2 宁夏医科大学总医院重症医学科, 银川 750004;
3 宁夏医科大学总医院生物样本库, 银川 750004
2 Department of Intensive Care Unit, General Hospital of Ningxia Medical University, Yinchuan 750004, China;
3 Department of Biobank, General Hospital of Ningxia Medical University, Yinchuan 750004, China
人体肠道内约有1014个细菌, 相当于机体自身细胞的数量,因此人体也被形容成一个“超级生物体”[1]。这些数量庞大的肠道菌群被视为人体“隐藏的器官”,参与着人体的生理及免疫,它们对机体的影响同其他脏器一样重要[2-3]。健康状况下,肠道菌群存在“自我稳态”,维持着人体的健康,而在危重疾病状态下,肠道稳态被打破,导致肠道菌群在种类、数量、比例、定位上发生异常变化[4]。且临床上抗生素的使用及质子泵抑制剂等治疗方法通常会加剧这些变化[5]。本研究运用高通量16S rRNA基因测序技术对ICU内脓毒症患者进行粪便菌群检测,旨在初步探讨脓毒症患者肠道菌群紊乱特点。
1 资料与方法 1.1 一般资料采用前瞻性观察性研究方法,纳入2017年2月至2017年6月收住宁夏医科大学总医院重症医学科(ICU)的脓毒症患者10例(脓毒症组)、同期入住宁夏医科大学总医院ICU未并发脓毒症的患者10例(非脓毒症组),并选取健康人10例(对照组)作为对照。脓毒症的诊断标准采用2016年美国重症医学会脓毒症的最新定义“Sepsis3.0”[6]。所有患者纳入标准:①年龄18~75周岁;②符合Sepsis3.0诊断标准;③预计入组后住ICU时间大于2 d。排除标准:①不符合纳入标准;②肛周感染、肠造瘘、短肠综合征、慢性胃肠道疾病患者;③恶性肿瘤放化疗、妊娠、免疫缺陷患者;④近3个月内服用益生菌制剂等肠道菌群调节剂、肠内营养制剂者。健康对照组要求:①与前两组患者年龄层次匹配;②身体健康,无慢性疾病及代谢性疾病史(如高血压、冠心病、糖尿病、肝炎、甲亢等);③无消化道疾病及消化道手术史;④入组前3月内未使用过抗生素、益生菌制剂、肠道营养制剂及其他药物。本研究获得患者或直系亲属的知情同意并经医院伦理委员会批准(伦理审批号:2016-258)。
1.2 观察指标记录脓毒症组及非脓毒症患者的一般临床资料,如年龄、主要诊断、手术类型(腹部手术、非腹部手术)等,记录患者入ICU第1天急性生理学与慢性健康状况评分(APACHE Ⅱ评分)、序贯器官衰竭(SOFA)评分。
1.3 检测方法留取脓毒症组、非脓毒症患者入住ICU后2 d内的粪便样本,健康对照组仅留取一次随机粪便样本。在患者自主排便或灌肠后,用采样勺从患者新鲜粪便深处取材,迅速将粪便标本置于专用粪便标本盒内。然后将装有样品的小粪盒封装、贴上标签后置于液氮罐中,并转移至-80℃的冰箱内冻存。将粪便标本送至上海泰昌基因科技有限公司检测,进行高通量16S rRNA基因测序技术分析。16S rRNA基因序列分析技术方法:(1)收集患者新鲜粪便置于粪便标本盒内,-80℃保存。(2)粪便样品总DNA的提取与质检:粪便均质-收集菌体-菌体洗涤-菌体保存-细胞裂解-DNA抽提-DNA沉淀收集。(3)PCR扩增及产物纯化:优势细菌16SrRNA基因V3、V4可变区的PCR扩增。(4)文库制备与库检:采用标准的Illumina MiseqPE300文库构建及测序流程。(5)测序及分析:Miseq上机测序,测序结果提交至Silva和RDP数据库进行比对分析,决定其亲缘关系最近的菌属,进一步进行菌群多样性分析。
1.4 统计学方法采用SPSS 19.0软件进行数据处理及分析,所有数据资料均先进行正态性检验及方差齐性检验。正态分布及方差齐的计量资料以均数±标准差(Mean±SD)表示,采用方差分析或LSD-t检验;非正态分布的计量资料以M(P25, P75)表示,采用秩和检验;计数资料比较采用χ2检验。以P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 组间一般资料比较实验共纳入10例脓毒症患者、10例非脓毒症患者及10例健康人,由表 1可见各组间年龄构成比差异无统计学意义(均P > 0.05),脓毒症组、非脓毒症组两组间腹腔手术与非腹腔手术构成比差异无统计学意义(P > 0.05),说明各组间资料均衡可比。脓毒症组入ICU第1天APACHEⅡ评分、SOFA评分均高于非脓毒症组,差异具有统计学意义(均P < 0.05),见表 1。
