用于患者风险分层和靶向治疗的个性化牙周炎评分的开发的制作方法

1.本公开内容涉及个性化牙周炎评分的开发，以相对于具有相似全身和局部医学特征和人口统计特征的普通患者的预测预期评分，评估特定个体在定义的治疗阶段牙周袋和/或唾液中微生物失衡的个体水平。将从遗传/基因组信息获得的微生物分布谱与混合效应模型中的临床和人口统计信息相结合，以获得一组给定临床参数的预测值和标准误差。该预测的平均评分与个体患者个性化牙周炎评分之间的比较告知该部位和/或患者中的相对牙周病活性，从而允许将局部部位和/或患者分层为风险类别，并推荐靶向的患者特异性治疗方式。


背景技术：

2.牙周炎是人类最常见的非传染性疾病，其由发育不良的生物膜和失调的宿主免疫炎症反应之间的破坏性相互作用引起。牙周炎导致牙齿脱落，并与过早死亡独立相关。与任何其他人类疾病相比，口腔疾病(主要是牙周炎)在全球范围内导致残疾损失的年数更多。重要的是，有害影响——无论是在口腔还是全身——对于患有快速发展的疾病变体的患者来说尤其重要
3.牙周炎本身相对容易治疗且可预测。然而，真正的挑战是在永久性损伤发生之前检测/预测那些具有快速发展的疾病的患者，并由此确定可以从更强化治疗中获益的患者。这对于患有与牙周炎相关的合并症和/或牙周病危险因素的个体尤其重要。目前没有可用的诊断工具来应对这些挑战。
4.具体而言，虽然大量已发表的证据(并且部分是商业产品)表明单一牙周细菌、细菌群/复合体或微生物平衡/失衡的生态测量(示例见表1)作为疾病与健康的标志物，和/或者作为当前疾病严重程度的标志物，但这些诊断措施都没有考虑合并症、局部和全身风险因素或人口统计信息，从而允许根据相对风险对部位或患者进行分层。总而言之，先前描述的牙周炎分子微生物测量可以提供有关疾病状态的信息，但不能揭示对于给定的临床情况下，微生物失衡的水平是否与具有类似特征的普通患者相似，或基本上更糟或更好。只有这些信息才能允许针对个体患者和/或部位采用针对性的个性化治疗方法，减少昂贵和有害的过度治疗，同时确保受影响的个体获得其需要的干预。


技术实现要素：

5.本发明的问题通过权利要求1的方法解决，即通过牙周炎中微生物失衡的患者特异性和部位特异性评估同时考虑关键临床和人口学参数的方法解决，所述方法包括以下步骤：
6.·
使用从牙周袋或唾液中获取的样本中的遗传工作流程鉴定和量化细菌物种；
7.·
根据与牙周炎相关的一种或数种细菌物种的数量或这些细菌数量的比率计算微生物分布谱；
8.·
使用参考数据库，对微生物分布谱进行建模，作为选择的相关临床和人口统计
学参数的函数；
9.·
使用来自患者的一组临床和人口统计学参数，通过上述模型计算微生物分布谱的预测值；
10.·
将预测值与实验室获得的患者值之间的微生物分布谱进行比较，以评估局部微生物组的相对不平衡，并据此推荐部位特异性和/或患者特异性的疗法。
11.本发明依赖于对几个关键点的综合分析，以允许对患有未治疗或已治疗牙周炎或可能处于发展牙周炎风险中的患者进行创新分层和个性化靶向疗法。
12.个性化牙周炎评分取决于许多参数，例如选自：
13.－测量微生物分布谱的遗传/基因组方法
14.－在微生物分布谱中评估的细菌物种的选择
15.－患者或部位的局部和全身临床以及人口统计学参数(例如，来自不吸烟，全身健康[全身临床因素]的51岁白种人男性[人口统计学因素]的来自支持性牙周疗法的8mm牙周袋的样品[局部临床因素])，以及
[0016]
－参考数据库中可用的数据。
[0017]
该方法中使用的生物样本是来自牙周袋或唾液的样本。可以对所有类型的牙周袋进行取样。这需要牙科专家。唾液采样非常简单，并且不需要大量基础设施或熟练人员。对性别、年龄和出身或治疗阶段没有限制。
[0018]
临床信息是指与每个样本/患者相关的所有相关医疗信息。用于本公开的相关临床参数包括：
[0019]
·
