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La tripa y los microbiomes orales predicen la severidad COVID-19

¿Una pregunta que continúa seguir siendo por contestar durante el pandémico en curso de la enfermedad 2019 del coronavirus (COVID-19) ha sido porqué hay una configuración distintiva de la golpe-y-falta cuando se trata de enfermedad severa? Un nuevo estudio interesante que aparece en el servidor de la prueba preliminar del medRxiv* establece claramente un factor de riesgo altamente relevante: el estado de los microbiomes orales y de la tripa.

La onda del muelle de COVID-19 ha llenado muchos hospitales y Unidades de Cuidados Intensivos de los pacientes que jadeaban para la respiración. Muchas veces que numeran se están revisando para la admisión. La necesidad de biomarkers eficientes y seguros del riesgo nunca ha sido mayor.

Detalles del estudio

La muesca de la mortalidad 4C fue descrita en septiembre de 2020 para cubrir esta necesidad por el consorcio agudo severo internacional de las infecciones (ISARIC) y la Organización Mundial de la Salud respiratorios y emergentes (WHO). Este sistema de sonorización amplio del riesgo comprende ocho variables, incluyendo edad, sexo, otras enfermedades preexistentes, el nivel de conciencia, la saturación del oxígeno en sangre periférica, y la proteína C-reactiva (CRP).

Con esta información, sin embargo, la exactitud de la predicción era el solamente 79%, con el 30% de pacientes en un de alto riesgo de la mortalidad que era faltada. Esto impulsó la tentativa de predecir el riesgo de fatalidad por otro método. Los investigadores en el estudio actual hicieron uso del hecho que destripan microbiomes en perturbaciones severas de la demostración de los pacientes COVID-19, llamado dysbiosis, con 23 familias bacterianas que eran conectadas determinado a la severidad de la enfermedad entre los pacientes que fueron hospitalizados con COVID-19.

Los científicos fijaron un marco robusto usando las herramientas de cómputo y analíticas para trazar las redes de eslabones entre el microbiota, las características clínicas, y la severidad de la enfermedad. Encontraron ese enterococo, una especie de oral y las bacterias intestinales, pueden robusto predecir un resultado fatal en estos pacientes.

Este pequeño estudio incluyó a 69 pacientes COVID-19 con el moderado a los síntomas severos, es decir, los que requirieron menos que o más de 4 litros de oxígeno, respectivamente. De éstos, 63 tenían informes médicos completos. Las características clínicas de la línea de fondo eran comparables en ambos grupos, severas y moderadas. Los pacientes severos tuvieron que tirante en el hospital para seis días más, por término medio, que pacientes moderado enfermos.

Al analizar los datos sobre comorbidities, los investigadores encontraron que una combinación de variables clínicas, incluyendo la severidad de COVID-19, tenía exactitud del 89% en predecir un resultado fatal. De hecho, el requisito para 4 litros de oxígeno era el principal factor en predecir tal resultado. Cuando la severidad de la enfermedad no era considerada, la exactitud cayó hasta el 84%. Esto que encuentra muestra que los síntomas respiratorios son de importancia en predecir los resultados COVID-19.

La fatalidad COVID-19 es predicha por la severidad de síntomas respiratorios y otros de comorbidities de uso general a los pacientes de la clasificación. (a) Área bajo la curva que recibe la curva de mando (AUC-ROC) para la predicción de evaluación de la validación cruzada del permiso-uno-fuera de la exactitud de la fatalidad COVID-19. Las líneas rojas corresponden al modelo incluyendo todos los covariates clínicos, línea negra corresponden al modelo incluyendo todos los covariates clínicos excepto la severidad de la enfermedad (centímetro cúbico, ninguna severidad). (b) Covariates seleccionó por el modelo al azar de la clasificación del bosque alineado según su importancia en clasificar fatalidad como resultado de la enfermedad. (c) Para los covariates categóricos (Yes=1,
La fatalidad COVID-19 es predicha por la severidad de síntomas respiratorios y otros de comorbidities de uso general a los pacientes de la clasificación. (a) Área bajo la curva que recibe la curva de mando (AUC-ROC) para la predicción de evaluación de la validación cruzada del permiso-uno-fuera de la exactitud de la fatalidad COVID-19. Las líneas rojas corresponden al modelo incluyendo todos los covariates clínicos (CC), línea negra corresponden al modelo incluyendo todos los covariates clínicos excepto la severidad de la enfermedad (centímetro cúbico, ninguna severidad). (b) Covariates seleccionó por el modelo al azar de la clasificación del bosque alineado según su importancia en clasificar fatalidad como resultado de la enfermedad. (c) Para los covariates categóricos (Yes=1, No=0) el número de pacientes fuera de los 63 incluidos en los análisis dentro de una categoría específica fue coloreado por el resultado (sobrevivido, en azul; Murió, en rojo). (d) Para la variable numérica, los gráficos de la barba (el punto medio, encajona el 5to y el 9no el porcentaje intercuartil del alcance, para las líneas) se utilizan con cada punto sólido correspondiente a un único paciente. (Valor ajustado BH de p < 0,05)

El taburete o el microbiome oral predice severidad

Se sabe que una infección viral del pulmón tiene un impacto a largo plazo en el microbiome de la tripa. Los investigadores, por lo tanto, hicieron uso de este conocimiento para predecir la severidad de COVID-19, relacionándose lo con otras acciones comunes. Probaron el efecto de usar variables clínicas solamente, la composición intestinal del microbiome solamente, la composición oral del microbiome solamente, los primeros dos combinados, y los primeros y tercero en la combinación.

