل هذه الآليات ليس فقط التغذية المتبادلة للمنتجات الأيضية ولكن أيضًا الكثير من…
عدد إشارات استشعار الكائنات الدقيقة التي تؤدي إلى زيادة المقاومة ضد الجهاز المناعي، والمضادات الحيوية، أو الاتصال المباشر بين الكائنات الدقيقة لتعزيز التآزر. وبالتالي، فإن التأثير الشامل لاثنين أو أكثر من الكائنات الدقيقة على المرض يكون أكثر حدة من تأثير كائن دقيق واحد، وقد تعزز الشبكة التفاعلية المعقدة من قدرة الأمراض الميكروبية المتعددة على التسبب في المرض، مما يؤثر في النهاية على بدء المرض وتطوره. ومن الجدير بالذكر أن هذه الدراسات تستند إلى بكتيريا مختلفة في نفس الموقع، بينما يتباين تكوين الميكروبيوم المهبلي عن تكوين الميكروبيوم الفموي، وهناك حاجة إلى مزيد من الدراسات لتوضيح آليات عمل الميكروبيوم في مواقع مختلفة.
تسبب الالتهاب الجهازي (مثل الآفات العنقية وعدوى فيروس الورم الحليمي البشري) في تباين كبير في تركيز بروتين سي التفاعلي عبر جميع المجموعات. يمكن أن يؤدي زيادة عدد الحمل والولادات والإجهاضات بسهولة إلى إزعاج الميكروبيوم المهبلي، وتقليل وفرة اللاكتوباسيلس، وزيادة نسب البكتيريا اللاهوائية مثل بريفوتيلا وغاردنريلا. يرتبط الالتهاب الجهازي والمحلي الشديد ارتباطًا وثيقًا بعدم التوازن في الميكروبيوم المهبلي. وبالمثل، عندما كانت نظافة الفم جيدة وتكرار الفرشاة مرتفعًا، انخفضت وفرة الكائنات الدقيقة المسببة للأمراض المرتبطة بأمراض اللثة، مثل سيلينوموناس وبريفوتيلا وتريبونيما وأغريغاتيبكتير؛ وذلك بسبب انتقال الكائنات الدقيقة الفموية أو نواتجها الأيضية مباشرة عبر الدم أو تأثيرها غير المباشر على الوسائط الالتهابية المنتجة في تجويف الفم.

تغيرات في تنوع الميكروبات لدى مرضى سرطان عنق الرحم تتماشى مع التغيرات في استقلاب الأحماض الأمينية. تنمو خلايا السرطان بسرعة، وتكون المستقلبات مفرطة التعبير، ويتم استهلاك الجليكوجين لإنتاج كميات كبيرة من الطاقة والوسائط [56]. وقد تم التحقق من ذلك من خلال علم الميتابولوميات وعلم النسخ الجيني، حيث أن حدوث سرطان عنق الرحم مرتبط بشكل كبير بالاستقلاب، وتحلل البروتينات أو البروتينات السكرية [57]. مع زيادة شدة الآفات العنقية، يصل استهلاك حمض اللبنيك أيضًا إلى ذروته تدريجيًا، وتزيد الخصائص الأيضية من استهلاك الجلوتامين بعد تطور سرطان عنق الرحم، وهذه التغيرات في المستقلبات مرتبطة سلبًا بوفرة اللاكتوباسيلس [58]. أظهرت الدراسات على البشر أن سرطان عنق الرحم له بصمات أيضية مميزة في الدم، وأنسجة الورم، والبراز، والبول [59]. ومع ذلك، تفتقر الخرائط الأيضية لتجويف الفم، وتحليل PICRUST التنبؤي في هذه الدراسة يوفر بيانات إضافية. تؤثر الآفات العنقية أيضًا على مستقلبات الميكروبات الفموية، ويكون استقلاب الأحماض الأمينية للبكتيريا الفموية لدى مرضى سرطان عنق الرحم أكبر من ذلك في الضوابط بسبب وجود الكائنات الدقيقة المسببة للأمراض المقابلة. تنمو الكابنوستوفاغا في الأماكن التي بها
استهلاك الجليكوجين العالي [60]، وPorphyromonas وPrevotella وFusobacterium مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالاختلافات في المستقلبات. يتم زيادة استقلاب البيريميدين بشكل ملحوظ في المرضى الذين يعانون من سرطان القولون والمستقيم (CC) وهو مرتبط إيجابيًا بأمراض اللثة [61]. كما أن استقلاب الجلوتامات والهستيدين والتيروزين يشارك أيضًا في تطور التهاب اللثة. تؤدي الآفات العنقية إلى تغييرات في البيئة الدقيقة الفموية، مما قد يزيد من التأثير الممرض للبكتيريا اللثوية، ويحفز النمو والتكاثر الانتقائي للعوامل الممرضة الفموية، وينتج ميكروبيوم أكثر مرضية، وحتى ينتج “تأثير واربورغ”.

كنموذج دراسة حالة-شاهد، لا يمكننا أن نستنتج ما إذا كانت التغيرات في الميكروبيوم الفموي تؤثر على الميكروبيوم المهبلي أو ما إذا كانت التغيرات في الميكروبيوم المهبلي تؤثر على البيئة الفموية بعد ظهور آفات عنق الرحم، وحجم العينة صغير. في المستقبل، هناك حاجة إلى دراسات جماعية مستقبلية أكبر لإجراء متابعة طويلة الأمد لمزيد من ملاحظة العلاقة من أجل تأكيد نتائجنا. ثانياً، لم يتم اختبار مرضى سرطان عنق الرحم للكشف عن وجود فيروس HPV في تجويف الفم. يُعتقد عمومًا أن الجنس الفموي قد يكون مرتبطًا بانتقال الفيروس من المواقع المهبلية إلى الفموية، مما يسبب عدوى فيروسية في الغشاء المخاطي الفموي واضطراب الميكروبيوم. ومع ذلك، كان الخطر العام للإصابة بفيروس HPV الفموي في الدراسات المنشورة منخفضًا، ويعتبر انتقال فيروس HPV إلى البلعوم الفموي عن طريق التلقيح الذاتي أو الاتصال الفموي التناسلي حدثًا نادرًا وغير محتمل. لذلك، من المرجح أكثر أن تؤثر آفات عنق الرحم على البيئة الفموية من خلال التدفق العكسي. ثالثًا، استخدام PICRUSt للتنبؤ بوظيفة الميكروبيوم له بعض القيود، بما في ذلك دقة اختلافات التنبؤ الوظيفي، ويجب توخي الحذر عند تفسير هذه النتائج. بالإضافة إلى ذلك، يجب أيضًا استخدام التحليل المشترك للميتابولوميات أو الميكروبيوميات المتعددة لتحديد الاختلافات في وظيفة الجينات والتمثيل الغذائي بدقة.

