微生物群落在地球上無處不在，能否利用它們來診斷和預測人體、土壤、海洋等生態環境的健康呢？近日，中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞研究中心與寶潔公司北京研發中心合作，在基於微生物群落的慢性疾病診斷方麵取得新進展，相關成果在線發表於ISME J (Huang, Li, et al, ISME J, 2014)。
牙齦炎是世界範圍內最常見的口腔疾病之一，在我國成人中患病率高達80%。若不及時治療，牙齦炎將演變成不可逆的牙周炎，最終導致牙齒脫落，並且可能引發一係列全身性疾病，如心髒病、中風、糖尿病等。因此牙齦炎的預防與診斷具有重要的臨床意義。
青島能源所單細胞中心功能基因組團隊博士研究生黃適與寶潔公司北京研發中心李睿等合作，基於口腔內不同部位菌群分布規律(Huang, et al, BMC Oral Health, 2011)，通過監測50位誌願者在牙齦炎康複、發展和再康複過程中牙菌斑菌群結構和功能變化，發現了與牙齦炎嚴重程度顯著相關的15個細菌屬，並以此提出了一種基於微生物的新型口腔感染嚴重程度診斷方法。此項命名為“牙齦炎的菌群指數”(Microbial Index of Gingivitis；MiG)的新方法在含41位誌願者的驗證群體中準確率為95%。該研究還發現，因牙菌斑組成不同，人群可分為牙齦炎“敏感型”和“耐受型”兩類，以8個細菌屬構建的“牙齦炎微生物易感指數(MiG-Sensitivity)”區分該類型的準確率達到74%，從而揭示了人群中牙齦炎易感性迥異的一個重要因素。與基於“視診”和“探診”的傳統牙齦炎診斷手段相比，MiG作為一種“非侵害性”、不依賴於牙醫主觀判斷的新型診斷方法，在病人友好度、可重複性、可比較性等方麵具有關鍵優勢。因此MiG為牙齦炎監控和防治提供了嶄新的思路，對於評價與開發新一代口腔護理產品也具重要應用價值。
此外，研究還發現，不同於腸道菌群，口腔菌斑的結構在不同疾病狀態下的差異顯著大於自然人群中病人個體之間的差異。因此，在診斷和預測一些慢性感染性疾病方麵，口腔菌群可能比腸道菌群更具優勢。同時，目前利用共生菌群診斷和預測慢性疾病是國際研究熱點，但發表的例子還很少。因此該研究對於消化道、呼吸道、生殖道、皮膚等部位共生菌群研究具重要啟示，對於基於微生物群落的海洋、土壤、空氣等健康監測也具有一定的方法學示範作用。
上述成果是在中科院-寶潔創新合作框架支持下，由青島能源所單細胞中心主任徐健研究員和寶潔公司北京研發中心劉濟泉研究員共同主持完成的。美國科羅拉多大學、青島市立醫院等機構也參與了該項研究。
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