Encontraron que la exactitud del primer modelo era el ~76%. Una vez más los comorbidities que el mejor predijo la severidad de la enfermedad eran ésos como la carrera rica en colesterol, del Latino, enfermedad cardíaca coronaria, asma, obesidad, respirando la dificultad asociada a hipoxia, el índice respiratorio rápido, el número de días en hospital, la trombosis, y el sexo masculino.

Usando los segundos y terceros modelos, con el microbiota del taburete o la boca como calculadores, encontraron exactitudes del 92% y el 84%, respectivamente. Éste es una mejoría 122% y 111% en exactitud, respectivamente.

Los modelos combinados mostraron la exactitud más alta de la predicción, en el 96%, sugiriendo que el microbiota oral o de la tripa es mejor en predecir la severidad COVID-19. En el análisis adicional del microbiota, los investigadores encontraron una especie de indicador que se puede cultivar en el laboratorio clínico.

Calculador superior

Las tres especies bacterianas superiores para la predicción de la severidad COVID-19 en el microbiome intestinal eran uniformis del bacteroide, enterococo faecalis, y pectinilyticus de Monoglobus, mientras que ésos del microbiome oral eran endodontalis de Porphyromonas, tobetsuensis de Veillonella, y breve de Bifidobacterium.

Bacterias faecalis del enterococo conocidas como estreptococo - faecalis. Se redondean estas bacterias o los cocos ovalado-dados forma, se ven aquí formando típicamente cadenas de células. Haber de imagen: Shutterstock
Bacterias faecalis del enterococo conocidas como estreptococo - faecalis. Se redondean estas bacterias o los cocos ovalado-dados forma, se ven aquí formando típicamente cadenas de células. Haber de imagen: Shutterstock

El análisis direccional mostró que una reducción en la abundancia de enterococo faecalis, y los endodontalis de Porphyromonas, en la tripa y la boca, respectivamente, en los pacientes moderado enfermos COVID-19, o una subida de la abundancia de estas especies patológicas en pacientes seriamente enfermos, eran los mejores calculadores de COVID-19 severo.

Los calculadores del moderado COVID-19 incluyeron un aumento en la abundancia de bacteroide fragilis, los caccae del bacteroide, y clostridioforme del clostridium, en el taburete o el intestinale de Muribaculum en la boca.

No podrían descubrir ninguna correlación entre el número de bacterias de ninguna especies y los títulos del anticuerpo, aunque niveles antis-RBD más altos de IgG se correlacionan con supervivencia. Esto puede significar que el microbiota y los niveles de IgG son calculadores independientes de resultados severos.

Conclusión

En este estudio, hemos demostrado que la severidad de la enfermedad COVID-19 se puede predecir por el taburete o la composición oral del microbiome con una exactitud más alta que métodos de rayado clínicos tradicionales. Determinado, dos pathobionts en el (enterococo faecalis) microbiota oral (los endodontalis de Porphyromonas) o intestinal pueden servir como especie de indicador robusto predecir la severidad de las infecciones SARS-CoV-2.”

Esto podría llevar para mejorar la estratificación del riesgo de pacientes, especialmente puesto que el enterococo faecalis es fácil y barato de cultivar. Esto podría ayudar a proporcionar apoyo anterior para los pacientes que son probables desarrollar enfermedad mortífera. Los investigadores impulsan que esta bacteria esté incluida en la estratificación clínica del riesgo en la fijación de la atención sanitaria.

La severidad de la enfermedad se conecta a la inflamación incontrolada, y éste podría ser un resultado del dysbiosis de la tripa, que se ha incriminado en varias condiciones inflamatorias crónicas. Esta área requiere la investigación adicional, entender especialmente el papel de las células de T reguladoras (Tregs), que son responsables del immunomodulation en condiciones económicas normales pero se puede expresar anormalmente en COVID-19.

Tales estudios podrían ayudar a establecer cómo “el dysbiosis en SARS-CoV-2 infectó pacientes, y específicamente el enriquecimiento de los pathobionts que observamos en esta cohorte, pueden contribuir a la severidad de la enfermedad COVID-19 vía el cambio del revelado de Treg.”

Advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida.

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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