كشفت هذه الدراسة عن تغييرات في تركيبة الميكروبيوم المهبلي والفموي لدى النساء اللواتي خضعن للإجهاض، أو أصبن بعدوى فيروس الورم الحليمي البشري (HPV) أو تطور لديهن سرطان عنق الرحم (CC). كانت وفرة اللاكتوباسيلس منخفضة وزيادة تنوع الميكروبيوم (مثل ميغاسفيرا، بريفوتيلا وغاردنريلا فاجيناليس) مرتبطة بالتقدم من السيطرة إلى ما قبل السرطان إلى الخباثة داخل البيئة المهبلية. لا تؤثر عدوى فيروس الورم الحليمي البشري وسرطان عنق الرحم فقط على الميكروبيوم المهبلي، بل تؤثر أيضًا على البيئة الفموية من خلال تأثيرات تآزرية على الميكروبيوم والتمثيل الغذائي الجهازي. المسارات المتعلقة بالعالمية و
تُظهر خرائط النظرة العامة، بالإضافة إلى استقلاب الأحماض الأمينية واستقلاب العوامل المساعدة والفيتامينات، وفرة عالية في مرضى سرطان عنق الرحم، مع تقلبات في الميكروبات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض في تنوع الميكروبات الفموية وزيادة في تكوين الكائنات الدقيقة المسببة للأمراض، مما يزيد من خطر العدوى والسرطان. في المستقبل، من المتوقع أن يتم فحص سرطان عنق الرحم من خلال علامات الفلورا الفموية.

تحتوي النسخة الإلكترونية على مواد إضافية متاحة علىhttps://doi. org/10.1186/s12967-024-05124-8.

الملف الإضافي 1: الشكل S1. التركيب الميكروبي. مخططات فين توضح عدد وحدات التصنيف التشغيلية البكتيرية المعبر عنها بشكل مختلف من أربع مجموعات، (A) عينة من المهبل؛ (B) عينة من اللويحة تحت اللثة. (C) الوفرة النسبية للميكروبات العنقية على مستوى الجنس؛ (D) الوفرة النسبية للميكروبات الفموية على مستوى الجنس.

الملف الإضافي 2: الشكل S2. الفروق التصنيفية في الميكروبيوم المهبلي. (A) تحليل حجم تأثير التحليل التمييزي الخطي (LDA) بين أربع مجموعات. (B) التحقق المتقاطع بعشر مرات على تحليل الغابة العشوائية لتمييز بين مجموعة سرطان عنق الرحم والمجموعات الطبيعية من البكتيريا. (C) نموذج غابة عشوائية لتمييز الأجناس البكتيرية في المرضى المصابين بعدوى فيروس الورم الحليمي البشري وسرطان عنق الرحم. دقة توقع الاختبار المتوسطة مقاسة بمساحة تحت منحنى التشغيل (AUC)، (D) كانت هناك دقة عالية في تمييز مجموعة سرطان عنق الرحم (AUC=93.75%) من مجموعة Z، (E) وقد ميزت المرضى المصابين بعدوى فيروس الورم الحليمي البشري من سرطان عنق الرحم بمساحة تحت منحنى التشغيل قدرها 87.5%، (F) وكان من الصعب تصنيف المرضى المصابين بفيروس الورم الحليمي البشري والأشخاص الأصحاء (AUC ).

الملف الإضافي 3: الشكل S3. تحديد العلامة البيولوجية في الميكروبيوم الفموي. (A) يحدد LEfSe الفصائل البكتيرية التي تختلف في الوفرة بين أربع مجموعات. كان العتبة لدرجة LDA اللوغاريتمية 2.0. (B) تم اختبار الأنواع المهمة من خلال تحليل LEfSe وأظهرت باستخدام الرسم البياني.
الملف الإضافي 4: الشكل S4. يستنتج PICRUSt الوظائف الخلوية للمجتمعات البكتيرية في مجموعات مختلفة. (أ) مجموعة AB ومجموعة CC؛ (ب) مجموعة CC ومجموعة HP؛ (ج) مجموعة AB ومجموعة HP.

نحن نعترف بمنصة التسلسل المقدمة من شركة بيومارك للتكنولوجيا الحيوية المحدودة، وتم تحليل البيانات باستخدام منصة BMK السحابية.

وي زانغ: التصور، المنهجية، كتابة المسودة الأصلية، وإدارة المشروع. يان فاي يين: المنهجية، البرمجيات، التحقيق، الكتابة. يي شيا جيانغ: التحقيق، الكتابة، التحليل، التصور. يانغ يانغ يانغ: البرمجيات، التحقيق، الكتابة. وين تاو وانغ: التحليل، التصور. شياو يا وانغ: التحليل، التصور. يان جي: البرمجيات، التحقيق. عادل I. العلاوي: مراجعة الكتابة وتحريرها. بين ليو: مراجعة الكتابة وتحريرها، الموارد. لي هي ياو: التصور، مراجعة الكتابة وتحريرها، الموارد. جميع المؤلفين قرأوا ووافقوا على النسخة المنشورة من المخطوطة.

تم دعم هذه الدراسة ماليًا من قبل برنامج البحث العلمي لصناعة الصحة في مقاطعة قانسو، الصين (GSWSKY2021-026)، ومؤسسة العلوم الطبيعية في مقاطعة قانسو، الصين (22JR5RA941 و22JR5RA998)، ومشروع المستشفى الأول لجامعة لانتشو (ldyyyn2022-49 وZX-62000002-2021-225).