局部因素：取样部位的袋深度(连续，以mm为单位)、探诊出血(二分法)、牙齿类型(类别：前牙、前磨牙、磨牙)、治疗阶段(类别：未治疗、积极治疗中、支持治疗中)
[0020]
·
全身因素吸烟状况(类别：当前、过去、从不)以及糖尿病状况(类别：是/受控、是/不受控、否)。
[0021]
人口统计信息是关于人群的信息。用于本公开的相关人口统计参数包括：
[0022]
·
年龄(连续，以年计)，
[0023]
·
性别(类别：男，女，变性者)，和
[0024]
·
(任选地)种族和民族。
[0025]
遗传/基因组工作流程包括从核酸提取到基于不同遗传方法(包括dna－dna杂交，定量pcr和不同的下一代测序方法)对样品进行定量的所有步骤。
[0026]
微生物分布谱是被认定为牙周炎或牙周健康的关键标志物的一种细菌物种的数量或数种细菌物种的总数，或者作为扩展，选定物种的总和之间的比率。可以根据任何细菌物种的数量计算微生物分布谱，这些细菌物种被确定为牙周炎或牙周健康的关键标志物。数种细菌物种是指选择2到700种细菌物种(即人类口腔中已知的常见种系型的数量)。鉴定为关键标志物的细菌物种的数量是至少一种，优选地2至700种，更优选地2至600种、2至500种、2至400种、2至300种、2至200种或2至100种。最优选地，鉴定为关键标志物的细菌物种的数量为2至90、2至80、2至70、2至60、2至50、2至40、2至30、2至20或2至10之间。在特别优选的实施方案中，鉴定为关键标志物的细菌物种的数量是1、2、3或4，并且所述细菌物种是表1中所列的那些。微生物分布谱的单位基于所用的遗传/基因组方法。例如，微生物分布谱下一代测序(ngs)的单位是ngs读数。
[0027]
参考数据库汇集来自不同部分和患者的多个样本的以下信息：
[0028]
·
如上所述的局部和全身临床信息
[0029]
·
如上所述的人口统计信息
[0030]
·
以及给定遗传/基因组方法的微生物分布谱和细菌物种的选择
[0031]
该参考数据库是计算个性化牙周炎评分的必要先决条件。
[0032]
临床和人口统计信息的给定组合可用于对参考数据库中的部位和/或患者进行分层。特定分层预计会有更高的个性化牙周炎评分的值－表明微生物失衡水平更高，从而表明疾病活动度增加－因为患者存在一个或数个风险因素，如年龄和吸烟状况，其是疾病的公认风险因素。参考数据库的典型分层可以是50至59岁的吸烟男性。
[0033]
需要一组明确的临床和诊断参数来计算给定遗传/基因组方法和微生物分布谱选择的平均预期评分和个性化牙周炎评分。作为本公开的示例，我们计算了51岁的非吸烟男性的三种微生物分布谱的评分。参考数据库中此参数选择的线性混合效应模型用于计算平均预期评分以及此平均值的相关标准误差。在本发明的方法中使用的线性混合效应模型是本领域技术人员已知的，并且在brown，2021中进行了描述，其公开内容在此全文引入，特别是关于第1至19页上的线性混合效应模型的描述。用选择的遗传方法(一种或数种细菌物种的数量)直接计算取样部位的个性化牙周炎评分，并与用模型和参考数据库获得的平均预期评分和相关标准误差进行比较。
[0034]
在预测平均预期评分的－1se和1se内的个性化牙周炎评分代表最典型的数值范围。在优选的实施方案中，降低的评分具有低于预测值的-1se的个性化牙周炎评分。在进一步优选的实施方案中，增加的评分具有低于预测值-1se的个性化牙周炎评分。
[0035]
基于上述内容，可以使用不同的分子方法检测细菌的数量，包括“棋盘”dna-dna杂交、定量pcr、16s扩增子测序、dna全基因组测序/宏基因组学和/或rna宏转录组测序。本发明依赖于微生物分布谱的检测，其是与牙周炎或牙周健康相关的一种或数种标志物细菌的绝对或相对量的量度(表1)。所有类型的微生物分布谱都可用于本发明。有时，微生物生态失调指数或龈下微生物生态失调指数用作本发明方法中的微生物分布谱。合适的微生物生态失调指数是例如gevers,kugathasan et al.,2014中有所描述，其全文并入本文。合适的龈下微生物生态失调指数是例如chen,marsh et al.,2021中有所描述，其全文并入本文。本文件其余部分使用的术语微生物分布谱可互换地指表1的分子指数之一或任何其他可能的微生物分布谱。
