危重症患者肠道微生物群与宿主的相互作用Host–Microbiome Interaction in the Intensive Care Unit - MDPI

环球医讯 / 硒与微生态来源:www.mdpi.com罗马尼亚 - 英语2025-08-13 00:12:45 - 阅读时长4分钟 - 1692字
本文系统综述了重症监护病房(ICU)患者肠道微生物群的改变及其对系统性炎症、感染风险和多器官功能障碍的影响,探讨了抗生素、营养支持等ICU特异性干预措施对微生物群平衡的作用,并评估了益生菌等靶向调节疗法的临床潜力与局限性,强调了微生物群研究对未来精准医疗的重要意义。
危重症患者肠道微生物群健康菌群失调炎症反应多器官功能障碍益生菌预生物后生元微生物群靶向治疗
危重症患者肠道微生物群与宿主的相互作用

引言

人类微生物群作为与宿主共生的复杂生态系统,其组成改变(菌群失调)与重症感染、慢性炎症性疾病密切相关。危重症患者由于病理生理变化及广谱抗生素、机械通气等医疗干预,肠道微生物多样性显著降低,致病菌(如肠杆菌科和变形菌门)过度增殖,导致黏膜屏障损伤和免疫调节紊乱,进而引发全身炎症反应综合征、医院获得性感染风险增加及多器官功能障碍。

微生物群的组成与功能

主要菌群及其作用

厚壁菌门拟杆菌门是维持肠道稳态的核心菌群。拟杆菌属通过分解植物多糖生成短链脂肪酸(SCFAs,如乙酸、丙酸),为结肠细胞提供能量并抑制艰难梭菌等致病菌定植。厚壁菌门则通过产生丁酸维持黏膜屏障完整性,并发挥抗炎作用。双歧杆菌属(放线菌门)可合成维生素B族,调节Treg细胞分化,增强免疫耐受。

变形菌门梭杆菌门与炎症密切相关。大肠杆菌等变形菌过度增殖会激活TLR4通路,诱发促炎因子释放;具核梭杆菌则与结直肠癌及炎症性肠病相关。

微生物群检测技术

当前微生物群检测技术包括:

  • 16S rRNA测序:成本低但分辨率有限,无法区分菌株水平。
  • 宏基因组测序:可检测病毒、真菌等全微生物组,但受宿主DNA污染影响。
  • 宏转录组学:分析基因表达活性,需严格RNA保存。
  • 定量PCR:靶向特定菌群但易引入扩增偏误。

ICU患者微生物群的改变

疾病特异性因素

糖尿病患者肠道中丁酸盐产生菌(如普拉梭菌)减少,丙酸咪唑等代谢物损伤胰岛素信号通路。癌症患者因菌群失调促进慢性炎症及基因毒性代谢物生成,例如具核梭杆菌通过抑制NK细胞促进肿瘤免疫逃逸。

抗生素的影响

ICU中70%以上患者使用抗生素,导致厚壁菌门等有益菌丢失,艰难梭菌、念珠菌属等机会致病菌定植率上升。菌群多样性丧失可导致黏膜屏障通透性增加,SCFAs生成减少,肠道免疫球蛋白A(IgA)分泌下降。

ICU特异性药物

  • 质子泵抑制剂:降低胃酸屏障,促进链球菌、肠球菌在肠道定植。
  • 儿茶酚胺类药物:通过铁载体模拟机制促进大肠杆菌、沙门氏菌增殖,抑制乳酸杆菌抗菌活性。
  • 糖皮质激素:降低抗菌肽(如RegIIIβ/γ)表达,破坏黏液层完整性,促进肠球菌等致病菌过度生长。

营养支持的影响

肠内营养(EN)相较于肠外营养(PN)更能维持微生物多样性:

  • 标准配方含完整蛋白质和复杂碳水化合物,适用于胃肠功能正常者。
  • 富含纤维配方推荐用于血流动力学稳定患者,可促进拟杆菌属增殖。
  • 植物性肠内营养(PBEN)恢复菌群多样性效果优于传统配方,临床试验显示其可显著提升拟杆菌属和普雷沃氏菌丰度。

微生物群靶向治疗

益生菌的临床应用

益生菌如鼠李糖乳杆菌GG可调节菌群组成、增强黏膜屏障功能,在溃疡性结肠炎管理中具有潜力。植物乳杆菌通过增强黏液屏障、抑制氧化应激改善便秘。双歧杆菌属(如BGN4和BORI株)可提升阿尔茨海默病小鼠的认知功能。嗜黏蛋白阿克曼菌与双歧杆菌联用可通过调节FXR信号通路改善非酒精性脂肪肝。

预生物与后生元

  • 菊粉可降低肾衰竭患者血清尿酸水平,通过促进潘氏细胞抗菌肽表达改善肠道屏障。
  • 低聚果糖/半乳糖(FOS/GOS)通过调节IRS/PI3K/AKT通路减轻神经炎症,改善肥胖小鼠认知功能。
  • β-葡聚糖显著缓解时钟紊乱相关非酒精性脂肪性肝炎,增加阿克曼菌属丰度。

临床争议与风险

尽管部分研究显示益生菌可降低呼吸机相关肺炎(VAP)风险(如多菌株联合、剂量<10¹⁰ CFU/日效果更优),但大规模临床试验结果矛盾。例如:

  1. 鼠李糖乳杆菌GG在JAMA 2021年研究中未显著降低VAP发生率。
  2. 日本新生儿ICU中短双歧杆菌BBG-01株导致2%败血症发生率,提示免疫抑制患者的潜在风险。
  3. 拉曼乳杆菌酿酒酵母相关败血症案例(如早产儿、COVID-19患者)需警惕益生菌易位风险。

结论与展望

重症监护中的菌群失衡与死亡率和多器官衰竭显著相关,未来需通过大规模随机对照试验验证益生菌、预生物等干预措施的有效性,并深入研究真菌和病毒等微生物组分的作用。机器学习技术的应用有望提升ICU微生物组与抗生素耐药性的关联分析精度。

【全文结束】

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