يمكن العثور على مجموعات البيانات المقدمة في هذه الدراسة في المستودعات الإلكترونية. يمكن العثور على أسماء المستودع/المستودعات ورقم/أرقام الوصول أدناه:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/PRJNA1055682.

يعلن المؤلفون عدم وجود أي تضارب في المصالح. لم يكن للممولين أي دور في تصميم الدراسة؛ في جمع البيانات أو تحليلها أو تفسيرها؛ في كتابة المخطوطة، أو في اتخاذ القرار بنشر النتائج.

أول كلية للطب السريري، جامعة لانتشو، لانتشو، الصين.
مدرسة/مستشفى طب الأسنان، جامعة لانتشو، لانتشو، الصين.
مركز الفحص الصحي وإدارة مستشفى جامعة لانزهو الثاني، لانزهو، الصين. قسم الأعصاب، مستشفى لانتشو الأول، جامعة لانتشو، لانتشو، الصين. قسم أمراض النساء، مستشفى جامعة لانتشو الأول، لانتشو، الصين.

تاريخ الاستلام: 12 يناير 2024 تاريخ القبول: 20 مارس 2024
نُشر على الإنترنت: 29 أبريل 2024

تظل شركة سبرينجر ناتشر محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

Keywords Vaginal microbiome (VM), Human papillomavirus (HPV), Cervical cancer, Oral microbiome, 16S rRNA

Cervical cancer (CC) ranks as the fourth most frequently diagnosed cancer and the third leading cause of cancer death in the women globally. More than half a million CC cases are annually linked to (human papillomavirus) HPV infection, resulting in 250,000 deaths for per year [1]. HPV infection is recognized as one of the major causes of CC, as well as other malignancies including anogenital tumors, anal, vulvar, penile, vaginal and oral cancers [2, 3]. Recent studies suggest that of oral squamous cell carcinomas are caused by HPV infections [4].
The oral cavity is a natural open system composed of a complex microbiome consisting of more than 800 bacterial species [5]. This oral microbiota has been implicated not only in periodontal disease but also in systemic conditions including haematological diseases, and lymphatic, lung, pancreatic and breast cancers [6-10].
Changes in the composition of the oral microbiome are now recognized as potential biomarkers for cancers, including colorectal cancer (CRC), marked by increased Fusobacterium nucleatum abundance [11, 12]. Similarly, shifts favouring oral pathogens such as the genera Porphyromonas, Fusobacterium and Prevotella have been correlated with the incidence of CC, although the underlying mechanisms remain poorly understood [13], these oral pathogens also cause the periodontal disease [14]. Previous studies have shown a correlation between vaginal bacteria and gingival inflammation [15], HPV not only invades the basal cells of the vaginal epithelium, but also infects the periodontal tissue and keeps the virus in a latent state [5]. The oral and vaginal environments may provide similar colonization and growth conditions, resulting in a significantly increased risk of periodontal disease and cancer [16]. However, relatively few studies exist on changes in the oral microbiome when the vaginal microbiota is transformed during the course of HPV infection to CC development, suggesting that more research is needed in this area.
Population-based CC screening is implemented as a public health priority in China [17], and the best strategy is the use of a liquid-based cytology test (TCT) combined with HPV screening [18, 19]. The combined screening technology, although advanced and effective, is costly and suitable for areas with adequate medical and health care. However, there are still many less economically developed areas (rural areas) in China, and there is an urgent
need to find a high-quality and inexpensive method. Changes in oral microbial diversity that are detectable through low-cost profiling may offer additional value as biomarkers for early screening, diagnosis and monitoring of HPV infection and even CC. The aim of this study was to evaluate the differences and associations between vaginal and oral microorganisms in HPV-infected patients and CC patients. An increased understanding of microbial ecology may contribute to improving the accuracy of CC screening and providing life-saving interventions to vulnerable groups.

Ethical approval was obtained from the Ethics Committee of the Second Hospital of Lanzhou University (approval no. 2022A-533). All methods were conducted in accordance with the Declaration of Helsinki and relevant guidelines and regulations. Participants were recruited from October 2022 to October 2023 at outpatient and inpatient gynaecology departments.

The inclusion criteria were as follows: (1) aged years, sexually active; (2) no vaginal irrigation or antibiotic treatment for week before the examination and no sexual intercourse within 3 days; (3) had regular menstrual cycles; (4) had no history of cervical surgery or hysterectomy and no diseases seriously affecting other systems; (5) were positive for HPV infection by diagnostic testing; (6) had CC confirmed by biopsy tissue histopathological examination; and (7) had undergone abortion via surgery and had abortions. The exclusion criteria were as follows: (1) menstruation; (2) vaginal bleeding; (3) intrauterine device use; (4) pregnancy or lactation; (5) radiation and chemotherapy; and (6) prior medical or spontaneous abortion.

All participants completed a clinical questionnaire, oral examination results were recorded, and had specimen and blood samples collected. Caries were diagnosed using the diagnostic criteria [20] of the International Caries Detection and Assessment System (ICDAS) [21]. Periodontitis was defined as teeth with site having a probing depth , clinical attachment loss and bleeding upon probing. For subgingival plaque sample collection, the subjects could not eat, drink, smoke or chew gum, and the debris in their mouth was washed with drinking water before 30 min . The sterile dental
scaler penetrated the tongue side of the mandibular first molar below the gum to remove dental plaque and blood contamination was prevented during the collection process. For vaginal secretion sample collection, a disposable speculum was inserted, and a sterile swab sample was taken from the posterior vaginal fornix. All specimens were stored immediately at for DNA extraction. Blood indicators and C-reactive protein (CRP) levels were analysed using an automated blood analyser system (SysmexXN-20; Kobe, Japan).

