Marcadores microbiológicos associados à cárie dentária e à saúde bucal - Santos, Heitor Sales de Barros (2025)
O objetivo geral dessa Tese foi de identificar potenciais candidatos a marcadores microbiológicos associados à cárie dentária e a saúde bucal através de análises críticas da literatura e análise in silico de estudos clínicos assistida por de machine learning. A Tese foi estruturada em quatro capítulos. O Capítulo 1 apresenta uma revisão de literatura sobre aplicabilidade da Inteligência Artificial (IA) na área da saúde, com enfoque na Odontologia e nas suas sub-áreas, incluindo imaginologia, estomatologia, ortodontia, endodontia, periodontia, cirurgia oral, prótese dentária e cariologia. Os resultados dos estudos incluídos demonstraram que a IA tem sido utilizada como ferramenta auxiliar de diagnóstico apresentando sensibilidade, especificidade e acurácia semelhantes às de especialistas. O Capítulo 2 revisa estudos clínicos que caracterizaram a microbiota central da cavidade bucal associada à condição de saúde bucal utilizando ferramentas de sequenciamento genômico direcionado ou não-direcionado. Os resultados do Capítulo 2 indicam que dentre bactérias, vírus, fungos e arqueias, as bactérias são os microrganismos mais abundantes na cavidade bucal. A produção de bacteriocinas e metabólitos secundários, assim como a síntese de compostos alcalinos para manutenção do pH estão dentre algumas funções desempenhadas pela microbiota central contribuindo para manutenção do estado de saúde. Resistência à colonização por microrganismos exógenos e tolerância imunológica também são funções atribuídas a esses microrganismos. O Capítulo 3 apresenta uma analise in silico de quatro estudos clínicos transversais cujo objetivo foi identificar potenciais marcadores bacterianos presentes na cavidade bucal capazes de diferenciar indivíduos livres de cárie (CF) de indivíduos afetados por cárie (CA). Os algoritmos Random Forest e GLMNet identificaram que diferentes combinações dos microrganismos Prevotella spp., Streptococccus spp., Neisseria spp., Mogibacterium spp., Abiotrophia spp. e Mesocricetibacter spp. são capazes de diferenciar indivíduos CF dos indivíduos CA. As análises apresentaram sensibilidade, especificidade e acurácia razoáveis e indicaram que Streptococcus spp. e Prevotella spp. estão mais associados aos indivíduos CA, enquanto Neisseria spp. e Mogibacterium spp. estão mais associados aos CF. O Capítulo 4 apresenta uma revisão sistemática de estudos longitudinais a fim de identificar tendências na composição da microbiota bucal que possam atuar como possíveis preditores de risco ao desenvolvimento da cárie dentária. Após busca de estudos nas bases de dados MEDLINE/PUBMED, WEB OF SCIENCE, EMBASE, SCOPUS, LILACS, SciELO e Google Scholar, foram incluídos treze estudos IV que avaliaram a composição da microbiota da cavidade bucal por meio de sequenciamento de alto rendimento. Peptostreptococcus spp., e Porphyromonas spp. tiveram maior abundância em crianças que permanecem livres de cárie, sendo o gênero Peptostreptococcuss spp. exclusivamente encontrados nesses indivíduos. Por outro lado, maior abundância de Alloprevotella spp., Corynebacterium spp., Megasphaera spp., Prevotella spp., Rothia spp., Streptococcus spp., Selenomonas ssp. e Veillonella spp. foi encontrada na cavidade bucal cerca de 6 meses a 7 anos antes da detecção da lesão de cárie, sendo os gêneros Alloprevotella spp. e Megasphaera spp. exclusivamente encontrados nesses indivíduos que desenvolveram cárie. A qualidade metodológica da maioria dos estudos foi satisfatória, mas os valores de estimativas de diagnóstico dos potenciais marcadores identificados ainda estão abaixo do ideal. Os resultados dessa Tese demonstram que o uso de tecnologias avançadas, como sequenciamento de alto rendimento aliado à inteligência artificial, é promissor para identificação de potenciais marcadores microbianos.