[0036]
微生物生态失调指数与患者样本中疾病相关微生物的丰度有关，并定义为所有样本的[牙周炎中微生物总丰度增加]相对于[牙周炎中微生物总丰度减少]的对数。微生物生态失调指数显示与临床疾病严重程度呈强正相关，以及与物种丰富度呈负相关，表明严重的疾病状态表现出物种多样性大大降低，有利于更极端的生态失调。
[0037]
龈下微生物生态失调指数定义为牙周炎相关物种/属的平均居中对数比丰度减去健康相关物种/属的平均居中对数比丰度，以及可以根据以下方法/公式计算：生态失调ds/dg的平均clr丰度
–
正常生物ds/dg的平均clr丰度。龈下微生物生态失调指数显示出高重现性，与临床疾病严重程度呈强正相关，并且可以高精度区分牙周炎和健康。
[0038]
表1：微生物分布谱实例。微生物分布谱是一种或数种被确定为牙周炎或牙周健康关键标志物的细菌物种的量的量度，或所选物种的比率的量度。所有这些微生物分布谱都
在公开范围内，并且本公开不打算对这些分布谱中的任何一种作出任何权利要求。这些量度只是为了说明本发明的用途，个性化牙周炎评分将使用上述分子技术从特定患者样本获得的任何微生物分布谱与具有相似特征的患者的预期平均评分进行比较，旨在识别显著偏离改变的治疗的该平均值的那些样本。
[0039][0040]
基于上述内容，本发明依赖于微生物分布谱(例如表1中给出的分布谱之一)与局部和全身临床以及关于部位和/或患者的人口统计学参数的组合。如上所述，临床信息是指与每个样本/患者相关的所有相关医疗信息。用于本公开的相关临床参数包括：
[0041]
·
局部因素：取样部位的袋深度(连续，以mm为单位)、探诊出血(二分法)、牙齿类型(类别：前牙、前磨牙、磨牙)、治疗阶段(类别：未治疗、积极治疗中、支持治疗中)
[0042]
·
全身因素吸烟状况(类别：当前、过去、从不)以及糖尿病状况(类别：是/受控、是/不受控、否)。
[0043]
人口统计信息是关于人群的信息。用于本公开的相关人口统计参数包括：
[0044]
·
年龄(连续，以年计)，
[0045]
·
性别(类别：男，女，变性者)，和
[0046]
·
(任选地)种族和民族。
[0047]
然后使用线性混合效应模型计算个体微生物分布谱的个性化牙周炎评分，考虑上述临床和人口统计学特征以及每个患者可能的多个样本。线性混合效应模型是简单线性模型的扩展，以允许固定效应(例如，具有限定范围的袋深度)和随机效应(例如，每个对象多个样本)两者。简单线性模型包括简单线性回归，其中从属变量y可以由从属变量x建模。混合模型中的反应变量是个体患者或部位的个性化牙周炎评分。临床和人口统计学参数代表模型中的解释变量。袋深度、性别、年龄、吸烟状况和糖尿病状况是固定效应，而患者身份是随机效应。具体而言，线性混合效应模型的方程可表示如下：
[0048]
个性化牙周炎评分～局部临床因素+全身临床因素+人口统计学因素+(1|患者)
[0049]
方程中的参数具有以下单位：
[0050]
·
局部临床因素：取样部位的袋深度(连续，以mm为单位)、探诊出血(二分法)、牙齿类型(类别：前牙、前磨牙、磨牙)、治疗阶段(类别：未治疗、积极治疗中、支持治疗中)
[0051]
·
全身临床因素吸烟状况(类别：当前、过去、从不)以及糖尿病状况(类别：是/受
控、是/不受控、否)。
[0052]
·
人口统计信息是关于人群的信息。用于本公开的相关人口统计参数包括：年龄(连续的，以年为单位)、性别(类别：男、女、变性者)和(任选地)种族和民族。
[0053]
·
患者－临床数据库中的数字标识符(例如，保险号)
[0054]