Bacterial genomic DNA was extracted from vaginal and subgingival samples using the TGuide S96 Magnetic Universal DNA Kit (Tiangen Biotech (Beijing) Co., Ltd.) according to the manufacturer’s instructions. The fulllength 16S rRNA gene was amplified with the primer pair 27F (AGRGTTTGATYNTGGCTCAG) and 1492R (TASGGHTACCTTGTTASGACTT). Both the forward and reverse 16 S primers were tailed with sample-specific PacBio barcode sequences to allow for multiplexed sequencing. After the individual quantification step, amplicons were pooled in equal amounts. SMRTbell libraries were prepared from the amplified DNA with the SMRTbell Express Template Prep Kit 2.0 according to the manufacturer’s instructions (Pacific Biosciences). Purified SMRTbell libraries from the pooled and barcoded samples were sequenced on a PacBio Sequel II platform (Beijing Biomarker Technologies Co., Ltd., Beijing, China) using a Sequel II binding kit 2.0. The raw subreads were corrected by circular consensus sequencing (CCS) (SMRT Link, version 8.0), and then, Lima software (v1.7.0) was used to identify different CCS samples by barcode. Cutadapt software (1.9.1) was used to identify and remove the primer sequences via length filtering, and the chimeric sequences were identified and removed by UCHIME (version 8.1). A high-quality CCS sequence was obtained.

Demographic and oral data and blood indices were compared between groups using SPSS 27.0 (IBM, Chicago, Illinois, USA). Comparisons between groups were made by analysis of variance (ANOVA), Fisher’s precision probability test and the chi-square test. The online platform BMKCloud (https://www.biocloud.net) was used to analyse the sequencing data. R (v3.2.0) was used to construct Venn and bubble diagrams for correlation analysis. Analysis of alpha diversity was performed to determine the complexity of the species diversity of each sample utilizing QIIME2 software. Beta diversity among the samples was evaluated by principal coordinate analysis (PCoA) to assess the diversity of the samples for
species complexity. One-way ANOVA was used to compare bacterial abundance and diversity. Linear discriminant analysis (LDA) coupled with effect size (LEfSe) was applied to evaluate the differentially abundant taxa. An LDA score was considered the cut-off value for biomarker screening, and the differences between groups were assessed by the rank sum test. At the genus level, a threshold value of and SparCC were used to construct a correlation plot. Random forest analysis was performed to compare the microbiome characteristics, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was assessed to evaluate the performance of the random forest analysis. Statistical comparison of AUCs was performed using the pROC package in R. Picrust2 was used for Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) functional prediction.

The participants included 82 women, and 164 vaginal and gingival samples were sequenced. The patients were divided into four groups: control group: the vaginal secretion (Z) and oral subgingival plaque (KZ), abortion group (AB/KAB): HPV genotype test and TCT were negative, abortion was performed by surgical method, and the number of abortions was . In the HPV group (HP/ KHP), the HPV test results were positive, the TCT results were normal, and in the CC/KCC group, the HPV test results were positive and confirmed by cervical biopsy. The demographic, clinical, and oral health parameters are shown in Table 1.

There was no significant difference among the three groups regarding age, sex, smoking status, drinking status, or family history of CC (all ). At the national level of education, number of pregnancies, number of abortions, number of childbirths, and BMI were significantly different ( p values ranged from 0.01-0.001). The systemic inflammation marker CRP and eosinophil percentage (EOS%) were greater in patients with HPV + infection, and the neutrophilic granulocyte percentage (NEUT%) was greater in patients with CC than in their respective controls. Dental caries and periodontal disease were not significantly different between the groups. However, there were significant differences in oral hygiene practices, including brushing frequency and duration, gingival bleeding and professional cleaning. HPV genotype distribution among the infected groups revealed a predominance of , and high-risk HPV16, 18 and 58 strains, respectively. Other high-risk HPV genotypes, including 33, 51, 52, 53, and 68, and some patients were infected with multiple genotypes of HPV, accounted for of infections (Table 1).

BMI body mass index, CRP C-reactive protein, WBC White Blood Cell Count, RBC Red Blood Count, HGB hemoglobin, NEUT% neutrophilic granulocyte percentage, lymphocytes percentage, monocytes percentage, eosinophils percentage, basophil percentage, PLT Platelets
The P -value is calculated by ANOVA, Fisher exact probability test. Bold value indicates that P value is less than 0.05

Venn diagrams showed the highest number of unique OTUs in the CC vaginal microbiota, while the control and AB groups exhibited substantial overlap (Additional file 1: Figure S1A). A total of 736 OTUs were shared among the groups. Additional file 1: Figure S1C shows the composition of bacteria greater than at the genus level in vaginal specimens. The top ten bacterial species in terms of relative abundance are shown on the bubble plot (Fig. 1A). Lactobacillus was dominant among the AB group (88.45%) and controls (74.75%),
and its abundance declined drastically in the CC samples . Alpha diversity metrics, including the Shannon, Simpson and Chao1 indices, significantly differed according to vaginal microbiome richness and evenness (all ) (Fig. 1B-D). We confirmed that the composition of the vaginal microbiota gradually changed from the control group to the HPV infection group and then to the CC group, which had the highest alpha diversity ( ). PCoA based on weighted and unweighted UniFrac distances was also conducted. According to the weighted UniFrac analysis, the first and second primary

components accounted for and , respectively, while according to the unweighted UniFrac analysis, the first and second primary components accounted for and , respectively (Fig. 1E, F). The community population distributions of the four groups overlapped; however, the weighted and unweighted UniFrac PERMANOVA suggested that the microbiota distribution varied significantly among the groups ( , ).

In the oral microbiota, there was no significant difference in the number of OTUs among the four groups (Additional file 1: Figure S1B), and a total of 1411 OTUs overlapped. There were significantly more oral microorganisms than vaginal microorganisms in terms of species number and abundance (Additional file 1: Figure S1D). The top ten most abundant species of oral microorganisms were Leptotrichia, Capnocytophaga, Prevotella, Fusobacterium, Aggregatibacter, Selenomonas, Veillonella, Streptococcus, Treponema, and Campylobacter (Fig. 2A). The KZZ and KCC groups showed the most significant differences in alpha diversity (for the Shannon index, Simpson index, and Chao1 index, values of were noted) (Fig. 2B-D). The oral microbiome diversity was highest in the control group and lowest in the CC group, in contrast to changes in the vaginal microbiome.

