Mikrobiom-Veränderungen bei COVID-19-Patienten

Jüngste Studien zeigen Veränderungen im Darm und anderen Mikrobiomen, einschliesslich denen im Mund und Rachen, nachdem Menschen sich mit COVID-19 infiziert haben. Diese Veränderungen können zu schwereren Erkrankungen und sogar zum Tod führen, da sie die Patienten anfälliger für zusätzliche Infektionen machen. Verschiedene Berichte heben bakterielle Infektionen bei COVID-19-Patienten hervor, aber die Ergebnisse variieren je nach Personengruppe. Bakterielle Infektionen waren bei COVID-19-Patienten häufiger, wobei Streptococcus pneumoniae am häufigsten vorkam, gefolgt von Klebsiella pneumoniae. Es kann herausfordernd sein zu erkennen, ob ein Bakterium eine Infektion verursacht oder einfach im Körper vorhanden ist, und wir verstehen immer noch nicht vollständig, wie oft und auf welche Weise diese bakteriellen Infektionen bei COVID-19-Patienten auftreten.

#Was ist Metagenomik?

Metagenomik ist eine Methode, die Wissenschaftlern hilft, Pathogene in einer Probe effektiver zu identifizieren als traditionelle Tests, die sich auf bestimmte Keime konzentrieren. Diese Methode liefert auch nützliche Informationen über die Arten und Mengen verschiedener Mikroben, die vorhanden sind. Wenn man diese Daten zusammen mit klinischen und demographischen Informationen verwendet, können Forscher mehr darüber lernen, wie diese Keime interagieren und sich in verschiedenen Umgebungen verhalten. Allerdings ist die Analyse dieser komplexen Daten schwierig, da es nicht genügend etablierte Methoden gibt, um quantitativ zu bewerten, wie das Mikrobiom mit gesundheitlichen Ergebnissen zusammenhängt.

#Maschinelles Lernen in der Mikrobiomforschung

Immer mehr Forscher verwenden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Beziehung zwischen Wirten und ihren Mikrobiomen zu studieren. Diese Werkzeuge sind besser geeignet, komplexe Daten zu verarbeiten als traditionelle Methoden. In unserer Studie haben wir maschinelles Lernen verwendet, um Daten von COVID-19-Patienten in Uganda zu analysieren, mit dem Fokus darauf, vorherzusagen, welche Keime mit den verschiedenen Krankheitsstadien verbunden sein könnten.

#Teilnehmermerkmale

Wir haben Stuhlproben von 105 Teilnehmern gesammelt, die analysiert wurden, um ihre mikrobiellen Profile zu verstehen. Die Teilnehmer wurden in drei Gruppen unterteilt: milden COVID-19-Fällen (42 Teilnehmer), schweren Fällen (58 Teilnehmer) und gesunden Personen (5 Teilnehmer). Die Personen in der schweren Gruppe waren im Durchschnitt älter, mit einem Durchschnittsalter von 45,5 Jahren, im Vergleich zu einem Durchschnittsalter von 32,6 Jahren bei milden Fällen. Die meisten Teilnehmer waren verheiratet und während die meisten milden Fälle keine anderen gesundheitlichen Probleme hatten, hatten viele schwere Fälle das.

#Zusammensetzung des Darmmikrobioms

Die Zusammensetzung des Darmmikrobioms zeigte Unterschiede zwischen den drei Gruppen. Ein bestimmtes Bakterium namens Faecalibacterium prausnitzii wurde sowohl bei milden als auch bei schweren Fällen gefunden, war aber in gesunden Individuen am häufigsten. Andere Bakterien wie Eggerthella lenta und Collinsella aerofaciens wurden ebenfalls in allen Gruppen gefunden. Einige Arten waren häufiger in den milden Fällen, während andere in den schweren Fällen häufiger vorkamen. Erhöhte Werte von Akkermansia muciniphila und Prevotella copri wurden mit schweren Fällen in Verbindung gebracht, während gesunde Individuen mehr von Bacteroides plebeius hatten.