基于以上所述，可以将在实验室中从患者获得的与部位或患者相关的个性化牙周炎评分与先前所有患者样本的具有相同临床和人口统计学参数的平均预期评分进行比较。例如，一组临床参数可以定义如下，例如，袋深度＝5毫米，性别＝男性，年龄＝51岁，吸烟状况＝不吸烟，以及糖尿病状况＝是。基于所确定的临床参数的模型的预测值代表从许多可能的混杂因素校正的值。该模型还用于计算预测值周围的+/-1标准误差(se)，作为不确定性的量度。对于模型中并入的所有临床参数组合，理论上可以计算预测值和标准误差。
[0055]
对于一组给定的临床参数，预测的预期平均评分和标准误差可用作参考，以与在实验室中获得的患者或部位的个性化牙周炎评分进行比较。
[0056]
个性化牙周炎评分是一个单一值，可以对同一采样点/患者重复测量，以确定和监测治疗所有阶段的疾病阶段，包括一级和二级预防。换句话说，可以比较在同一部位不同时间采集的不同样本的评分值。
[0057]
个性化牙周炎评分的优点是可以根据不同的分子方法对患者的牙周袋或唾液进行系统计算。换句话说，可以用相同的分子方法计算和比较个性化牙周炎评分。
[0058]
在建立模型的同时，基于一组临床参数的个性化牙周炎评分的预测值和标准误差是动态的。当向使用的参考数据库添加新条目时，这些值会发生变化。考虑到数据点的增加与方差的减少相关联，预测会随着时间的推移而获得确定性。
[0059]
可以使用线性混合效应模型的参数通过将特定牙周袋或口腔(通过多个样本和/或唾液采样)的个性化牙周炎评分与一组特定临床参数的预测评分进行比较，对患者特异性和部位特异性(牙齿或口腔)进行表征。样本显示个性化牙周炎评分降低或升高的患者表明微生物失衡，并将接受有针对性的治疗，其不同于为个性化牙周炎评分与平均预测评分相似的患者推荐的治疗方案。
[0060]
靶向治疗包括常规治疗和监督(不推荐额外的抗微生物措施)、强化治疗/监督(包括使用抗菌剂)以及有针对性的使用局部抗生素或全身抗生素(对于全身性疾病)。
[0061]
具体而言，以个性化牙周炎评分为特征的样本与给定临床和人口统计情况的预测预期平均评分相比增加了一个以上标准误差将被视为表现出微生物失衡增加。
[0062]
相反，对于一组给定的临床和人口统计学参数，与预测的平均预期评分相比，个性化牙周炎评分的分数降低1se以上，这代表部分群体微生物失衡低于平均水平，换句话说，牙周袋显示出比取样群体的其余部分更共生的分布谱。
[0063]
最后，对于一组给定的临床和人口统计参数，个性化牙周炎评分在预测平均预期评分的-1se和1se内代表最典型的数值范围，换句话说，一种情况显示的分布谱是具有平均微生物平衡的群体，换句话说，牙周袋显示样本群体中生态失调的平均分布谱。
[0064]
这种方法提供了对部位和患者特异性微生物平衡水平的具有代表性和普遍性的见解，并允许有针对性的治疗建议，包括个性化的强化方法，其包括指导局部或全身辅助抗菌剂或抗生素。
[0065]
微生物失衡可分类如下：
[0066]
个性化牙周炎评分低于平均预期评分的-1se：定期治疗和监督，不推荐额外的抗微生物措施
[0067]
个性化牙周炎评分介于-1se与+1se之间：轻度微生物失衡(对应于早期生态失调阶段)，需要加强治疗/监督，包括使用抗菌剂
[0068]
个性化牙周炎评分高于+1se：严重的微生物失衡(对应于晚期生态失调阶段)，需要非常强化的治疗/严格安排的监督，包括有针对性的使用局部抗生素或全身抗生素(对于全身性疾病)
[0069]
除了共生/生态失调水平的绝对测量之外，如上所述，基于参考数据库中的数据，通过将特定牙周袋或口腔的个性化牙周炎评分与该临床严重程度的平均预期评分进行比较，进行患者和部位特异性表征，同时使用回归考虑上述混杂因素(局部和全身临床因素，人口统计学因素)。具体来说，一个样本的特征是一个标准误差高于或低于给定疾病严重程度的平均预期评分的个性化牙周炎评分将被认为分别表现出增加或强烈增加的生态失调或共生。该方法为部位和患者特异性的生态失调水平提供具有代表性和普遍性的见解，并允许有针对性的治疗建议，包括个性化的强化方法，包括指导局部或全身辅助抗菌剂或抗生素。