Weighted and unweighted UniFrac PERMANOVA also revealed that the beta diversity of the oral microbiota varied significantly among the groups ( ) (Fig. 2E, F).

A linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe) model was used to identify biomarkers in all groups, such as the Z, AB, HP and CC groups ( ) (Additional file 1: Figure S2A). With an LDA score , the most distinct vaginal biomarkers were identified (Fig. 3A, B). The CC group was enriched for genera including Mycoplasma, Bacillus, Bacteroides, Dialister, Peptoniphilus, Porphyromonas, Anaerococcus, Prevotella, and Sneathia. Bifidobacteriales was a biomarker in the HP group, while Lactobacillus predominated in the AB group. Random forest classification and rank sum testing verified the discriminatory species (top 30 and 20 bacterial species by abundance) (Fig. 3C, D). Lactobacillus was found to be the most important species for distinguishing the four groups, along with some other genera, similar to the LEfSe results. After performing tenfold cross-validation on random forest analysis between every two groups, several important species, including Bacteroides,

Hungatella, Lactobacillus, Ruminococcus, Moryella, etc., were found to distinguish between the CC samples and the control samples. The receiver operating characteristic (ROC) curve effectively distinguished the CC group from the Z group ( ) (Additional file 1: Figure S2D). The abundance of Pseudomonas differed between the HPV + and CC groups, with an area under the ROC curve of (Additional file 1: Figure S2C, E). However, it was difficult to distinguish HPV-infected patients and controls ( ) (Additional file 1: Figure S2F).
Subgingival microbiome LDA and LEfSe markers varied inversely to those of the vaginal microbiome, with control (KZZ group) plaques harbouring the most distinct taxa, including Prevotella, Selenomonas, Saccharibacteria, Campylobacter, Amnipila, and Centipeda ( , LDA ; Additional file 1: Figure S3A, B). The markers of the AB group were Pelospora and Filifactor, and those of the HPV infection group were Haemophilus and Gemmatimonadaceae. Monoglobus was an effective marker of subgingival plaque in CC patients, but its relative abundance in the plaque microbiome was low. Combined with the previous diversity analysis, only two groups, KCC and KZ , were compared (Fig. 4A, B). We screened bacteria accounting for more than of the total composition and found that Capnocytophaga,

Lautropia, Streptococcus, Lachnoanaerobaculum, Propionibacterium, F0332, Prevotella, Lactobacillus, Neisseria, Parabacteroides, and Roseburia were oral markers for CC patients. The random forest model analysis was combined with tenfold cross-validation to construct the ROC curve, and the AUC reached 89.06% (Fig. 4C, D). The following bacteria, including Fusobacterium, Campylobacter, Oribacterium, Selenomonas, Haemophilus, unclassified_SR1_bacterium_human_oral_ taxon_HOT_345, Leptotrichia, Parvimonas, Phocaeicola, Capnocytophaga, Lautropia, Streptococcus, Lachnoanaerobaculum, Propionibacterium, F0332, Prevotella, Lactobacillus, Neisseria, Parabacteroides, Roseburia, Fretibacterium, Peptostreptococcus, Alloprevotella, Pseudopropionibacterium, and Saccharibacteria, were further screened as marker biomarkers, and although the AUC decreased to , it had a certain accuracy.

Co-occurrence networks revealed complexes of synergistically promoted microbes across vaginal and oral environments. The network showed the correlations between bacterial species common to both vaginal and oral microbiotas. The nodes represent bacterial species, and the edges (the lines connecting the nodes) represent

the strength and type of correlation between these species. The node size likely corresponds to the abundance of the species, and the edge thickness might indicate the strength of the correlation (Fig. 5). The results showed that the presence of one species promoted the growth of another, indicating a synergistic effect. For example, Treponema and Selenomonas, Lautropia and Capnocytophaga, Lachnoanaerobaculum and Leptotrichia, Lautropia and Neisseria, Saccharibacteria and F0058, and Tannerella and Fusobacterium exhibited co-occurrence relationships (Fig. 5A). The correlations between the vaginal microbiota, such as Peptoniphilus and Dialister, Porphyromonas and Peptoniphilus, and Porphyromonas and Dialister, were also positive (Fig. 5B). However, there was a negative correlation between Fretibacterium and Capnocytophaga in the oral microenvironment, and other bacteria were positively correlated. In addition, Peptostreptococcus and Roseburia had multiple bacterial nodes (Fig. 5C).

We performed a Spearman analysis of these four groups to explore the correlations between the vaginal microbiome and demographic characteristics, blood indices, oral diseases and oral hygiene practices. Vaginal Lactobacillus abundance was negatively correlated with childbirth ( ) but was positively associated with Prevotella ( ) among the top ten most abundant vaginal species. BMI was positively correlated with the abundance of Bacillus ( ). In the vaginal microbiota, the abundance of Lactobacillus was positively correlated with the frequency of tooth brushing (FB) ( ) and inversely correlated with caries ( ). Similarly, the abundance of Gardnerella was positively related to the CRP level ( ) and was negatively correlated with the platelet (PLT) count ( ), brushing time
(BT) ( ), and monocyte percentage (MONO) ( ). Sneathia abundance was positively correlated with caries ( ) but negatively related to BT ( ), number of abortions (NB) ( ), and periodontal disease ( ). The lymphocyte percentage (LYM) was negatively correlated with the presence of Mycoplasma ( ) (Fig. 6A).