#Bakterielle Vielfalt

Beim Blick auf die bakterielle Vielfalt innerhalb der milden und schweren Fälle wurde eine ähnliche Vielfalt zwischen den beiden Gruppen festgestellt, was auf keinen wesentlichen Unterschied hindeutet. Bei der Vergleichung der gesamten Zusammensetzung der Darmmikroben beobachteten wir jedoch deutliche Muster. Obwohl die Bacteroides-Bakterien in allen Gruppen gefunden wurden, gab es weniger davon bei infizierten Personen, und eine Zunahme anderer bakterieller Gruppen wie Prevotella und Streptococcus wurde bei COVID-19-Patienten festgestellt.

#Präsenz von pathogenen Bakterien

Bestimmte Bakterien, die Krankheiten verursachen können, wurden häufiger in schweren COVID-19-Fällen gefunden. Zum Beispiel waren Haemophilus influenzae und Klebsiella oxytoca vermehrt bei denen mit schwereren Symptomen präsent. Staphylococcus aureus wurde in allen Gruppen gefunden, aber die Werte waren in schweren Fällen am höchsten. Andere schädliche Bakterien wie Salmonella enterica waren bei gesunden Menschen fast nicht vorhanden, nahmen aber von milden zu schweren Fällen zu.

#Analyse der bakteriellen Vielfalt

#Alpha-Diversität

Um die Vielfalt der Bakterien zu messen, verwendeten wir eine Methode namens Shannon-Diversitätsindex. Wir konzentrierten uns darauf, milde und schwere Fälle zu vergleichen, da es nur wenige Proben von gesunden Personen gab. Die Ergebnisse zeigten, dass die mikrobiellen Diversität zwischen den beiden Gruppen ähnlich war. Weitere statistische Tests bestätigten diese Ergebnisse und zeigten keinen signifikanten Unterschied in der Vielfalt basierend auf der COVID-19-Schwere.

#Beta-Diversität

Für die Beta-Diversität verwendeten wir eine Methode, um Unterschiede in den mikrobiellen Gemeinschaften zu visualisieren. Drei deutliche Cluster wurden identifiziert, wobei milde und schwere Fälle über alle Cluster verteilt waren. Statistisch gab es einen bemerkenswerten Unterschied in der Mikrobiom-Zusammensetzung basierend auf der Schwere, aber dies erklärte nur einen kleinen Prozentsatz der Variation in der Zusammensetzung der Gemeinschaft.

#Veränderungen in der bakteriellen Zusammensetzung

Durch eine Analyse der differentiellen Häufigkeit identifizierten wir signifikante Veränderungen in der mikrobiellen Zusammensetzung zwischen milden und schweren Fällen. Einige Bakterien zeigten eine Abnahme der Häufigkeit in schweren Fällen, während andere signifikant höher waren. Zum Beispiel nahmen Familien wie Enterococcaceae in schweren Fällen stark zu, was auf ihre Rolle im Krankheitsverlauf hindeutet.

#Vorhersage der COVID-19-Schwere mit maschinellem Lernen

Wir verwendeten Techniken des maschinellen Lernens, um vorherzusagen, welche Patienten eine schwerere COVID-19-Infektion hatten, basierend auf ihren demografischen Merkmalen und mikrobiellen Profilen. Hospitalisierung diente als Marker für schwere Fälle. Verschiedene Modelle wurden getestet, wobei das Random Forest-Modell am besten abschnitt und eine Genauigkeit von 83,3% erreichte. Dieses Modell hob mehrere wichtige Faktoren hervor, darunter das Alter und bestimmte Bakterien, die auf einen potenziellen Zusammenhang mit der Schwere der Erkrankung hinwiesen.