指标 | 对照组 (n=10) | 非脓毒症组 (n=10) | 脓毒症组 (n=10) | 统计值 | P值 |
年龄(岁,x±s) | 55(48.75, 55.25) | 59(50.00, 74.00)a | 63.50(44.75, 76.25)ab | 2.05 | 0.36 |
手术类型(例) | 0.00 | 1.00 | |||
腹部手术 | - | 5 | 5 | ||
非腹部手术 | - | 5 | 5 | ||
第1天APACHE Ⅱ评分[分,M(P25, P75)] | - | 10.00(7.00, 17.00) | 19.00(15.25, 21.50) | -2.40 | 0.02 |
第1天SOFA评分[分,M(P25, P75)] | - | 1.00(1.00, 2.00) | 11.00(9.75, 13.00) | -3.84 | 0.00 |
注:APACHEⅡ评分,急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ;SOFA评分,序贯器官衰竭评分;与对照组比较,a P>0.05,与非脓毒症组比较,b P>0.05 |
α多样性分析是通过分析每个样本内的菌群数量和分布状态,通过数字化指数来反应菌群丰度及多样性。与健康对照组比较,非脓毒症组、脓毒症组患者肠道菌群丰度指数(Ace指数、Chao指数)、肠道菌群多样性指数(Shannon指数、Simpson指数)及所测得的OTU数目呈下降趋势,但差异无统计学意义(均P>0.05)。见表 2。
指标 | 对照组 (n=10) | 非脓毒症组 (n=10) | 脓毒症组 (n=10) | 统计值 | P值 |
Ace指数 | 242.12±62.04 | 222.56±54.17a | 221.74±65.46ab | 0.361 | 0.700 |
Chao指数 | 235.94±57.36 | 213.05±61.19a | 204.84±85.78ab | 0.541 | 0.588 |
Shannon指数 | 3.61(2.95, 4.01) | 3.01(2.54, 3.46)a | 2.60(1.53, 3.57)ab | 4.663 | 0.097 |
Simpson指数 | 0.05(0.03, 0.10) | 0.10(0.07, 0.17)a | 0.14(0.05, 0.28)ab | 4.648 | 0.098 |
OTU数目 | 205.20±55.50 | 172.50±57.94a | 168.60±79.97ab | 0.945 | 0.401 |
注:Ace指数、Chao指数反映样本微生物丰度,两者数值越大表示菌群丰度越高。Shannon指数、Simpson指数反应样本微生物多样性,Shannon指数值越大说明菌群多样性越高,Simpson指数值越大说明菌群多样性越低。OTU是操作分类亚单位,为菌群分类标志,OTU数目越大表示菌群多样性越高。与对照组比较,aP>0.05;与非脓毒症组比较,bP>0.05 |
β多样性分析是对不同组间(或不同样本)样本的微生物群落构成进行比较分析,最终通过图示上的距离系数来显示不同组间(或不同样本)之间结构差异性。本研究主坐标分析(Principal Co-ordinates Analysis,PCoA,图 1)显示健康对照组肠道菌群组成结构相似度高,与健康对照组相比,非脓毒症组、脓毒症组肠道菌群结构发生了变化且个体间结构差异性更大。
2.4 组间肠道菌群物种成分分析比较优势物种热图中发现健康对照组、非脓毒症组、脓毒症组存在共有菌属,但非脓毒症组、脓毒症组患者均出现部分正常菌属的含量下降、消失及异常菌属的出现。
2.5 组间肠道菌群差异菌分析 2.5.1 菌门水平本研究中,厚壁菌门(Firmicutes)和拟杆菌门(Bacteroidetes)是健康对照组粪便菌群的两大主要菌门,两者共占肠道菌群74.4%-97.6%。与健康对照组相比,非脓毒症组、脓毒症组患者厚壁菌门与拟杆菌门之和(即B+F)在粪菌中的比例下降,差异均具有统计学意义(均P<0.05)。在健康患者粪菌中变形菌门(Proteobacteria)比例<10%,而非脓毒症组、脓毒症组患者变形菌门扩张,个别患者比例可高达82%,差异有统计学意义(均P<0.05)。在正常患者粪便标本中梭杆菌门(Fusobacteria)含量极低,而大部分非脓毒症患者梭杆菌门比例升高,两组之间差异有统计学意义(P=0.000 4)。见表 3。
