DOI:

10.37988/1811-153X_2026_1_14

Микробиота как прогностический предиктор риска развития периимплантита у пациентов с хроническим пародонтитом

Загрузки

Авторы

  • И.В. Бажутова 1, к.м.н., доцент кафедры стоматологии ИПО
    ORCID: 0000-0003-3200-5538, AuthorID: 962310
  • А.В. Лямин 1, д.м.н., доцент, директор Научно-образовательного профессионального центра генетических и лабораторных технологий (НОПЦ ГЛТ)
    ORCID: 0000-0002-5905-1895, AuthorID: 576480
  • Д.А. Трунин 1, д.м.н., профессор, зав. кафедрой стоматологии ИПО
    ORCID: 0000-0002-7221-7976, AuthorID: 454615
  • К.А. Каюмов 1, специалист лаборатории культуромных и протеомных исследований НОПЦ ГЛТ
    ORCID: 0000-0002-9614-7255, AuthorID: 1200549
  • А.Е. Пономарев 1, биолог лаборатории иммунологических методов исследования НОПЦ ГЛТ
    ORCID: 0009-0003-9759-9944
  • И.А. Широков 1, специалист лаборатории анализа BigData, коллекции микроорганизмов, биобанка НОПЦ ГЛТ
    ORCID: 0009-0002-9397-7138, AuthorID: 1289783
  • Н.В. Волов 2, к.м.н., главный врач
    ORCID: 0000-0002-2942-5665, AuthorID: 290238
  • Д.Г. Глубоков 3, зав. патологоанатомическим отделением
    ORCID: 0009-0000-7232-554X, AuthorID: 1312013
  • 1 СамГМУ, 443099, Самара, Россия
  • 2 ЛОР-клиника «Амбулаторный центр № 1», 443008, Самара, Россия
  • 3 Самарская городская клиническая больница № 8, 443035, Самара, Россия

Аннотация

Развитие воспаления на месте установленного имплантата с развитием периимплантита и мукозита значительно чаще встречается у пациентов с хроническими заболеваниями пародонта. Исследование направлено на разработку модели прогнозирования риска развития периимплантита у пациентов с хроническим пародонтитом с использованием микробиологических маркеров и алгоритма CART. Цель — разработать модель классификации риска развития периимплантита у пациентов с хроническим пародонтитом на основе микробиологических маркеров, используя метод построения дерева решений.
Материалы и методы. В исследовании были проанализированы 177 пациентов с хроническим пародонтитом, разделенных на три группы: без дентальных имплантатов, с имплантатами без признаков периимплантита и с наличием данных признаков (по 59 человек в каждой группе). Проведен анализ микробиологических показателей, позволивший выявить микробиологические маркеры риска развития периимплантита. Построена модель машинного обучения на базе алгоритма CART с включением индекса Джини.
Результаты. Для общей выборки модель показала следующие метрики: общая корректность — 0,667, согласованность — 0,639, ROC—AUC — 0,66. У пациентов с периимплантитом выявлены статистически значимые различия в микробиологических показателях. Наиболее характерными микроорганизмами оказались Rothia mucilaginosa, Actinomyces odontolyticus, Staphylococcus epidermidis, Streptococcus australis, Streptococcus oralis. Такие результаты соотносятся с данными научной литературы.
Заключение. Микробиологический анализ пациентов с периимплантитом, включающий статистическую обработку данных и применение методов машинного обучения, позволяет прогнозировать риск развития периимплантита у пациентов с хроническим пародонтитом. Результаты подчеркивают важность включения возвратного микробиологического обследования в стандартные протоколы обследования, позволяющие ранее идентифицировать пациентов группы риска, персонализировать превентивные и лечебные мероприятия.

Ключевые слова:

периимплантит, хронический пародонтит, микробиологические маркеры, прогнозирование, дентальная имплантация, машинное обучение

Для цитирования

[1]
Бажутова И.В., Лямин А.В., Трунин Д.А., Каюмов К.А., Пономарев А.Е., Широков И.А., Волов Н.В., Глубоков Д.Г. Микробиота как прогностический предиктор риска развития периимплантита у пациентов с хроническим пародонтитом. — Клиническая стоматология. — 2026; 29 (1): 14—21. DOI: 10.37988/1811-153X_2026_1_14

