鼻腔微生物叢は敗血症の診断バイオマーカーとなりうる

Microbiology Spectrumに掲載された新しい研究によると、集中治療室 (ICU) の患者の鼻腔内細菌叢は敗血症と非敗血症を効果的に区別し、敗血症の予測においては腸内細菌叢の分析よりも優れているという。

「これらの研究結果は、診断戦略の開発と重篤疾患の治療の進歩に影響を与える」と、中国広東省広州市南方医科大学珠江病院マイクロバイオーム医療センター臨床検査医学部の医学博士で本研究の責任著者である何哈龍教授は述べた。

「これまで、私たちは敗血症患者の腸内細菌叢に重点を置いてきましたが、呼吸器系の細菌叢にも注目する価値があります。」

敗血症は、死亡率が29.9%から57.5%と非常に高い重篤な疾患です。2016年に敗血症および敗血症性ショックに関する3番目の国際コンセンサス定義（Sepsis-3）が策定されましたが、敗血症の診断精度向上には、依然として多くの側面について更なる研究が必要です。

敗血症1型から敗血症3型への診断基準の進化は、継続的な研究の必要性を示しています。さらに、敗血症の診断基準は、炎症反応のみに焦点を当てたものから、感染による臓器不全も含めたものへと移行しました。

敗血症の診断は大きく進歩しましたが、高い感度と特異度を持つ生物学的マーカーは未だ特定されていません。さらに、培養陽性率の低さと培養可能な微生物の少なさが、臨床敗血症の診断を制限しています。そのため、研究者らは、敗血症に対する効果的かつ信頼性の高い新たなバイオマーカーを特定することを目標としました。

この新たな研究では、研究者らは南方医科大学付属病院において男女157名（うち敗血症患者89名）を被験者として募集し、ICUおよび呼吸器・集中治療科において敗血症性および非敗血症性の患者から鼻腔ぬぐい液と糞便検体を採取した。

科学者たちはイルミナの技術を用いてDNAを抽出し、配列を解析しました。バイオインフォマティクス、統計分析、機械学習の手法を用いて、敗血症患者と非敗血症患者を区別しました。

彼と同僚らは、敗血症患者の鼻腔内微生物叢は、非敗血症患者と比較して、全体的な菌群集の豊富さが有意に低く（P=0.002）、構成が異なっていること（P=0.001）を発見した。敗血症患者の鼻腔内微生物叢では、コリネバクテリウム、ブドウ球菌、アシネトバクター、シュードモナス属が富栄養化していることが特定された。

「今後、動物モデルやより大規模な患者コホートなどを使ったさらなる研究により、抗生物質の効果を超えた敗血症における微生物叢の役割についての理解を深めることができる可能性があると示唆している」と彼は述べた。