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Integrative microbiomics in bronchiectasis exacerbations

恶化 支气管扩张 医学 相互作用体 生物群落 基因组 微生物群 生物 内科学 生态学 生物信息学 免疫学 遗传学 基因 生态系统
作者
Micheál Mac Aogáin,Jayanth Kumar Narayana,Pei Yee Tiew,Nur A’tikah Binte Mohamed Ali,Valerie Fei Lee Yong,Tavleen Kaur Jaggi,Albert Yick Hou Lim,Holly R. Keir,Alison Dicker,Kai Xian Thng,Akina Tsang,Fransiskus Xaverius Ivan,Mau Ern Poh,Martina Oriano,Stefano Aliberti,Francesco Blasi,Teck Boon Low,Thun How Ong,Brian G. Oliver,Yan Hui Giam
出处
期刊:Nature Medicine [Nature Portfolio]
卷期号:27 (4): 688-699 被引量:224
标识
DOI:10.1038/s41591-021-01289-7
摘要

Bronchiectasis, a progressive chronic airway disease, is characterized by microbial colonization and infection. We present an approach to the multi-biome that integrates bacterial, viral and fungal communities in bronchiectasis through weighted similarity network fusion ( https://integrative-microbiomics.ntu.edu.sg ). Patients at greatest risk of exacerbation have less complex microbial co-occurrence networks, reduced diversity and a higher degree of antagonistic interactions in their airway microbiome. Furthermore, longitudinal interactome dynamics reveals microbial antagonism during exacerbation, which resolves following treatment in an otherwise stable multi-biome. Assessment of the Pseudomonas interactome shows that interaction networks, rather than abundance alone, are associated with exacerbation risk, and that incorporation of microbial interaction data improves clinical prediction models. Shotgun metagenomic sequencing of an independent cohort validated the multi-biome interactions detected in targeted analysis and confirmed the association with exacerbation. Integrative microbiomics captures microbial interactions to determine exacerbation risk, which cannot be appreciated by the study of a single microbial group. Antibiotic strategies probably target the interaction networks rather than individual microbes, providing a fresh approach to the understanding of respiratory infection.
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