抗生物質関連下痢症患者における腸内細菌叢のイズバイオーシスは院内死亡率と関連する：メタゲノム解析

患者は2群に分類された： lostridioides difficile感染症（CDI、n＝39）と非CDI AAD（n＝171）であった。患者の院内死亡率は20.0％であったが、腸内細菌叢におけるC. difficileの存在は死亡率とは関連していなかった。機械学習により、属レベルでの分類学的プロファイリングが患者の予後を最もよく反映することが示された。患者の院内死亡率は、α多様性よりもむしろ特定の腸内細菌属の相対的存在量と関連していた：5つの属のそれぞれは、正の相関（Enterococcus属、Klebsiella属、Corynebacterium属、Pseudomonas属、Anaerofustis属）または負の相関（Bifidobacterium属、Bacteroides属、Streptococcus属、Faecalibacterium属、Dorea属）のいずれかであった。バンコマイシン耐性遺伝子は、AAD患者の院内死亡率と有意に関連していた（調整ハザード比、2.45；95％CI、1.20-4.99）。

結論

本研究は、AAD患者における予後予測のバイオマーカーとして、腸内細菌群集のメタゲノム研究が有用である可能性を示すものである。

要約

はじめに

抗生物質関連下痢症（AAD）は、重要性が増している医療問題であり、抗生物質使用による最も一般的な副作用の一つである。AADの発生率は、特に重篤な基礎疾患を有する患者の間で増加しており、その結果、医療費と死亡率が増加している［[1]、[2]、[3]、[4]］。この症候群は、抗生物質を投与されている患者の5％～35％にみられ、その有病率は、使用されている抗生物質のグループや調査集団によって異なる [5,6] 。lostridioides difficile感染症（CDI）は、軽度の大腸炎から中毒性巨大結腸症や死亡などの重篤な合併症へと進行する可能性があるため、積極的な抗生物質治療の対象である [4,5] 。逆に、非CDIのAADは重要な疾患として認識されておらず、臨床経過は軽度で自己限定的であると考えられている。そのため、多くの先行研究は、AAD症例全体の10％～20％を占めるに過ぎないCDIに焦点を当てたものであり、AAD患者全体に関するデータは乏しいままである［[5]、[6]、[7]、[8]］。

抗生物質の投与は、腸内微生物の生態系を乱す可能性があり、その結果、腸内細菌叢のディスバイオシスが生じ、腸内微生物群集の特定のメンバーの損失および/または優位性により生物多様性が減少する [1,9] 。患者の転帰に関するこれまでの研究から、腸内細菌叢の生物多様性の低下は、死亡または真の感染症のリスク上昇と関連する可能性があることが示されている [10,11] 。さらに、特定の腸内細菌が優勢であることは、重症患者やがん患者における臨床転帰不良の独立した予測因子として同定されている［[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]］。しかしながら、腸内細菌叢の異常と、CDIおよび非CDI AADの両方を含むAAD患者の予後との相関に関する研究はまれであり、限られている。

achine-learning（ML）技術は、宿主因子、使用した抗生物質、分類学的プロファイリング、抗菌薬耐性（AMR）関連遺伝子など、従来の統計手法では容易に捉えられない独立変数間の複雑かつ非線形な関係を検出することにより、臨床メタゲノム所見に新たな洞察を提供することができる[18]。多数の変数間の多重共線性を効果的に処理することで、ML手法は特徴選択において優位に立つ[19]。さらに、これらの手法は、予後予測モデルの性能指標を評価するために腸内細菌叢の分類学的プロファイルを分析する際に、細菌分類システムのレベル（種、属、または科）を決定するための客観的根拠を提供する可能性がある。

本研究は、CDI患者および非CDI AAD患者間の腸内細菌叢組成および患者特性の潜在的差異を調査するために計画された。また、従来の統計モデルとML法の両方を適用した共同アプローチにより、AAD患者における院内死亡のリスク因子を同定することを目指した。

