Prediction model for periodontitis stage based on the salivary microbiome
본 연구는 250명의 대상자(건강한 대조군 100명, 치주염 환자 150명)의 타액 샘플에서 16S rRNA 유전자 시퀀싱을 수행하여 치주 건강과 다양한 단계의 치주염을 분류할 수 있는 미생물 구성을 특성화했습니다. 무작위 숲 머신러닝 모델을 사용하여 차등 풍부 분류군을 기반으로 각 치주염 단계를 분류한 결과, 다중 치주염 상태 분류에서 AUC 0.829, 민감도 0.884, 특이도 0.652를 달성했으며, 건강한 개인과 치주염 환자 구분에서는 AUC 0.924의 높은 진단 정확도를 보였습니다.