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导致晚发性败血症的细菌性血流感染（BSIs，bacterial bloodstream infections）会影响多达一半的极度早产儿，且会给患儿带来较高的发病率和死亡率。近日，一篇发表在国际杂志Science Translational Medicine上题为“Gut Pathogen Colonization Precedes Bloodstream Infection in the Neonatal Intensive Care Unit”的研究报告中，来自华盛顿大学医学院等机构的科学家们通过研究发现，在早产儿中发生的危险的细菌性血流感染或许源于婴儿机体的肠道微生物组，诸如这种感染让人非常担忧，因为大约一半的极度早产儿或出生体重极低的婴儿都会在出生72小时后至少经历一次威胁生命的感染。
早产儿会因机体器官发育不全以及接触大量的抗生素，从而发生感染的风险很高，直到最近，几乎每个早产儿都会接受抗生素的治疗来作为一种预防性的措施。尽管使用抗生素的目的是靶向作用致病的病原体，但这种治疗也会导致机体肠道微生物组的破坏，从而促使对抗生素耐药的细菌的毒株数量增加。Gautam Dantas博士说道，这是一类脆弱的人群，新生儿刚出生时也是其机体肠道微生物组首次形成发展的时候，这种对细菌的早期接触会帮助塑造机体的肠道微生物组，且这种方式还会伴随婴儿的余生时间。研究人员还分析了足月婴儿机体的倡导微生物组，他们表示，我们知道这类婴儿群体并不会出现那么多的问题，但很明显，在生命最初的几个月里到其3岁时定植于其肠道中的微生物类型会决定后期其机体微生物组的特征。此外，相关研究还表明，早期观察早产儿机体的肠道微生物组或许能帮助识别哪些患儿发生危险的血流感染的风险较高。
出生后，婴儿机体的微生物组会通过从环境和婴儿的主要照顾人群中获得微生物而发展，这种微生物有助于促进机体多种功能，包括对营养物质的消化和吸收；此外，在一种更具多样化的肠道微生物组中，有益的微生物会超过致病性微生物，从而保护婴儿机体免于疾病的发生。在某些情况下，抗生素还会杀灭有益微生物，从而就会给更危险和潜在的抗生素耐药菌株进行繁殖并诱发疾病的机会。
血流感染中最常见的细菌也经常被发现会定植在肠道中且并不会引起疾病；医学博士Drew J. Schwartz表示，我们只在检测是否诸如这种血流感染来自肠道内部还是会在肠道外部传播，研究人员对诱发血流感染的细菌菌株进行了全基因组测序，并使用计算机分析技术来精确追踪粪便样本中的相同菌株，从而识别出在发生血流感染之前能定植到婴儿肠道中的细菌菌株。在58%的病例中，研究人员发现，肠道起源假说或许是真的，他们在被诊断为血流感染之前就在肠道中能发现几乎相同的致病细菌菌株，在大约97%的病例中，研究人员在其诊断为血流感染后在其肠道中发现了致病性的菌株。
图片来源：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.adg5562
相关研究数据表明，导致血流感染的一些菌株会在新生儿重症监护室内的婴儿机体之间共享，这或许就提示，即使在受控的环境中仍然会存在微生物在婴儿之间进行交换，而且会由医院的工作人员或从新生儿重症监护室的表面进行转移。然而，相对于新生儿重症监护室并未发生血流感染事件的其它新生儿而言，那些发生血流感染事件的新生儿在其发生血流感染之前的两周内，其机体肠道中就会存在更多的致病性菌株。研究者Dantas认为，未来在临床中负责人地使用抗生素或许就是关键，这也就意味着其应该仅被给予那些已经证实发生细菌感染的婴儿使用。
本文研究结果表明，研究人员或许应该开发出一种风险评估工具来帮助临床医生通过识别是否致病菌已经定植在婴儿肠道中以及其定植的程度，从而对婴儿未来发生血流感染的风险进行定量分析。目前正在进行的研究会随着时间延续不断增加额外的微生物组数据，从而来揭示哪些婴儿需要接受抗菌药物治疗以及其对潜伏在肠道微生物组中的潜在病原体会产生什么影响，这或许就能帮助临床医生进行快速的微生物组测序从而来确定最佳的疗法策略。
从这项研究以及实验室过去的研究中，研究人员能清楚地发现如何更好地管理抗菌药物的给药方式，抗菌药物的使用非常关键，我们需要其来帮助治疗机体感染，但同时也需要衡量是否以及何时在特定情况下使用抗菌药物，同时还需要确保在使用这些抗菌药物时能有一个非常好的理由。综上，本文研究结果支持科学家们后期进一步深入研究来基于住院早产儿机体的肠道微生物组丰度来评估细菌性血流感染的风险预测策略的应用意义。（生物谷Bioon.com）
原始出处：
DREW J. SCHWARTZ,NITAN SHALON,KATE WARDENBURG, et al. Gut Pathogen Colonization Precedes Bloodstream Infection in the Neonatal Intensive Care Unit, Science Translational Medicine(2023). DOI: 10.1126/scitranslmed.adg5562.