組織経由でのアクセス

所属機関を通じてサインインすることで、全文にアクセスすることができます。

所属機関を通してアクセスする

抜粋

研究デザインと参加者

このメタゲノム研究では、2022年5月1日から10月31日まで、韓国の大学病院に入院したAAD患者と健常対照者を対象とした。抗生物質投与以外の原因による説明のつかない下痢を有する患者をAADコホートに含めた。過去1年以内にAADと診断されていない18歳以上の患者のみが便検体採取のために登録された。C. difficile毒素遺伝子tcdAおよびtcdBを検出するためのCRを実施した。

結果

上記の全コホートにおいて、518人の成人入院患者が最初にAADと分類された。治療中に細菌性腸炎またはウイルス性腸炎と診断された患者97人および参加に同意しなかった患者177人を除外した後、残りの244人の患者の便検体からDNAを抽出した。34人の検体はカバー率が低かったため除外され、合計210人のAAD患者が解析に登録された。AADの入院患者からの検体

振盪

このテーマに関する先行研究とは異なり、最終的な多変量回帰モデルに含まれる微生物、AMR関連遺伝子、および主要パラメーターのレベルを決定するためにML技術を用いた。このプロセスは変数選択の明瞭性を高め、交絡変数の影響を最小化し [19] 、我々のデータでは属レベルの微生物が患者の予後を最もよく反映していることがわかった。追加の独立LEfSeおよび単変量解析を実施し、MLを用いて特徴を選択した。

結論

メタゲノム解析における特徴選択のあいまいさを軽減するために、ML技術と統計的モデリングの統合的アプローチを用いた本研究により、AAD患者の院内死亡率を予測する力を有する10の腸内細菌属とバンコマイシン耐性遺伝子が同定された。外部検証には課題が残るが、本研究は、予後のバイオマーカーを提供するツールとしての腸内細菌群集のメタゲノム研究の潜在的有用性を示している。

承認

延世大学江南セブランス病院の施設審査委員会（承認番号3-2022-0033）が本研究を承認した。

利益相反宣言

著者らは、本論文で報告された研究に影響を及ぼすと思われる競合的な金銭的利益や個人的関係がないことを宣言する。

アンディング

本研究は、韓国国立保健研究院の研究プロジェクト（プロジェクト番号2022ER220601）の支援を受けた。

参考文献 (35)

R Garcia et al.重症患者における腸内細菌叢の変化と多剤耐性菌によるコロニー形成、感染、死亡のリスクClinMicrobiol Infect
2022)
Tacconelli et al.血流感染症に罹患した入院成人の14日および6カ月死亡率に関するBLOOMY予測スコアの開発と検証：多施設前向きコホート研究LancetInfect Dis
2022)
H Choi et al.院内細菌性肺炎を引き起こす病原体の有病率の変化と、その抗菌薬耐性パターンが臨床転帰に及ぼす影響：傾向スコアマッチ試験IntJ Antimicrob Agents
2023)
Zhang ら.腸内細菌叢の異常組成は、逃避不能な電気ストレスに対する回復力と感受性に関連するTranslationalPsychiatry
2019)
T Shen et al.入院成人におけるプロバイオティクスの適時使用はクロストリジウム・ディフィシル感染を予防する：メタ回帰分析による系統的レビューGastroenterology
2017)
Ruiter-Ligeti et al.Risk Factors, Incidence, and Morbidity Associated With Obstetric Clostridium difficile InfectionObstetGynecol
2018)
Hempel ら.抗生物質関連下痢の予防と治療のためのプロバイオティクス：システマティックレビューとメタアナリシスJama
2012)
G. artlettClinical practice. 抗生物質関連下痢NEngl J Med
2002)
K Viswanathan et al.クロストリジウム・ディフィシル感染症：本疾患の概要と病因、疫学、介入策腸内細菌学

2010)
Huang et al.Molecular and clinical characteristics of Clostridium difficile infection in a University Hospital in Shanghai, ChinaClinInfect Dis
2008)

投稿者 (0)

全文を見る

当サイトでは、ookieを使用しています。

このサイトのコンテンツ opyright © 2024 Elsevier B.V., its licensors, and contributors. テキストマイニング、データマイニング、AIトレーニング、および同様の技術に関するものも含め、すべての著作権はElsevier B.V.に帰属します。またはすべてのオープンアクセスコンテンツには、クリエイティブ・コモンズのライセンス条項が適用されます。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？