For oral microorganisms, CRP was positively associated with the abundance of Capnocytophaga ( ) and negatively associated with the abundances of Selenomonas ( ), Prevotella ( ), and Treponema ( ). The number of births was positively correlated with the abundance of Capnocytophaga ( ) but negatively correlated with the abundances of Selenomonas ( ), Fusobacterium ( ), and Treponema ( ). Toothache or tooth sensitivity (TOS) was negatively related to the abundance of Treponema ( ). The abundances of the genera Campylobacter ( ) and Selenomonas ( ) were also negatively correlated with the number of pregnancies (NP). In addition, we observed a negative association between caries and the genus Aggregatibacter ( ), and periodontitis was positively associated with the genus Campylobacter ( ). FB and BT were significantly positively correlated with Selenomonas ( ) and Treponema ( ), respectively, and professional dental cleaning (OP) was strongly positively correlated with Fusobacterium ( ) (Fig. 6B).

Metagenomic functional potential based on 16S profiles revealed altered vaginal microbiome pathway activities that differentiated CC patients from controls (Z) (Fig. 7). The level 2 KEGG pathway analysis indicated

that microbial gene functions, namely, global and overview maps, amino acid metabolism, and metabolism of cofactors and vitamins, were more abundant in the CC group than in the Z group. Pathways related to carbohydrate and nucleotide metabolism, translation, membrane transport, replication and repair were more abundant in the Z group ( ) (Fig. 7A). In addition, microbial gene functions related to metabolism of other amino acids, ageing, the excretory system, and infectious diseases were lower in the KZ group than in the KCC group. Pathways related to cell motility, cell growth and death, endocrine and metabolic diseases, and the immune system were more abundant in the KZ group than in the KCC group ( ) (Fig. 7B).
In addition, the CC group exhibited a greater abundance of genes related to amino acid metabolism than did the HP group and the AB group. The functional genes in metabolic pathways of CC patients were still more enriched in global and overview maps, amino acid metabolism, and metabolism of cofactors and vitamins, and those in the HP group were more enriched in global and overview maps and amino acid metabolism than those in the AB group (Additional file 1: Figure S4). This suggests that the presence of certain bacteria may play a role in the metabolic processes of cancer patients. There was a significant difference in the oral microbial flora structure between the KCC group and the KZ group, while in comparison with the other groups, there were similar differences. However, due to the small sample size, these findings should be interpreted with caution.

In this study, the composition and changes in the vaginal and oral microbiotas of women who experienced abortion, HPV infection or cervical cancer were evaluated. In addition to the different vaginal microecological environments of the four groups, we determined that there were significant differences in the composition, abundance, diversity, marker genera, and functional pathways of oral microorganisms between CC patients and healthy controls, which further proves that vaginal and oral microbes are not independent entities and that there is flora transfer between different parts of the body, which may be associated with systemic metabolism [22]. To our knowledge, this is the first study to explore the role of the oral microbiome in patients with CC, improving the accuracy of the CC screening process and broadening the scope of universal screening through insights gained from changes in the oral microbiome. Our team previously reported a meta-analysis and systematic review of CC specimens, which included cervical, vaginal, rectal, faecal, and urine samples without oral subgingival plaque (unpublished).

In exploring vaginal microecological shifts, there was no significant difference in the microbial composition between the AB group and the control group, which was dominated by Lactobacillus [23]. The effect of recurrent abortion on the vaginal flora is transient, regardless of cervical lesion type [24]. As long as surgery does not cause substantial damage to vaginal tissues, the equilibrium between commensal bacteria and opportunistic pathogens remains the same. With the occurrence of HPV infection and CC, the species diversity increased, the proportion of Lactobacillus gradually decreased, and the internal structure of the microbiome became more complex, similar to previous findings [25,26]. The beta diversity of the Z group, AB group and HP group largely overlapped, which was significantly different from that of the CC group. It was further confirmed that the depletion of Lactobacillus and the increase in specific anaerobes (such as Megasphaera, Prevotella and Gardnerella) were related to cervical lesions [24]. LEfSe analysis identified cancer-specific vaginal biomarkers, including Mycoplasma, Bacillus, Bacteroides, Dialister, Peptoniphilus, Porphyromonas, Anaerococcus, Prevotella, and Sneathia, and the HPV + biomarker Bifidobacterium distinguished them from the control; the reliability of the experimental findings has been confirmed by other studies [13, 27-29]. Bifidobacterium is a beneficial microorganism of the intestinal flora that has many functions, such as resisting harmful bacteria, exerting antitumour, increasing immunity and improving gastrointestinal function, and it also exists in the oral cavity and vagina [30]. This research revealed that the use of Bifidobacterium species to distinguish cervical lesions is highly important for diagnosing women’s health conditions. The abundance of Bifidobacterium decreased, which is associated with high-grade squamous intraepithelial lesions (HSILs) [31, 32]. Wang et al. reported that the increased abundance of Bifidobacterium in the vaginal microbiome may be related to the clearance of HR-HPV infection, and focused ultrasound (FU) treatment may help to increase the abundance of Bifidobacterium [33], possibly because Bifidobacterium can survive in acidic environments and produce lactic acid and hydrogen peroxide, which have a protective effect on the vaginal environment [34].

