发布时间:2021-04-12 15:28 原文链接: 李兰娟团队发现肠道菌群的变化与新冠患者预后关系

  COVID-19在世界范围内迅速传播,导致超过1亿的感染和200万以上的死亡。肠道菌群失调可能与长期的COVID-19风险有关。很少有研究关注SARS-CoV-2感染后肠道菌群的恢复过程。

  2021年4月8日,浙江大学李兰娟团队在Gut(IF=19.82)在线发表题为”Six-month follow-up of gut microbiota richness in patients with COVID-19 “的研究论文,该研究进行了一项前瞻性研究,以使用16S rDNA测序纵向监测COVID-19患者的肠道菌群变化。该研究发现,经过6个月的恢复,微生物群落丰富度未恢复到正常水平。在3个月和6个月的随访研究中发现COVID-19患者的肺功能受损以及心脏异常。结果表明,康复后微生物含量较低的患者的肺功能较差。在COVID-19大流行期间,肠道微生物群丰富度的持续降低可能具有长期的生物学影响。该研究证实了肠道菌群失调与 COVID-19恢复过程有关。

  另外,2021年3月31日,郑州大学余祖江,任志刚及浙江大学李兰娟共同通讯在Gut(IF=19.82)在线发表题为”Alterations in the human oral and gut microbiomes and lipidomics in COVID-19 “的研究论文,该研究在392例舌苔样本,172例粪便样本和155份血清样本中应用了16S rRNA MiSeq测序和脂质组学技术,以分析COVID-19患者和康复患者的人类微生物组和脂质组学。该研究是第一个表征COVID-19中口腔微生物组,康复患者口腔微生物组和脂质改变,探讨它们之间的相关性并报告成功建立和验证COVID-19诊断模型的研究。

  COVID-19在世界范围内迅速传播,导致超过1亿的感染和200万以上的死亡。然而,作为诊断COVID-19的金标准,通过逆转录PCR(RT-PCR)进行核酸检测受到质疑假阴性率至少为20%。因此,迫切需要寻找一种新的诊断方法。

  ACE2是SARS-CoV-2的靶标,在肺,肝,肾,脑和小肠上皮细胞中表达。SARS-CoV-2激活肠道ACE2受体,诱导炎症并导致GI症状和微生物组发生改变。人类微生物组参与宿主免疫和代谢,并与病毒性疾病密切相关。微生物组的改变会导致H7N9禽流感(H7N9),HIV和HBV的发生和发展。先前的研究报道了COVID-19在住院期间和康复后的肠道或气道微生物特征。然而,尚未报道COVID-19及康复患者中的微生物群。此外,已经在许多疾病中确立了用作非侵入性诊断工具的微生物标记。Gu等通过16S rRNA MiSeq测序,基于五个肠道微生物标记构建了一个分类器。分类器显示出高达0.89的曲线下面积(AUC)诊断COVID-19的高精度。然而,尚未评估微生物组对COVID-19的诊断潜力。

  代谢物的变化可以反映疾病的进展。短链脂肪酸(SCFA)作为微生物组的脂质代谢产物,参与宿主细胞的基因表达,炎症,分化和细胞凋亡。反过来,SCFA可以为微生物组提供能量 ,维持其生存。先前的一项研究描述了COVID-19患者的蛋白质组学和代谢组学特征,并区分了重症患者和非重症患者。但是,尚未研究COVID-19患者和康复患者的脂质组学。

  该研究假设口腔和肠道微生物组参与了COVID-19的发展,并可以作为辅助诊断工具。此外,脂质组学与微生物组之间的相互作用可能有助于COVID-19的进展和恢复。为了验证这一假设,该研究在392例舌苔样本,172例粪便样本和155份血清样本中应用了16S rRNA MiSeq测序和脂质组学技术,以分析COVID-19患者和康复患者的人类微生物组和脂质组学。

  该研究发现,与健康对照组(HCs)相比,确诊患者(CP)的口腔和粪便微生物多样性显著降低。与HCs相比,口腔CPs中产生丁酸的细菌减少,而产生脂多糖的细菌增加。基于8种最佳口腔微生物标志物(7种粪便微生物标志物)的分类器在不同队列中均具有良好的诊断效率。重要的是,在跨区域队列中,诊断效率达到了87.24%。此外,分类器以IgG抗体阳性作为CP成功地诊断了疑似患者(SP),诊断效率达到了92.11%(粪便微生物组的98.01%)。与CP相比,鞘磷脂(SM)(d40:4),SM(d38:5)和甘油单酸酯(33:5)等47种脂质分子被耗尽;包括磷脂酰胆碱(36:4p),磷脂酰乙醇胺(PE)(16:0p / 20:5)和甘油二酸酯(20:1/18:2)在内的122种脂质分子在康复患者富集。

  总之,该研究是第一个表征COVID-19中口腔微生物组,康复患者口腔微生物组和脂质改变,探讨它们之间的相关性并报告成功建立和验证COVID-19诊断模型的研究。

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