菌门占比 | 对照组(C) | 非脓毒症组(NS) | 脓毒症组(S) | C vs NS | C vs S | NS vs S | |||||
Z值 | P值 | Z值 | P值 | Z值 | P值 | ||||||
F+B | 0.909(0.894, 0.966) | 0.806(0.541, 0.866) | 0.849(0.619, 0.893) | -2.495 | 0.013 | -2.192 | 0.028 | -7.560 | 0.450 | ||
变形菌门 | 0.024(0.012, 0.088) | 0.152(0.043, 0.275) | 0.163(0.068, 0.404) | -2.419 | 0.017 | -2.268 | 0.026 | <0.01 | 1.000 | ||
梭杆菌门 | 0.000(0.000, 0.000) | 0.002(0.000, 0.025) | 0.000(0.000, 0.000) | -3.593 | <0.01 | -0.887 | 0.399 | -2.605 | 0.010 | ||
注:F+B表示厚壁菌门和比杆菌门比例之和;C表示健康对照组;NS表示非脓毒症组;S表示脓毒症组。 |
与健康对照组相比,非脓毒症组、脓毒症组患者均可见有益共生菌属如瘤胃球菌属、假丁酸弧菌属、厌氧棒状菌属、粪球菌属、考拉杆菌属、罕见小球菌属比例下降,差异均具有统计学意义(均P<0.05)。而乳酸杆菌属、多尔菌属、粪杆菌属、罗斯菌属和布劳特菌属在非脓毒症组、脓毒症组均呈下降趋势,但乳酸杆菌属的下降仅在非脓毒症组具有统计学意义,粪杆菌属、罗斯菌属和布劳特菌属的下降仅在脓毒症组具有统计学意义(均P<0.05)。非脓毒症组患者肠道菌群中的梭杆菌属、放线菌属、消化链球菌属、链球菌属等条件致病菌比例升高,而致病葡萄球菌属、肠球菌属、厌氧球菌属、芽孢杆菌属在非脓毒症、脓毒症组比例均升高,差异均具有统计学意义(均P<0.05)。见表 4。
菌属占比(‰) | 对照组(C) | 非脓毒症组(NS) | 脓毒症组(S) | C vs NS | C vs S | NS vs S | |||||
Z值 | P值 | Z值 | P值 | Z值 | P值 | ||||||
放线菌属 Actinomyces | 0.03(0.00, 0.07) | 0.18(0.05, 0.90) | 0.02(0.00, 0.90) | -2.390 | 0.019 | 0.000 | 1.000 | -1.494 | 0.146 | ||
厌氧球菌属 Anaerococcus | 0.00(0.00, 0.00) | 0.32(0.00, 7.06) | 0.05(0.00, 2.84) | -2.796 | 0.006 | -2.796 | 0.006 | -0.234 | 0.845 | ||
厌氧棒状菌属 Anaerostipes | 3.41(1.67, 8.28) | 0.09(0.02, 2.24) | 0.04(0.00, 0.83) | -2.570 | 0.011 | -3.035 | 0.003 | -0.911 | 0.383 | ||
芽胞杆菌属 Bacillus | 0.00(0.00, 0.00) | 0.31(0.08, 1.49) | 0.18(0.08, 0.77) | -4.038 | <0.01 | -4.038 | <0.01 | -0.718 | 0.496 | ||
布劳特菌属 Blautia | 26.92(12.88, 41.75) | 23.66(0.69, 40.38) | 1.94(0.09, 15.09) | -0.756 | 0.473 | -2.419 | 0.017 | -1.058 | 0.307 | ||
粪球菌属C oprococcus | 7.70(1.49, 24.08) | 0.73(0.15, 5.08) | 0.63(0.02, 2.13) | -2.041 | 0.045 | -2.571 | 0.011 | -0.605 | 0.571 | ||
多尔菌属 Dorea | 4.94(1.98, 8.59) | 1.52(0.04, 8.29) | 1.02(0.00, 3.36) | -1.134 | 0.273 | -2.125 | 0.037 | -0.914 | 0.381 | ||