[0070]
本发明的方法，特别是个性化牙周炎评分的优点在于，它可用于确定牙周袋和/或口腔中微生物失衡的个体水平，并正确地对个体和/或部位进行分层，以进行有针对性的个性化治疗干预。这些可以包括牙医或牙科团队进行的各种抗感染和/或牙周维护干预，以影响微生物失衡存在的地方，并因此避免过度治疗，同时也避免不必要和不可逆的牙周组织损失。
[0071]
此外，本发明的方法，特别是个性化牙周炎评分，还可以用于估计宿主反应，因为即使它测量微生物分布谱的相对数量，这些也被证明直接受到不成比例的宿主反应的影响。
[0072]
本发明的方法，特别是个性化牙周炎评分的优点在于，它可用于监测给定牙周袋或整个口腔随时间推移的阶段演变和微生物平衡的发展。可以在给定的时间间隔内对来自多个牙周袋之一的生物样本或唾液样本进行采样，以监测牙周袋或口腔中微生物平衡的演变。合适和优选的取样时间间隔是例如每1天、每2天、每3天、每4天、每5天、每周、每2周或每3周或每月最多每5个月。
[0073]
本发明的方法，特别是个性化牙周炎评分具有可用于检查和监测对给定患者的治疗有效性的优点。给定治疗后，个性化牙周炎评分应因微生物平衡的改善而降低。在个性化牙周炎评分值相似或更高的情况下，改用另一种适合的抗生素是提高治疗成功率的推荐策略。牙周炎治疗功效的监测优选地包括分析在治疗后或治疗过程中在预定时间间隔内(例如每1天、每2天、每3天、每4天、每5天、每周、每2周或每3周或每月最多每5个月)从牙周袋中取出的样品。
[0074]
本发明的方法，特别是个性化牙周炎评分的优点在于，它可用于比较来自不同来源的结果，例如牙科诊所或研究团队。对于不言自明且不参考其他样本或数据库的给定方法，牙周袋中微生物群落的复杂性被总结为单个数字(预测值)和范围(-1se至+1se)。
[0075]
本发明的方法，特别是个性化牙周炎评分的优点是它可以用作监测其他疾病的代理。事实上，牙周炎与许多疾病有关，包括糖尿病、冠心病和中风等心血管疾病、慢性呼吸道
疾病和类风湿性关节炎。显示个性化牙周炎评分数值高的患者表现出牙周袋或口腔中相对微生物失衡的特征，可能对上述所有疾病具有更高的风险。
[0076]
检测牙周袋中细菌的分子方法是已知的。这些方法包括“棋盘”dna-dna杂交、定量pcr和下一代测序，包括16s核糖体rna测序、宏基因组学和宏转录组学等。
[0077]
本发明进一步涉及微生物分布谱的组合，其包括一种或多种细菌物种，所述细菌物种是牙周炎和/或牙周健康的关键标志物。本发明涵盖由与牙周炎呈正相关或负相关的一种或数种关键细菌产生的所有其他微生物分布谱，包括微生物失衡的生态测量，例如量化微生物生态失调的指数。
[0078]
本发明现在在三个工作实施例中进一步说明，这些实施例由三张图说明微生物分布谱，包括1)牙龈卟啉单胞菌，2)红色复合物(牙龈卟啉单胞菌+连翘坦纳氏菌+齿垢密螺旋体)和3)病原学的细菌复合物(放线菌伴聚集杆菌+牙龈卟啉单胞菌+连翘坦纳氏菌+齿垢密螺旋体)。
[0079]
附图简述
[0080]
图1显示对于牙龈卟啉单胞菌，基于上述模型和基于与临床数据相关的定量pcr数据集的计算的51岁不吸烟男性(表示为正方形)的预测值。例如，对于4mm的袋深度，表示出预测值周围的标准误差和虚构的患者值(表示为三角形)。虚构的患者值高于平均预期评分+1se，患者需要非常强化的治疗/严格安排的监督。
[0081]
图2显示对于红色复合物，基于上述模型和基于与临床数据相关的定量pcr数据集的计算的51岁不吸烟男性(表示为正方形)的预测值。例如，对于4mm的袋深度，表示出预测值周围的标准误差和虚构的患者值(表示为三角形)。虚构的患者值高于平均预期评分+1se，患者需要非常强化的治疗/严格安排的监督。
[0082]