Список литературы

  1. Robitaille N., Reed D.N., Walters J.D., Kumar P.S. Periodontal and peri-implant diseases: identical or fraternal infections? —Mol Oral Microbiol. — 2016; 31 (4): 285—301. PMID: 26255984
  2. Якупов Б.А., Гуляева О.А., Аверьянов С.В., Лакман И.А. Профилактика периимплантита в области дентальных имплантатов у пациентов с генерализованным пародонтитом в анамнезе. — Институт стоматологии. — 2024; 2 (103): 39—41. eLIBRARY ID: 68366247
  3. Schwarz F., Derks J., Monje A., Wang H.L. Peri-implantitis. — J Periodontol. — 2018; 89 Suppl 1: S267—S290. PMID: 29926957
  4. Mombelli A., Müller N., Cionca N. The epidemiology of peri-implantitis. — Clin Oral Implants Res. — 2012; 23 Suppl 6: 67—76. PMID: 23062130
  5. Царев В.Н., Николаева Е.Н., Ипполитов Е.В. Пародонтопатогенные бактерии — основной фактор возникновения и развития пародонтита. — Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. — 2017; 5: 101—112. eLIBRARY ID: 32628890
  6. Романова Р.О., Зюлькина Л.А., Иванов П.В., Куряев И.И., Кашлевская М.Е. Современные аспекты этиопатогенеза воспалительных заболеваний пародонта (обзор литературы). — Вятский медицинский вестник. — 2022; 1 (73): 96—102. eLIBRARY ID: 48112443
  7. Rafiei M., Kiani F., Sayehmiri K., Sayehmiri F., Tavirani M., Dousti M., Sheikhi A. Prevalence of anaerobic bacteria (Porphyromonas gingivalis) as major microbial agent in the incidence periodontal diseases by meta-analysis. — J Dent (Shiraz). — 2018; 19 (3): 232—242. PMID: 30175194
  8. Li X., Liu Y., Yang X., Li C., Song Z. The oral microbiota: Community composition, influencing factors, pathogenesis, and interventions. — Front Microbiol. — 2022; 13: 895537. PMID: 35572634
  9. Yeh H.C., Lu J.J., Chang S.C., Ge M.C. Identification of microbiota in peri-implantitis pockets by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. — Sci Rep. — 2019; 9 (1): 774. PMID: 30692557
  10. Di Spirito F., Giordano F., Di Palo M.P., D’Ambrosio F., Scognamiglio B., Sangiovanni G., Caggiano M., Gasparro R. Microbiota of peri-implant healthy tissues, peri-implant mucositis, and peri-implantitis: A comprehensive review. — Microorganisms. — 2024; 12 (6): 1137. PMID: 38930519
  11. Трунин Д.А., Тлустенко В.П., Комлев С.С., Тлустенко В.С., Хоменко И.Н., Лямин А.В. Оценка видового разнообразия микрофлоры, выделенной с эпителия слизистой оболочки полости рта, при использовании съемных ортопедических конструкций с опорой на дентальные имплантаты. — Стоматология. — 2021; 5: 43—47. eLIBRARY ID: 47152092
  12. Iușan S.A.L., Lucaciu O.P., Petrescu N.B., Mirică I.C., Toc D.A., Albu S., Costache C. The main bacterial communities identified in the sites affected by periimplantitis: A systematic review. — Microorganisms. — 2022; 10 (6): 1232. PMID: 35744750
  13. Bornes R., Montero J., Correia A., Marques T., Rosa N. Peri-implant diseases diagnosis, prognosis and dental implant monitoring: a narrative review of novel strategies and clinical impact. — BMC Oral Health. — 2023; 23 (1): 183. PMID: 36997949
  14. Rajasekar A., Varghese S.S. Microbiological profile in periodontitis and peri-implantitis: A systematic review. — J Long Term Eff Med Implants. — 2022; 32 (4): 83—94. PMID: 36017930
  15. Kim H.J., Ahn D.H., Yu Y., Han H., Kim S.Y., Joo J.Y., Chung J., Na H.S., Lee J.Y. Microbial profiling of peri-implantitis compared to the periodontal microbiota in health and disease using 16S rRNA sequencing. — J Periodontal Implant Sci. — 2023; 53 (1): 69—84. PMID: 36468472
  16. Chun Giok K., Menon R.K. The Microbiome of peri-implantitis: A systematic review of next-generation sequencing studies. — Antibiotics (Basel). — 2023; 12 (11): 1610. PMID: 37998812
  17. Ancuţa D.L., Alexandru D.M., Crivineanu M., Coman C. Induction of experimental peri-implantitis with strains selected from the human oral microbiome. — Biomedicines. — 2024; 12 (4): 715. PMID: 38672071
  18. Petrini M., Giuliani A., Di Campli E., Di Lodovico S., Iezzi G., Piattelli A., D’Ercole S. The bacterial anti-adhesive activity of double-etched titanium (DAE) as a dental implant surface. — Int J Mol Sci. — 2020; 21 (21): 8315. PMID: 33167597
  19. Bessa L.J., Egas C., Pires C., Proença L., Mascarenhas P., Pais R.J., Barroso H., Machado V., Botelho J., Alcoforado G., Mendes J.J., Alves R. Linking peri-implantitis to microbiome changes in affected implants, healthy implants, and saliva: a cross-sectional pilot study. — Front Cell Infect Microbiol. — 2025; 15: 1543100. PMID: 40313461
  20. Fragkioudakis I., Konstantopoulos G., Kottaridi C., Doufexi A.E., Sakellari D. Quantitative assessment of Candida albicans, Staphylococcus aureus and Staphylococcus epidermidis in peri-implant health and disease: correlation with clinical parameters. — J Med Microbiol. — 2024; 73 (11): 2024 Nov; 73 (11)…. PMID: 39601508
  21. Bürgers R., Morsczeck C., Felthaus O., Gosau M., Beck H.C., Reichert T.E. Induced surface proteins of Staphylococcus epidermidis adhering to titanium implant substrata. — Clin Oral Investig. — 2018; 22 (7): 2663—2668. PMID: 29948278

Загрузки

Поступила

29.04.2025

Принята

22.02.2026

Опубликовано

31.03.2026