肠球菌属 Enterococcus | 0.02(0.00, 0.16) | 13.87(0.24, 63.00) | 32.33(0.47, 249.90) | -3.339 | 0.001 | -3.415 | 0.001 | -0.907 | 0.385 | ||
粪杆菌属 Faecalibacterium | 54.31(25.46, 84.16) | 12.70(0.96, 59.69) | 2.69(0.07, 37.43) | -1.512 | 0.140 | -2.117 | 0.038 | -0.983 | 0.345 | ||
梭杆菌属 Fusobacterium | 0.00(0.00, 0.01) | 0.78(0.03, 3.75) | 0.00(0.00, 0.66) | -3.290 | 0.001 | -1.212 | 0.244 | -2.008 | 0.048 | ||
乳酸杆菌属 Lactobacillus | 9.07(2.62, 12.67) | 0.07(0.00, 0.36) | 0.30(0.00, 5.67) | -2.818 | 0.005 | -1.828 | 0.073 | -1.015 | 0.329 | ||
消化链球菌属 Peptstreptococcus | 0.00(0.00, 0.04) | 0.79(0.02, 3.01) | 0.09(0.00, 0.20) | -2.577 | 0.011 | -1.615 | 0.115 | -1.195 | 0.061 | ||
考拉杆菌属 Phascolarctobacterium | 25.13(10.17, 38.51) | 0.42(0.02, 5.18) | 0.03(0.00, 21.07) | -2.685 | 0.008 | -2.337 | 0.022 | -0.192 | 0.878 | ||
假丁酸弧菌属 Pseudobutyrivibrio | 18.92(9.37, 50.33) | 0.23(0.06, 8.20) | 0.06(0.00, 0.84) | -2.646 | 0.009 | -3.642 | <0.01 | -1.897 | 0.063 | ||
罗斯菌属 Roseburia | 17.09(10.81, 30.40) | 1.42(0.14, 23.37) | 0.13(0.00, 3.17) | -1.814 | 0.076 | -3.104 | 0.002 | -1.363 | 0.185 | ||
瘤胃球菌属 Ruminococcus | 15.27(1.64, 45.73) | 0.12(0.05, 5.90) | 0.13(0.01, 6.89) | -2.041 | 0.045 | -2.269 | 0.026 | -0.151 | 0.910 | ||
葡萄球菌属 Staphylococcus | 0.00(0.00, 0.00) | 0.00(0.00, 0.19) | 0.02(0.00, 0.10) | -2.163 | 0.035 | -2.796 | 0.006 | -0.404 | 0.716 | ||
链球菌 Streptococcus | 0.48(0.18, 1.75) | 4.93(1.46, 19.97) | 2.01(0.32, 4.16) | -2.495 | 0.014 | -1.285 | 0.212 | -1.739 | 0.089 | ||
罕见小球菌属 Subdoligrabulum | 35.41(7.63, 61.15) | 0.38(0.14, 3.58) | 0.33(0.18, 11.05) | -2.797 | 0.006 | -2.268 | 0.026 | -0.076 | 0.970 | ||
注:C表示健康对照组;NS表示非脓毒症组;S表示脓毒症组 |
在重症监护病房中,脓毒症是最常见的致死性疾病,尽管在ICU的各种对症及支持治疗下,但脓毒症的病死率仍可高达50%[7-8]。肠道作为机体最大的细菌及毒素贮存库,被视作脓毒症的“发动机”,是诱发脓毒症的重要感染源,而肠道微生态的改变在其间发挥了至关重要的作用[9]。肠道微生态紊乱增加了重症疾病易感性,Prescott等[10]将10 996例住院患者按照肠道微生态紊乱程度进行分层,发现肠道微生态紊乱程度和后续严重脓毒症的发生之间存在剂量-反应关系。因而深入了解脓毒症患者肠道菌群紊乱状态,对于评估脓毒症患者病情及基于微生物的治疗措施具有重要的指导作用,对于在未来“关闭”脓毒症这个“发动机”具有重大意义。