图3显示对于病原学的细菌复合物，基于上述模型和基于与临床数据相关的定量pcr数据集的计算的51岁不吸烟男性(表示为正方形)的预测值。例如，对于4mm的袋深度，表示出预测值周围的标准误差和虚构的患者值(表示为三角形)。虚构的患者值高于平均预期评分+1se，患者需要非常强化的治疗/严格安排的监督。
[0083]
实施例1：基于定量pcr数据的分子个性化牙周炎评分的预测模型
[0084]
用于计算微生物分布谱和建模的材料和方法
[0085]
数据集来自补充材料“data sheet s1|dataframe and univariate analysis.”，其摘自科学论文：
[0086]
tom
á
s i,regueira-iglesias a,l
ó
pez m,arias-bujanda n,novoa l,balsa-castro c and tom
á
s m(2017)quantification by qpcr of pathobionts in chronic periodontitis:development of predictive models of disease severity at site-specific level.front.microbiol.8:1443.doi:10.3389/fmicb.2017.01443
[0087]
该数据集包含与牙周炎相关的不同细菌的定量pcr(qpcr)信息(“qpcr数据”标签中的“浓度pg”列)。该数据集还包含临床信息(标签“临床数据”)，包括患者身份、年龄、性别、吸烟状况(在前四列中)以及牙周袋深度(“ppd_control”列中的对照部位和“ppd_perio”列中的牙周炎部位)。关于糖尿病状态的信息在数据集中是不可用的，并因此不能包括在分析中。
[0088]
统计
[0089]
所有分析都使用带有定制设计脚本的软件r进行。由于患者id，临床和qpcr信息得以匹配。计算来自表1的以下微生物分布谱以说明本发明：
[0090]
·
分布谱#1是细菌牙龈卟啉单胞菌的浓度，以pg计
[0091]
·
分布谱#2-红色复合物计算为细菌牙龈卟啉单胞菌、连翘坦纳氏菌和齿垢密螺旋体的“浓度pg”列的总和。
[0092]
·
分布谱#3－将病原学的细菌负荷计算为细菌放线菌伴聚集杆菌+牙龈卟啉单胞菌+连翘坦纳氏菌+齿垢密螺旋体的“浓度pg”列的总和。
[0093]
r中的程序包lme4用于创建以下线性混合效应模型，以获得给定参数类别的平均预期以及与该平均个性化牙周炎评分相关的标准误差：
[0094]
lmer(微生物分布谱～袋深度+性别+年龄+吸烟状况+(1|患者id))。
[0095]
然后使用该模型获得平均预测值以及用于此说明的不同分子谱的标准误差，用于定义的一组参数：袋深度在4和10毫米之间，性别为男性，年龄为51岁，以及吸烟状态为不吸烟。选择4到10mm袋深度的值代表轻度、中度和重度病例，其没有处于源自具有不同病理生理学的牙周－牙髓病变的风险中。正如预期的那样，这组临床参数的微生物分布谱预测值与所有使用的微生物指标的袋深度呈正相关。
[0096]
然后可以使用图形来比较三种不同微生物分布谱的值。在这种情况下，我们对于袋深度为4mm以及其他可比的临床参数以400pg/μl的分布谱#1、1000pg/μl的分布谱#2和1250pg/μl的分布谱#为例。对于三个微生物分布谱该值肯定高于平均预期评分的+1se。在这些情况下，袋会具有非常生态失调的分布谱，其需要可能使用抗生素的非常强化的治疗以及严格安排的监督。
[0097]
参考文献
[0098]
brown,v.a.(2021).“an introduction to linear mixed-effects modeling in r.”advances in methods and practices in psychological science 4(1):1-19.
