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L'intestino e i microbiomes orali predicono la severità COVID-19

Una domanda che continua a rimanere senza risposta durante la pandemia in corso di malattia 2019 di coronavirus (COVID-19) è stata perché c'è un reticolo incerto distintivo quando si tratta della malattia severa? Un nuovo studio interessante che compare sul " server " della pubblicazione preliminare del medRxiv* segna un fattore di rischio con esattezza altamente pertinente: lo stato dei microbiomes dell'intestino ed orali.

L'onda della sorgente di COVID-19 ha riempito molti ospedali e unità di cure intensive di pazienti che boccheggiano per il respiro. Molte volte che numerano stanno schermande per l'ammissione. L'esigenza dei biomarcatori efficienti ed affidabili di rischio non è stata mai maggior.

Dettagli di studio

Il punteggio della mortalità 4C è stato descritto nel settembre 2020 per soddisfare questa esigenza dal consorzio acuto severo internazionale di infezioni (ISARIC) e dall'organizzazione mondiale della sanità respiratori ed emergenti (WHO). Questo sistema di raschiatura di vasto rischio comprende otto variabili, compreso l'età, il sesso, altre malattie preesistenti, il livello di coscienza, la saturazione dell'ossigeno nel sangue periferico e la proteina C-reattiva (CRP).

Con questi informazioni, tuttavia, l'accuratezza della previsione era soltanto 79%, con 30% dei pazienti ad un ad alto rischio della mortalità che è mancata. Ciò ha determinato il tentativo di predire il rischio di fatalità con un altro metodo. I ricercatori nello studio corrente hanno usato il fatto che sventrano i microbiomes nelle perturbazioni severe di manifestazione dei pazienti COVID-19, chiamato dysbiosis, con 23 famiglie batteriche che sono collegate specialmente alla severità della malattia fra i pazienti che sono stati ospedalizzati con COVID-19.

Gli scienziati hanno installato una struttura robusta facendo uso degli strumenti di calcolo ed analitici per rintracciare le reti dei collegamenti fra il microbiota, le funzionalità cliniche e la severità della malattia. Hanno trovato quell'enterococco, specie di orale ed i batteri intestinali, possono robusto predire un risultato interno in questi pazienti.

Questo piccolo studio ha incluso rispettivamente 69 pazienti COVID-19 con il moderato ai sintomi severi, cioè, coloro che ha richiesto di meno che o più di 4 litri di ossigeno. Di questi, 63 hanno avuti cartelle sanitarie complete. Le funzionalità cliniche del riferimento erano comparabili in entrambi i gruppi, severe e moderate. I pazienti severi hanno dovuto degenza in ospedale per i sei giorni di più, in media, che i pazienti moderatamente malati.

Sull'analizzare i dati sui comorbidities, i ricercatori hanno trovato che una combinazione di variabili cliniche, compreso la severità di COVID-19, ha avuta accuratezza di 89% nella predizione del risultato interno. Infatti, il requisito di 4 litri di ossigeno era il fattore principale nella predizione deun tal risultato. Quando la severità della malattia non è stata considerata, l'accuratezza è caduto a 84%. Ciò che trova indica che i sintomi respiratori sono di importanza nella predizione dei risultati COVID-19.

La fatalità COVID-19 è preveduta dalla severità dei sintomi respiratori ed altri di comorbidities comunemente usati ai pazienti della valutazione. (A) Area sotto la curva che riceve curva di funzionamento (AUC-ROC) per la previsione di valutazione di inter-convalida di permesso-un-fuori di accuratezza di fatalità COVID-19. Le linee rosse corrispondono al modello compreso tutti i covariates clinici, riga nera corrispondono al modello compreso tutti i covariates clinici eccetto la severità di malattia (cc, nessuna severità). (B) Covariates selezionato dal modello casuale di classificazione della foresta allineato secondo la loro importanza nella classificazione della fatalità come risultato di malattia. (C) per i covariates categorici (Yes=1,
La fatalità COVID-19 è preveduta dalla severità dei sintomi respiratori ed altri di comorbidities comunemente usati ai pazienti della valutazione. (A) Area sotto la curva che riceve curva di funzionamento (AUC-ROC) per la previsione di valutazione di inter-convalida di permesso-un-fuori di accuratezza di fatalità COVID-19. Le linee rosse corrispondono al modello compreso tutti i covariates clinici (CC), riga nera corrispondono al modello compreso tutti i covariates clinici eccetto la severità di malattia (cc, nessuna severità). (B) Covariates selezionato dal modello casuale di classificazione della foresta allineato secondo la loro importanza nella classificazione della fatalità come risultato di malattia. (C) per i covariates categorici (Yes=1, No=0) il numero dei pazienti dai 63 inclusi nelle analisi all'interno di una categoria specifica è stato colorato da risultato (superstite a, in blu; È morto, nel rosso). (D) per la variabile numerica, i tracciati delle basette (mediana, inscatola quinta e nona il percentile interquartile della differenza, per le righe) sono usati con ogni punto solido che corrisponde ad un singolo paziente. (Valore di regolato P del BH < 0,05)

Le feci o il microbiome orale predicono la severità

È conosciuto che un'infezione virale del polmone ha un impatto a lungo termine sul microbiome dell'intestino. I ricercatori, quindi, hanno usato questa conoscenza per predire la severità di COVID-19, collegante la ad altri provvedimenti comuni. Hanno verificato l'effetto di usando le variabili cliniche soltanto, composizione intestinale nel microbiome soltanto, composizione orale nel microbiome soltanto, i primi due combinati ed i primi ed il terzo in associazione.