本研究对健康对照组、非脓毒症组及脓毒症组患者进行了粪便菌群16SrRNA深度测序,结果发现健康对照组、非脓毒症组及脓毒症组患者的肠道菌群多样性随着两组患者病情程度加重肠道菌群的丰度指数、多样性指数及检测到OTU数量存在下降趋势。因而推测脓毒症患者及非脓毒症患者存在菌群丰度及多样性下降,且脓毒症组可能下降更加明显。健康人肠道菌群组成结构相似度高、菌群结构稳定,本研究发现非脓毒症组、脓毒症组肠道菌群结构发生了变化且个体间差异更大。Zaborin等[11]使用16SrRNA菌群测序技术也证实脓毒症患者出现肠道微生态坍塌,出现仅由2~4种多重耐药病原体构成的超低多样性的微生物群落。Yeh等[12]在进行菌群β多样性分析也发现重症手术患者的身体多部位菌群与健康对照组相比菌群组成结构发生了显著变化。ICU内的非脓毒症、脓毒症患者肠道微生物组成发生如此大的变化并不令人意外。因为ICU患者除本身疾病状态导致肠道生理改变外,且都不同程度接触各种内源性调节剂(如儿茶酚胺产生增加、葡萄糖代谢改变和胃肠动力障碍)以及临床干预措施(如质子泵抑制剂、阿片类药物、营养支持和抗生素)都将影响菌群的居住环境,进而影响菌群结构[13]。
脓毒症和非脓毒症患者肠道菌群紊乱第二大特征表现在优势专性厌氧菌丰度下降、兼性厌氧菌丰度升高。本研究中可见非脓毒症患者及脓毒症患者厚壁菌门+拟杆菌门(F+B)比例下降,个别患者甚至低至20%,而变形菌门比例广泛扩张,个别患者可高达80%,McDonald等[4]的研究在菌门水平也得出相似结论。人体肠道微生物存在很大的个体差异,但也存在着一定的“共性”。健康人体肠道有六大主要菌门,其中厚壁菌门和拟杆菌门占绝对优势,两者可占肠道菌群含量的90%以上[14]。且成年人肠道内的专性厌氧菌多数属于拟杆菌纲(属于拟杆菌门)和梭菌纲(属于厚壁菌门),少部分属于放线菌门和梭菌门[15],而兼性厌氧的变形菌门在肠道中比例常小于10%[16]。证明ICU脓毒症和非脓毒患者肠道微生态表现专性厌氧菌减少、兼性厌氧菌增多。Shimizu等[17]对全身炎症反应综合征(SIRS)患者的肠道菌群和肠道进微环境进行了评估发现,与健康对照组相比,重度SIRS患者总厌氧细菌计数明显降低。健康人结肠的厌氧环境使得肠道微生物的组成以专性厌氧菌主导地位,而肠道微生态失调通常伴随着兼性厌氧变形菌门丰度增加,间接表明肠道内厌氧环境被破坏。因为健康人结肠上皮保持着缺氧环境,但重症患者的肠道炎症或抗生素等治疗措施会增加结肠上皮细胞氧合作用,从而破坏厌氧环境致使兼性厌氧的变形杆菌门可以进行有氧呼吸而在肠道内扩张。因而肠道内兼性厌氧的变形菌门的扩张可以作为肠道的微生态失调和肠道上皮功能紊乱的标志[18]。脓毒症患者存在肠道屏障功能损伤[19-20]及变形菌门的扩张,此二者之间的潜在关联及机制仍有待进一步研究。
脓毒症和非脓毒症患者肠道菌群紊乱第三大特征是有益菌共生菌属含量下降,致病菌属含量增多并可成为主导地位。Yeh等[12]对重症术后患者的菌群研究也发现肠道菌群有益共生菌瘤胃球菌属、柔嫩梭菌属、布劳特菌属下降,致病肠球菌属含量的升高。本研究在非脓毒症及脓毒症患者中可见单一致病菌属含量异常升高,4号非脓毒症患者埃希菌属含量占81.54%,4号脓毒症患者肠球菌属含量为83.30%。Lankelma等[21]研究中也发现肠球菌属、葡萄球菌和梭菌属等单一菌属成为ICU患者肠道的主要菌属,其含量可占肠道微生物总量的50%以上。证实ICU非脓毒症患者及脓毒症患者可出现肠道微生态坍塌,优势菌属由常见共生菌转变致病菌属。
本研究分析了重症监护室内非脓毒症患者及脓毒症患者肠菌群特点,与健康人相比,得出以下关键性特征:①肠道菌群丰度、多样性下降且菌群结构发生改变;②专性厌氧菌数量下降,兼性厌氧菌数量增多;③有益共生菌减少而机会致病菌增多,且致病菌属可成为肠道内的主要菌属。
肠道微生态紊乱是脓毒症等重症疾病的诱因,还是仅仅是多器官功能衰竭的结果或是附带现象,这一问题仍存在争论。研究表明恢复正常菌群能够降低重症患者感染发病率、阻止多器官功能衰竭的发生并改善临床结局,但其潜在机制仍有待研究。因而我们需要进一步了解肠道微生物种类、肠道微生物在重症疾病中的作用机制,在未来或可从基于菌群调节的治疗措施中受益。
本研究受到样本量、研究人群的异质性、和研究对象暴露于不同抗生素治疗方案的限制。还有粪便采集方式的限制,因部分重症脓毒症患者肠道蠕动功能差,排便周期时间明显延迟,无法在要求时间内自主排便,通过灌肠的方式获取粪便样本。