#Gesamtergebnisse

Unsere Analyse zeigte, dass das Darmmikrobiom in Uganda unter Personen mit milden und schweren COVID-19-Fällen sowie gesunden Menschen signifikante Unterschiede aufwies. Während einige gemeinsame Bakterien in allen Gruppen gefunden wurden, variierte die Häufigkeit anderer erheblich je nach Gesundheitszustand. Dies deutet darauf hin, dass diese Mikroben durch die Präsenz von Krankheiten beeinflusst werden könnten.

#Bakterielle Vielfalt und Gesundheit

Ein Rückgang der mikrobiellen Vielfalt wurde mit schwereren Fällen von COVID-19 in Verbindung gebracht, was die Idee unterstützt, dass ein diverses Mikrobiom möglicherweise einen gewissen Schutz gegen Krankheiten bieten kann. Vielfalt durch Ernährungsänderungen und Interventionen zu fördern, könnte helfen, die Schwere der Erkrankungen zu reduzieren. Ähnliche Studien an anderen Orten haben Zusammenhänge zwischen bestimmten Mikroben und der Wirksamkeit der viralen Replikation vorgeschlagen, was zu gezielten Therapien führen könnte.

#Rolle opportunistischer Krankheitserreger

Erhöhte Werte schädlicher Bakterien und eine Abnahme nützlicher Mikroben wurden bei COVID-19-Patienten beobachtet. Dies steht im Einklang mit früheren Studien, die während Infektionen ähnliche mikrobielle Veränderungen feststellten. Die erhöhte Präsenz potenziell schädlicher Bakterien könnte zu schwereren Erkrankungen bei diesen Patienten führen.

#Einsatz von maschinellem Lernen

Frühere Forschungen haben maschinelles Lernen verwendet, um die Schwere von Krankheiten basierend auf der mikrobiellen Zusammensetzung vorherzusagen und die Existenz einzigartiger mikrobielle Muster bei COVID-19-Patienten zu bestätigen. Einige Studien notierten eine potenziell schützende Rolle bestimmter Bakterien, wie Prevotella, während der Genesung von dem Virus. Die Ergebnisse können jedoch je nach verschiedenen Faktoren variieren, wie z.B. den Methoden zur Probenentnahme und den Hintergründen der Patienten.

#Einschränkungen der Studie

Diese Studie hatte mehrere Einschränkungen, einschliesslich einer geringeren Anzahl gesunder Personen aufgrund von Einschränkungen während der COVID-19-Pandemie. Dieses Ungleichgewicht erschwerte solide Vergleiche zwischen den Gruppen. Ausserdem wurden Faktoren wie frühere Antibiotikagaben und Ernährung, die die Zusammensetzung des Mikrobioms beeinflussen können, nicht gründlich untersucht. Wir verwendeten auch Hospitalisierung als Möglichkeit, die Schwere zu kategorisieren, was subjektiv sein könnte.

#Fazit

Das Mikrobiom spielt eine wichtige Rolle dabei, wie COVID-19 Patienten betrifft, insbesondere in Uganda. Die Anwesenheit schädlicher Bakterien und das Fehlen nützlicher bei COVID-19-Patienten deuten auf signifikante mikrobielle Veränderungen hin, die therapeutische Implikationen haben könnten. Erhöhte Werte bestimmter Bakterien und reduzierte Vielfalt im Mikrobiom korrelieren mit schwereren Erkrankungen.

Weitere Forschungen sind nötig, um zu erkunden, wie spezifische Bakterien die Schwere von COVID-19 beeinflussen und um klarere Verbindungen zwischen mikrobieller Zusammensetzung und gesundheitlichen Ergebnissen herzustellen. Die Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Schwere von Krankheiten anhand mikrobieller Daten eröffnet neue Möglichkeiten für massgeschneiderte Behandlungen. Indem wir diese Verbindungen besser verstehen, könnten wir effektivere Strategien zur Bekämpfung von Krankheiten wie COVID-19 entwickeln.