Additionally, the shared periodontal pathogens Porphyromonas and Prevotella were identified as CC biomarkers, possibly because of the dynamic colonization of opportunistic bacterial pathogens on squamous epithelial cells in the oral or vaginal cavities and communication with the external environment. Oral pathogens can be transmitted from the gastrointestinal tract or through blood transmission to the vaginal cavity, and they can also be transmitted through person-to-person oral-genital contact [35]. This suggests that the oral cavity and
vagina share a common microbial community and that there is also a reciprocal exchange of related microbial communities. The salivary microbiota of participants with bacterial vaginosis (BV) was more diverse than that of BV-negative participants [36], and Prevotella intermedia and Porphyromonas endodontalis were enriched in the subgingival gingival microbiota of BV-infected women compared to women without BV, which indicates the presence of a vagino-oral axis [37]. Moreover, Porphyromonas and Prevotella have been proven to have carcinogenic potential via several different mechanisms. For example, Porphyromonas can maintain chronic periodontal infection, leading to increased expression of proinflammatory molecules such as IL-6, IL-8, IL-1 , and TNF- ; activation of Toll-like receptors (TLRs) and antiapoptotic pathways (JAK/STAT and MAPK pathways); decreased expression of proapoptotic proteins; and increased cancer cell migration and invasion [38]. The gingipain protease Porphyromonas gingivalis activates NF-кB and MMP-9 in oral squamous cells, which are important for cancer cell invasion and metastasis [39]. Similarly, Prevotella produces virulence factors, fimbriae adhesins, lipopolysaccharides (LPSs), peptidoglycan and lipoteichoic acid, which induce the release of proinflammatory cytokines [40]. Prevotella can also stimulate tyrosine kinase receptors, degrade immunoglobulin, exert toxic effects on fibroblasts, and coordinate with other pathogens to promote the migration and invasion of cancer cells [41, 42]. Therefore, the pathogenic mechanisms of these periodontal pathogens are summarized as follows: they can stimulate chronic inflammation, inhibit cell apoptosis, activate cell proliferation and promote cell invasion, resulting in cancer [43].
Vaginal microbiome transformations along the cervical carcinogenesis route have been characterized, but the associated impacts on the oral niche remain underexplored. This study revealed that the oral cavity contains a significantly greater number of bacterial species than does the vagina and revealed extensive bidirectional sharing of microbial communities between the vaginal and oral cavities through an emerging vagino-oral axis [37]. This study provides insight into the microbial community shared between the oral and vaginal parts of the human body, as well as the exchange of related microbial communities. This study revealed that vaginal HPV infection and multiple abortions had no obvious impact on the oral flora of patients. However, the presence of CC can cause significant changes in the composition and abundance of oral microorganisms, leading to a lower diversity of the oral microbiome compared to that of the normal population, which is contrary to the changes in the vaginal microbiota. The prevalence of periodontal pathogens significantly increased in patients with CC. According
to the results of both LEfSe and random forest analysis, Fusobacterium, Campylobacter, Capnocytophaga, Veillonella, Streptococcus, Lachnoanaerobaculum, Propionibacterium, Prevotella, Lactobacillus and Neisser were identified as oral bacterial markers for CC. Changes in the proportions of these bacteria can cause oral microflora dysbiosis and are also associated with all systemic diseases, including cancer [5, 38, 40, 44-47]. Different bacteria, such as Fusobacterium nucleatum, Periodonticum, Streptococcus salivarius, Porphyromonas, and different Lactobacillus subspecies, are associated with the diagnosis of this type of cancer. The periodontal pathogens Fusobacterium nucleatum, Campylobacter, Pseudomonas aeruginosa and Porphyromonas are considered “mobile microbiota” because they originate in the oral cavity but are also associated with extraoral infections and inflammation [45]. There are various tumorigenesis mechanisms associated with the oral microbiome, mainly including increased cell factors and inflammatory factors, chronic inflammation, cell proliferation, metabolic pathway changes, pathogenic bacterial metabolites, suppression of the immune response, induction of tumour genetic damage, and alteration of epithelial barriers [4749]. Most of the current research focuses on how dysfunction of oral microorganisms affects major organs and systems of the whole body. However, there is a bidirectional relationship between oral and general health, and how systemic diseases adversely affect oral microorganisms needs further exploration.

In this study, a positive correlation was observed between vaginal and oral microorganisms, where certain bacteria exhibited connections with many others. Many studies have shown the synergistic effect of pathogenic microorganisms. Lo et al. reported that Prevotella intermedia is enriched in patients with CRC and enhances the migration and invasion of cancer cells; moreover, Prevotella intermedia and Fusobacterium nucleatum collectively contribute to the malignant transformation of colorectal adenoma into carcinoma [41]. Streptococcus gordonii, Fusobacterium nucleatum and Porphyromonas gingivalis synergistically promote the formation and proliferation of plaque biofilms, inhibit the growth of dendritic cells [50], and cause peripheral blood infection via bacterial tyrosine (BY) kinase (Ptk1), which is an important part of the signalling pathway that controls the synergistic interaction between Porphyromonas gingivalis and Streptococcus gordonii [51]. The colonization of vaginal epithelial cells by Atopobium enhances the virulence of Gardnerella, and biofilms formed by Gardnerella also dominate other bacteria for colonization [52]. The interactions of a variety of microbial synergy mechanisms are very complex. These mechanisms include not only metabolite cross-feeding but also a large
number of microbiota quorum-sensing signals that result in enhanced resistance against the immune system, antibiotics, or direct contact between microorganisms to promote synergy [53]. Thus, the comprehensive impact of two or more microorganisms on disease is more severe than that of a single microorganism, and the complex interaction network may enhance the pathogenicity of multiple microbial infections, ultimately affecting disease initiation and progression. Notably, these studies are based on different bacteria at the same site, while the composition of the vaginal microbiome is different from that of the oral microbiome, and more studies are needed to clarify the mechanisms of action of the microbiome at different sites.
Systemic inflammation (such as cervical lesions and HPV infection) caused significant variation in the CRP concentration across all the groups. An increase in the number of pregnancies, childbirths and abortions can easily disturb the vaginal microenvironment, decrease the abundance of Lactobacillus, and increase the proportions of the anaerobic bacteria Prevotella and Gardnerella. Severe systemic and local inflammation are closely related to imbalances in the vaginal microbiome [54]. Similarly, when oral hygiene was good and brushing frequency was high, the abundance of pathogenic microorganisms associated with periodontal disease, such as Selenomonas, Prevotella, Treponema, and Aggregatibacter, decreased; this is due to oral microorganisms or their metabolites directly migrating through the blood or indirectly affecting the inflammatory mediators produced in the oral cavity [55].

