國際生醫新聞

秒速閱讀：研究人員使用演算法與分析工具來追蹤微生物群、臨床特徵以及COVID-19疾病嚴重性之間的關聯性，發現糞便與口腔中的微生物菌相組成能夠有效預測COVID-19嚴重程度，且準確性高於傳統的臨床評分法。

COVID-19新冠疫情尚未停歇，全球許多醫院與重症監護病房負荷量超載，對於臨床第一線來說，如何評估患者感染的嚴重程度與死亡風險急需有一個有效又可靠的預測方法。對此，國際嚴重急性呼吸道和新興感染協會(ISARIC)以及和世界衛生組織(WHO)於2020年9月即發布4C死亡率評分法：共包括八個臨床變量，包括年齡、性別、先前所患疾病、呼吸速度、意識水平、周邊血中的氧氣飽和度、尿素與C反應蛋白(CRP)濃度等。

然而，此4C死亡率預測評分的準確性僅為79％，也就是有近30％的高死亡風險患者被遺漏。在一個最新研究中發現，COVID-19患者的腸道微生物組成相當紊亂，也稱為腸道菌叢失衡(dysbiosis)，且有高達23種細菌家族與已住院的COVID-19患者的疾病嚴重程度最為相關。

延伸閱讀：《腸道菌叢》補充益生菌? 俄亥俄州立大學：腸道細菌可能可以減緩化療副作用

呼吸道症狀對於評估COVID-19死亡風險至關重要

一項最新的小型研究共包含69名中度與重度症狀的COVID-19患者，即所需氧氣量分別少於4升或超過4升之不同嚴重程度的患者。研究人員分析後發現若包括COVID-19嚴重程度在內的一系列臨床變量在預測死亡風險的準確性為89%。若不考慮疾病的嚴重程度，則準確度降至84%。這也表明呼吸道症狀在預測COVID-19死亡風險中扮演重要的角色。

糞便或口腔微生物菌相可有效預測COVID-19嚴重程度

目前已知肺部的病毒感染對腸道微生物菌相會具有長期的影響，研究人員測試了下列五種評估模型來分析對於COVID-19嚴重程度的預測能力：(1)僅使用臨床變量 (2)僅使用腸道微生物組成 (3)僅使用口腔微生物組成 (4)結合臨床變量以及腸道微生物組成 (5)結合臨床變量以及口腔微生物組成。

結果發現，第一種僅使用臨床變量的評估模型準確性約為76％。其中，最能預測疾病嚴重程度的因子有高膽固醇、心臟疾病、哮喘、肥胖、與缺氧有關的呼吸困難、呼吸速率過快、住院天數、血栓形成以及性別男性。

此外，使用第二與第三種模型，以糞便或口腔微生物組成作為預測因子的準確度分別為92％以及84％，準確度分別提高了122％以及111％。而合併評估的第四與第五種模型中，預測準確性甚至可以高達96％，更加佐證口腔或腸道菌相的組成在預測COVID-19嚴重程度上具有良好的效果。在

腸道與口腔中最佳預測指標的菌叢標的

在進一步分析微生物群後，研究人員發現在腸道微生物組中能有效預測COVID-19嚴重程度的前三名細菌為Bacteroides uniformis、Enterococcus faecalis以及Monoglobus pectinilyticus，而口腔微生物組中，則是Porphyromonas endodontalis、Veillonella tobetsuensis以及Bifidobacterium breve。

• 研究人員指出口腔中的Porphyromonas endodontalis以及腸道中的Enterococcus faecalis兩種細菌能作為評估COVID-19感染嚴重程度的潛力因子，有機會對於患者進行更好的風險等級分層，且Enterococcus faecalis易於培養且價格便宜，研究人員也開始敦促將這種細菌納入醫療機構的臨床風險評估指南中。

資料來源：News Medical Life Sciences, medRxiv

更多資訊，請參考今日彙整。