[1] | Sender R, Fuchs S, Milo R. Are we really vastly outnumbered? Revisiting the ratio of bacterial to host cells in humans[J]. Cell, 2016, 164(3): 337-340. DOI:10.1016/j.cell.2016.01.013 |
[2] | O'Hara AM, Shanahan F. The gut flora as a forgotten organ[J]. EMBO Rep, 2006, 7(7): 688-693. DOI:10.1038/sj.embor.7400731 |
[3] | Clarke G, Stilling RM, Kennedy PJ, et al. Minireview: gut microbiota: the neglected endocrine organ[J]. Molecular Endocrinology, 2014, 28(8): 1221-1238. DOI:10.1210/me.2014-1108 |
[4] | Mcdonald D, Ackermann G, Khailova L, et al. Extreme dysbiosis of the microbiome in critical illness[J]. Msphere, 2016, 1(4): e00199-16. DOI:10.1128/mSphere.00199-16 |
[5] | Maurice CF, Haiser HJ, Turnbaugh PJ. Xenobiotics shape the physiology and gene expression of the active human gut microbiome[J]. Cell, 2013, 152(1/2): 39-50. DOI:10.1016/j.cell.2012.10.052 |
[6] | Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septicshock (sepsis-3)[J]. JAMA, 2016, 315(8): 775-787. DOI:10.1001/jama.2016.0287 |
[7] | Fleischmann C, Scherag A, Adhikari NKJ, et al. Assessment of global incidence and mortality of hospital-treated sepsis[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2016, 193(3): 259-272. DOI:10.1164/rccm.201504-0781OC |
[8] | Gaieski DF, Edwards JM, Kallan MJ, et al. Benchmarking the incidence and mortality of severe sepsis in the United States[J]. Crit Care Med, 2013, 41(5): 1167-1174. DOI:10.1097/ccm.0b013e31827c09f8 |
[9] | Meng M, Klingensmith NJ, Coopersmith CM. New insights into the gut as the driver of critical illness and organ failure[J]. Curr Opin in Crit Care, 2017, 23(2): 143-148. DOI:10.1097/mcc.0000000000000386 |
[10] | Prescott HC, Dickson RP, Rogers MAM, et al. Hospitalization type and subsequent severe sepsis[J]. Am J Respir Crit Care Med, 2015, 192(5): 581-588. DOI:10.1164/rccm.201503-0483oc |