Changes in microbial diversity in CC patients are consistent with changes in amino acid metabolism. Cancer cells grow rapidly, metabolites are overexpressed, and glycogen is consumed to produce large amounts of energy and intermediates [56]. It has been verified by metabolomics and transcriptomics that the occurrence of CC is significantly related to metabolism, proteolysis or proteoglycans [57]. With increasing cervical lesion severity, the consumption of lactic acid also gradually peaks, metabolic characteristics increase the consumption of glutamine after the development of CC, and these metabolite changes are negatively correlated with the abundance of Lactobacillus [58]. Studies in humans have shown that CC has distinct metabolic fingerprints in blood, tumour tissue, faeces, and urine [59]. However, metabolic maps of the oral cavity are lacking, and the PICRUST predictive analysis of this study provides additional data. Cervical lesions also affect oral microbial metabolites, and the amino acid metabolism of oral bacteria in patients with CC is greater than that in controls because of the presence of the corresponding pathogenic microorganisms. Capnocytophaga grows in places with
high glycogen consumption [60], and Porphyromonas, Prevotella and Fusobacterium are closely related to differences in metabolites. Pyrimidine metabolism is significantly increased in patients with CC and is positively correlated with periodontal disease [61]. Glutamate, histidine, and tyrosine metabolism are also involved in the development of periodontitis. Cervical lesions lead to changes in the oral microenvironment, which may increase the pathogenic effect of periodontal bacteria, induce the selective growth and reproduction of oral pathogens, produce a more pathogenic microbiome, and even produce the “Warburg effect”.

As a case-control study, we cannot conclude whether oral microbiome changes affect the vaginal microbiome or whether changes in the vaginal microbiome affect the oral microenvironment after the onset of cervical lesions, and the sample size is small. In the future, larger prospective cohort studies are needed to conduct long-term follow-up to further observe the relationship in order to confirm our findings. Second, CC patients were not tested for the presence of the HPV virus in the oral cavity. It is generally believed that oral sex may be linked to transmission from vaginal to oral sites [62], which causes viral infection of the oral mucosa and dysbiosis. However, the overall risk of oral HPV infection in published studies was low, and HPV transmission to the oropharynx by autoinoculation or oral-genital contact constitutes a rare and unlikely event [63]. Therefore, it is more likely that cervical lesions affect the oral microenvironment through retrograde flow. Third, the use of PICRUSt to predict microbiome function has some limitations, including the accuracy of functional prediction differences, and caution should be taken when interpreting these results. In addition, metagenomics or multi-omics combined analysis should also be utilized to accurately identify differences in gene function and metabolism.

This study revealed changes in the vaginal and oral microbiota composition of women who underwent abortion, had HPV infection or developed CC. Decreased abundance of Lactobacillus and increased microbiota diversity (such as Megasphaera, Prevotella and Gardnerella vaginalis) were associated with progression from control through precancer to malignancy within the vaginal niche. HPV infection and CC not only have a certain impact on the vaginal microenvironment but also affect the oral microenvironment through synergistic effects on the microbiome and systemic metabolism. Pathways related to global and
overview maps, as well as amino acid metabolism and the metabolism of cofactors and vitamins, are highly abundant in CC patients, exhibiting fluctuations in the microbiota. This can lead to a decrease in oral microbial diversity and an increase in the composition of pathogenic microorganisms, increasing the risk of infections and cancer. In the future, it is expected to screen cervical cancer through oral flora markers.

The online version contains supplementary material available at https://doi. org/10.1186/s12967-024-05124-8.

Additional file 1: Figure S1. Microbial composition. Venn diagrams illustrating the number of bacterial differentially expressed OTUs from four groups, (A) vagina specimen; (B) subgingival plaque specimen. (C) Relative abundance of the cervical microbiota at the genus level; (D) Relative abundance of the oral microbiota at the genus level.

Additional file 2: Figure S2. Taxonomic differences at vaginal microbiome. (A) Linear discriminative analysis (LDA) effect size (LEfSe) analysis among four groups. (B) tenfold cross-validation on random forest analysis to distinguish between cervical cancer and normal groups of bacteria. (C) A random forest model to distinguish bacterial genera in patients with HPV infection and cervical cancer. Mean test prediction accuracy measured by the area under the ROC curve (AUC), (D) There was a high accuracy of distinguishment CC group (AUC=93.75%) from Z group, (E) it distinguished patients with HPV infection from cervical cancer with an area under the ROC curve of 87.5%, (F) and it was difficult to classify HPVinfected patients and healthy people (AUC ).

Additional file 3: Figure S3. Identification biomarker in oral microbiome. (A) LEfSe identifies bacterial clades that are differentially abundant within four groups. The threshold for the logarithmic LDA score was 2.0. (B) The signifcance taxa were tested by LEfSe analysis and showed using histogram.
Additional file 4: Figure S4. PICRUSt infers the cellular functions of bacterial communities in different groups. (A) AB group and CC group; (B) CC group and HP group; (C) AB group and HP group.

We acknowledge sequencing platform provided by Biomark Biotechnology Co., Ltd, the data were analyzed using the BMK Cloud Platform.

Wei Zhang: conceptualization, methodology, writing-original draft, and project administration. YanFei Yin: methodology, software, investigation, writing. YiSha Jiang: investigation, writing, analysis, visualization. Yang Yang Yang: software, investigation, writing. WenTao Wang: analysis, visualization. XiaoYa Wang: analysis, visualization. Yan Ge: software, investigation. Adel I. Alalawy: writingreview & editing. Bin Liu: writing-review & editing, resources. LiHe Yao: conceptualization, writing-review & editing, resources. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.

This study was financially supported by the Health Industry Scientific Research Program of Gansu Province, China (GSWSKY2021-026), Natural Science Foundation of Gansu Province, China (22JR5RA941 and 22JR5RA998), Project of the First Hospital of Lanzhou University (ldyyyn2022-49 and ZX-62000002-2021-225).

The datasets presented in this study can be found in online repositories. The names of the repository/repositories and accession number(s) can be found below: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/PRJNA1055682.

The authors declare no competing interest. The funders had no role in the design of the study; in the collection, analyses, or interpretation of data; in the writing of the manuscript, or in the decision to publish the results.

The First School of Clinical Medicine, Lanzhou University, Lanzhou, China.
School/Hospital of Stomatology, Lanzhou University, Lanzhou, China.
Healthy Examination & Management Center of Lanzhou University Second Hospital, Lanzhou, China. Department of Neurology, Lanzhou University First Hospital, Lanzhou, China. Department of Gynecology, Lanzhou University First Hospital, Lanzhou, China.

Received: 12 January 2024 Accepted: 20 March 2024
Published online: 29 April 2024

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.