Hanno trovato che l'accuratezza del primo modello era ~76%. Di nuovo, i comorbidities che il meglio ha predetto la severità della malattia erano quelli come la corsa del latino e ricca in colesterolo, la coronaropatia, l'asma, l'obesità, respirante la difficoltà connessa con ipossia, il ritmo respiratorio rapido, il numero dei giorni in ospedale, la trombosi ed il sesso maschile.

Facendo uso dei secondi e terzi modelli, con il microbiota dei feci o la bocca come preannunciatori, hanno trovato le accuratezze di 92% e di 84%, rispettivamente. Ciò è un miglioramento 122% e 111% nell'accuratezza, rispettivamente.

I modelli combinati hanno mostrato il più alta accuratezza di previsione, a 96%, suggerente che il microbiota dell'intestino o orale fosse migliore a predire la severità COVID-19. Su ulteriore analisi del microbiota, i ricercatori hanno trovato le specie di indicatore che possono essere coltivate nel laboratorio clinico.

Preannunciatore superiore

Le tre specie batteriche principali per la previsione della severità COVID-19 nel microbiome intestinale erano uniformis del batterioide, enterococco fecale e pectinilyticus di Monoglobus, mentre quelli dal microbiome orale erano endodontalis di Porphyromonas, tobetsuensis di Veillonella e breve di Bifidobacterium.

Batteri fecali dell
Batteri fecali dell'enterococco conosciuti come Streptococcus fecalis. Questi batteri sono arrotondati o i cocchi ovali, sono veduti qui formanti tipicamente le catene delle celle. Credito di immagine: Shutterstock

L'analisi direzionale ha indicato che una riduzione dell'abbondanza di enterococco fecale e i endodontalis di Porphyromonas, nell'intestino e nella bocca, rispettivamente, in pazienti moderatamente malati COVID-19, o in un aumento nell'abbondanza di queste specie patologiche in pazienti severamente malati, erano i migliori preannunciatori di COVID-19 severo.

I preannunciatori del moderato COVID-19 hanno compreso un aumento in abbondanza del batterioide fragilis, caccae del batterioide e clostridioforme del clostridio, nei feci o nel intestinale di Muribaculum nella bocca.

Non potrebbero individuare alcuna correlazione fra il numero dei batteri di alcune specie ed i titoli dell'anticorpo, anche se i livelli elevati anti--RBD di IgG sono correlati con la sopravvivenza. Ciò può significare che il microbiota ed i livelli di IgG sono preannunciatori indipendenti dei risultati severi.

Conclusione

“In questo studio, abbiamo dimostrato che la severità di malattia COVID-19 può essere preveduta dai feci o dalla composizione orale nel microbiome con più alta accuratezza che i metodi di segnatura clinici tradizionali. Specialmente, due pathobionts (enterococco fecale) nel microbiota orale (endodontalis di Porphyromonas) o intestinale possono servire da specie di indicatore robusto predire la severità delle infezioni SARS-CoV-2.„

Ciò potrebbe piombo per migliorare la stratificazione di rischio dei pazienti, particolarmente poiché l'enterococco fecale è facile ed economico da coltivare. Ciò potrebbe contribuire a fornire il supporto più in anticipo per i pazienti che sono probabili sviluppare la malattia letale. I ricercatori sollecitano che questo batterio è incluso nella stratificazione clinica di rischio nella regolazione di sanità.

La severità della malattia è collegata ad infiammazione incontrollata e questo potrebbe essere un risultato del dysbiosis dell'intestino, che è stato incriminato in parecchie circostanze infiammatorie croniche. Questa area richiede ulteriore ricerca, di capire particolarmente il ruolo delle celle di T regolarici (Tregs), che sono responsabili del immunomodulation in circostanze normali ma può essere espressa anormalmente in COVID-19.

Tali studi potrebbero contribuire a stabilire come “il dysbiosis in SARS-CoV-2 ha infettato i pazienti e specificamente l'arricchimento dei pathobionts che abbiamo osservato in questo gruppo, possono contribuire alla severità di malattia COVID-19 via l'alterazione dello sviluppo di Treg.„

Avviso *Important

il medRxiv pubblica i rapporti scientifici preliminari che pari-non sono esaminati e, pertanto, non dovrebbero essere considerati conclusivi, guida la pratica clinica/comportamento correlato con la salute, o trattato come informazioni stabilite.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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