[11] | Zaborin A, Smith D, Garfield K, et al. Membership and behavior of ultra-low-diversity pathogen communities present in the gut of humans during prolonged critical illness[J]. Mbio, 2014, 5(5): 01361-14. DOI:10.1128/mBio.01361-14 |
[12] | Yeh A, Rogers MB, Firek B, et al. Dysbiosis across multiple body sites in critically ill adult surgical patients[J]. Shock, 2016, 46(6): 649-654. DOI:10.1097/shk.0000000000000691 |
[13] | Haak BW, Levi M, Wiersinga WJ. Microbiota-targeted therapies on the intensive care unit[J]. Cur Opin Crit Care, 2017, 23(2): 167-174. DOI:10.1097/mcc.0000000000000389 |
[14] | Mariat D, Firmesse O, Levenez F, et al. The Firmicutes/Bacteroidetes ratio of the human microbiota changes with age[J]. BMC Microbiol, 2009, 9(1): 123. DOI:10.1186/1471-2180-9-123 |
[15] | Tap J, Mondot S, Levenez F, et al. Towards the human intestinal microbiota phylogenetic core[J]. Environm Microbio, 2009, 11(10): 2574-2584. DOI:10.1111/j.1462-2920.2009.01982.x |
[16] | Eckburg PB. Diversity of the human intestinal microbial flora[J]. Science, 2005, 308(5728): 1635-1638. DOI:10.1126/science.1110591 |
[17] | Shimizu K, Ogura H, Goto M, et al. Altered gut flora and environment in patients with severe SIRS[J]. J Trauma, 2006, 60(1): 126-133. DOI:10.1097/01.ta.0000197374.99755.fe |
[18] | Litvak Y, Byndloss MX, Tsolis RM, et al. Dysbiotic Proteobacteria expansion: a microbial signature of epithelial dysfunction[J]. Curr Opin Microbio, 2017, 39: 1-6. DOI:10.1016/j.mib.2017.07.003 |
[19] | 刘丹, 刘伟, 杨晓军, 等. 脓毒症患者肠屏障功能损伤的临床研究[J]. 中华急诊医学杂志, 2018, 27(7): 785-789. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2018.07.015 |
[20] | 瞿金龙, 王虑, 陈德昌, 等. 大黄单体对脓毒症大鼠肠黏膜上皮细胞凋亡和增殖的影响[J]. 中华急诊医学杂志, 2017, 26(2): 155-160. DOI:10.3760/cma.j.issn.1671-0282.2017.02.007 |
[21] | Lankelma JM, van Vught LA, Belzer C, et al. Critically ill patients demonstrate large interpersonal variation in intestinal microbiota dysregulation: a pilot study[J]. Intensive Care Med, 2017, 43(1): 59-68. DOI:10.1007/s00134-016-4613-z |