Caracterización del microbioma bacteriano presente en placa dental, saliva y tejido tumoral de pacientes con y sin carcinoma escamocelular oral : un estudio integrativo del metagenoma y metatranscriptoma (2021)
Se ha descrito en la literatura el papel que tienen las bacterias en el desarrollo del carcinoma oral de células escamosas (por sus siglas en ingles OSCC). Sin embargo, la mayoría de los estudios han identificado bacterias con base en la secuenciación del gen ARNr 16S, lo cual ha generado diferencias significativas en diversidad y abundancia de algunos géneros bacterianos. Por lo tanto, existe la necesidad de avanzar en la implementación de nuevas herramientas tecnológicas para estudios metagenómicos complementados con estudios metatranscriptómicos que permitan describir con mayor precisión la composición, interacción y actividad de la comunidad bacteriana en distintos microambientes orales de pacientes con y sin OSCC. Por lo cual, en este estudio se caracterizó y se integró el metagenoma con el transcriptoma bacteriano de placa dental, saliva y tejido tumoral en pacientes con y sin OSCC. Para cumplir con este objetivo, se realizó un estudio descriptivo analítico caso control, en tres fases. 1. Se recolectaron 30 muestras orales previo a la cirugía (10 de tejido tumoral, 10 de saliva y 10 de placa bacteriana) de 10 pacientes diagnosticados de OSCC y 20 muestras orales (10 de saliva y 10 de placa bacteriana) de 10 donantes sanos (controles) que asistieron al servicio odontológico en la facultad de odontología; todos los participantes cumplieron con los criterios de selección y firmaron consentimiento informado. Posteriormente, de cada muestra se realizó extracción de ADN y ARN, se evaluó la cantidad y calidad, y se envió al servicio de secuenciación por tecnología MiSeq y HiSeq Illumina®. Con el fin de obtener lecturas de mayor calidad, se realizó la remoción de secuencias de baja calidad mediante el uso del software Trimmomatic. La calidad de las secuencias fue evaluada mediante el uso del software FastQC. Para el análisis del metagenoma se utilizó la base de datos de kraken que incluye secuencias de bacterias en Refseq y el programa Kraken Aligner V1.0. Se realizaron análisis de componentes principales, binomiales, diversidad alfa y beta, y ANOVA, así como también comparaciones inter e intragrupo, análisis de frecuencia (número de veces que la bacteria ocurre en las muestras estudiadas), promedio, desviación estándar, Chi cuadrado. 2. Se describió el metagenoma bacteriano presente en pacientes con OSCC y controles, se encontró un total de 30 filos (compartidos por ambos grupos), 611 géneros (334 compartidos por ambos grupos, 273 solo en pacientes con OSCC y 4 solo en controles). Además, 1.269 especies (1.231 compartidas por ambos grupos, 17 solo se encuentran en pacientes con OSCC y 21 solo en controles). Los resultados indicaron la presencia de un grupo de especies bacterianas únicamente en pacientes con OSCC (estas bacterias se consideraron asociadas a disbiosis) y otro grupo de especies bacterianas presentes únicamente en personas sanas (estas bacterias se consideraron asociadas a eubiosis); por lo cual un análisis posterior se enfocó en las especies bacterianas que pudieran estar relacionadas con procesos de eubiosis y disbiosis. De un grupo de 45 especies bacterianas fueron identificadas: 20 compatibles con eubiosis en saliva, 14 compatibles eubiosis en placa dental, 5 compatibles con disbiosis en saliva y 6 compatibles con disbiosis en placa dental. Esto permitió proponer a Aerococcus urinae, Brachyspira intermedia, Chromobacterium violaceum, Enterobacter asburiae, Lactobacillus helveticus, Mycobacterium chubuense, Mycoplasma penetrans, Streptococcus infantarius, y Streptococcus pasteurianus como las especies de bacterias asociadas a estados de eubiosis; y a Legionella pneumophila, Mycoplasma hominis, Gardnerella vaginalis Capnocytophaga canimorsus, Mycoplasma conjunctivae y Providencia stuartii, como bacterias asociadas a estados de dibiosis. 3. Para el estudio del transcriptoma se realizaron análisis de calidad y selección de secuencias mediante el uso de herramientas bioinformáticas como Trimmomatic y FastQC, SortmRNA, Trinity. Para la identificación de los transcritos y clasificación taxonómica se utilizó Kraken Aligner V1.0 y PATRIC, bases de datos como CARD, Drug Bank, VICTORS, TCBD y TTD. Se realizó un análisis de carga funcional mediante el estudio de perfiles de expresión de los transcriptomas en 40 especies bacterianas en total, 30 especies compatibles con eubiosis y 10 especies compatibles con disbiosis; 5 especies bacterianas fueron excluidas debido a que no se encontraron los genomas completos. Se evaluaron procesos biológicos relacionados con procesamiento de ADN, ARN y proteínas, metabolismo, respiración, fermentación, energía, ciclo celular, división y muerte. Adicionalmente se estudiaron vías de señalización y genes relacionados con respuesta al estrés, defensa y virulencia, resistencia a antibióticos y compuestos tóxicos. Los resultados relacionados con sistemas biológicos mostraron diferencias significativas entre los dos grupos de bacterias únicamente en biogénesis de ribosomas (p=0,005), mientras que, en los sistemas relacionados con procesamiento y síntesis de proteínas, respuesta al estrés, defensa y virulencia, resistencia a antibióticos y compuestos tóxicos, y metabolismo no se encontraron diferencias significativas (p>0,005). En relación con las vías se señalización de mayor actividad, en el grupo de bacterias asociadas a estados de eubiosis se encontró que fueron: metabolismo de carbohidratos, nucleótidos, aminoácidos y energía; mientras que en el grupo relacionado con estado de disbiosis fueron metabolismo de nucleótidos, aminoácidos, carbohidratos y energía. Al evaluar la expresión de genes relacionados con las vías anteriormente descritas, el grupo de bacterias asociadas a estados de eubiosis expresaron 169 genes en total, cuya función está relacionada con resistencia a antibióticos, factores de virulencia, blancos de medicamentos y transporte. Por su parte, el grupo de bacterias asociadas a estados de disbiosis expresaron 76 genes en total relacionados con resistencia a antibióticos, factores de virulencia y blancos de medicamentos.