[0099]
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[0100]
gevers,d.,s.kugathasan,l.a.denson,y.v
á
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á
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[0101]
tom
á
s i,regueira-iglesias a,l
ó
pez m,arias-bujanda n,novoa l,balsa-castro c and tom
á
s m(2017)quantification by qpcr of pathobionts in chronic periodontitis:development of predictive models of disease severity at site-specific level.front.microbiol.8:1443.doi:10.3389/fmicb.2017.01443

技术特征：
1.一种基于临床和人口统计学参数对牙周炎中的微生物失衡进行患者特异性和部位特异性评估的方法，所述方法包括以下步骤：
·
使用从牙周袋或唾液中获取的样本中的遗传工作流程鉴定和量化细菌物种；
·
根据与牙周炎相关的一种或数种细菌物种的数量或这些细菌数量的比率计算微生物分布谱；
·
使用参考数据库，对微生物分布谱进行建模，作为选择的相关临床和人口统计学参数的函数；
·
使用来自患者的一组临床和人口统计学参数，通过上述模型计算微生物分布谱的预测值；
·
将所述预测值与实验室获得的患者值之间的微生物分布谱进行比较，以评估局部微生物组的相对不平衡，并据此推荐部位特异性和/或患者特异性的疗法。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述微生物分布谱定义为鉴定为牙周炎关键标志物的一种或数种细菌物种的数量，其中数种细菌物种是指选择2至700种细菌物种，其代表人类口中已知的常见种系型的数量。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述微生物分布谱选自微生物失衡的生态学量度，例如量化微生物生态失调的指数，特别是微生物生态失调指数或龈下微生物生态失调指数。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中线性混合效应模型基于来自参考数据库的分子和临床数据，其中所述模型包括作为反应变量的微生物分布谱和作为解释变量的包括袋深度的临床参数，并且其中所述模型可用于针对所述模型中使用的参数的任何组合预测微生物分布谱以及标准误差。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中可以将具有定义的临床参数的额外患者的微生物分布谱与基于完全相同的临床参数的预测值和标准误差进行比较。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中微生物失衡阶段定义如下：个性化牙周炎评分相比预测值<-1se，定义为健康阶段个性化牙周炎评分相比预测值在-1se与+1se之间，定义为早期生态失调阶段个性化牙周炎评分相比预测值>+1se，定义为晚期生态失调阶段。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述细菌物种通过定量pcr、16s核糖体rna测序、鸟枪法测序或任何其他分子技术来鉴定。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法用于确定牙周炎严重程度的用途。9.根据权利要求1至8所述的方法用于监测牙周炎中生态失调随时间发展的用途。10.根据权利要求1至8所述的方法用于监测牙周炎治疗功效的用途。11.根据权利要求1至8所述的方法用于推荐和选择牙周炎治疗策略的用途。12.一种监测牙周炎生态失调发展的方法，包括如权利要求1至8中任一项所述的方法，其中分析以预定时间间隔从牙周袋中取出的样品，所述预定时间间隔例如为每1天、每2天、每3天、每4天、每5天、每周、每2周或每3周或每月，至多每5个月。13.一种监测牙周炎治疗功效的方法，包括如权利要求1至8中任一项所述的方法，其中分析在治疗之后或治疗期间以预定时间间隔从牙周袋中取出的样品，所述预定时间间隔例如为每1天、每2天、每3天、每4天、每5天、每周、每2周或每3周或每月，至多每5个月。

技术总结
本公开内容涉及个性化牙周炎评分的开发，以相对于具有相似全身和局部医学特征和人口统计特征的普通患者的预测预期评分，评估特定个体在定义的治疗阶段牙周袋和/或唾液中微生物失衡的个体水平。将从遗传/基因组信息获得的微生物分布谱与混合效应模型中的临床和人口统计信息相结合，以获得一组给定临床参数的预测值和标准误差。该预测的平均评分与个体患者个性化牙周炎评分之间的比较告知该部位和/或患者的相对牙周病疾病活动，并因此允许将局部部位和/或患者分层为风险类别，并推荐有针对性的患者特异性治疗方式。具体而言，本发明提供了一种牙周炎中微生物失衡的患者特异性和部位特异性评估的方法，包括以下步骤：


技术研发人员：Y
受保护的技术使用者：帕罗克斯有限责任公司
技术研发日：2021.10.14
技术公布日：2023/7/22