Polmonite Grave: E se la Chiave Fosse Nascosta nel Nostro Microbiota Polmonare? La Rivoluzione mNGS

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di affascinante che sta cambiando il modo in cui guardiamo alle infezioni polmonari: il microbiota dei nostri polmoni e una tecnologia chiamata mNGS (metagenomic next-generation sequencing).

Per tantissimo tempo, abbiamo pensato che i polmoni sani, sotto la laringe, fossero praticamente sterili. Un’idea dovuta un po’ alla difficoltà di prelevare campioni senza contaminarli e ai limiti delle vecchie tecniche di coltura batterica. Ma sapete una cosa? Le cose sono cambiate radicalmente!

La Scoperta di un Ecosistema Nascosto

Grazie alle tecnologie di sequenziamento ad alto rendimento, come l’mNGS, abbiamo scoperto che anche i polmoni sani ospitano una comunità continua e diversificata di microrganismi: il microbiota polmonare. Pensate, studi hanno trovato funghi come Candida e Aspergillus, batteri come Prevotella e Veillonella, e persino virus come rinovirus e fagi, tutti tranquillamente residenti nei polmoni di persone sane!

Questo ecosistema è in continuo rinnovamento e gioca un ruolo cruciale: regola la risposta immunitaria, impedisce ai patogeni “cattivi” di colonizzare e aiuta persino nel metabolismo dei nutrienti. È un equilibrio delicato, influenzato da tanti fattori: le caratteristiche delle vie aeree (temperatura, pH), l’uso di antibiotici, il fumo, la ventilazione meccanica invasiva…

Quando questo equilibrio si rompe (parliamo di disbiosi), possono sorgere problemi seri. Molte malattie polmonari, come la BPCO, il cancro ai polmoni, la tubercolosi, la fibrosi cistica e persino la polmonite da COVID-19, mostrano alterazioni del microbiota. E questa disbiosi è fortemente legata alla progressione della malattia e alla mortalità. Ma capire le somiglianze e le differenze tra le varie malattie e il loro significato clinico è ancora una sfida aperta.

Il Problema della Polmonite Grave

Parliamo ora di un “big player” tra le infezioni respiratorie: la polmonite. In particolare, la polmonite grave, che include sia quella acquisita in comunità (CAP – Community-Acquired Pneumonia) sia quella acquisita in ospedale (HAP – Hospital-Acquired Pneumonia), è una delle principali cause di morte negli ospedali.

La CAP porta a milioni di ricoveri ogni anno, mentre la HAP è spesso resistente ai trattamenti e peggiora drasticamente la prognosi dei pazienti critici. Il vero problema? Diagnosticare con precisione e rapidità quale patogeno sta causando la polmonite grave è difficilissimo. E senza una diagnosi precisa, scegliere la terapia giusta diventa un terno al lotto.

I test microbiologici tradizionali (che chiameremo CMTs) hanno i loro limiti: non sono sempre sensibili, richiedono tempo e non riescono a identificare tutti i possibili colpevoli (batteri, virus, funghi, parassiti).

Entra in Scena l’mNGS

Ed è qui che entra in gioco l’mNGS! Questa tecnologia è sempre più utilizzata nella pratica clinica perché permette di fare diagnosi eziologiche rapide anche in infezioni respiratorie complesse e critiche. Il suo superpotere? In un’unica analisi, può identificare un ampio spettro di patogeni.

Noi ci siamo chiesti: come si comporta l’mNGS nella diagnosi della polmonite grave? E cosa ci può dire sulla composizione del microbiota polmonare nei pazienti con CAP e HAP? Può aiutarci a capire meglio queste condizioni?

Il Nostro Studio: Uno Sguardo Approfondito

Per rispondere a queste domande, abbiamo condotto uno studio retrospettivo su pazienti ricoverati in terapia intensiva respiratoria con sospetta infezione polmonare tra gennaio 2021 e aprile 2022. Abbiamo selezionato 34 pazienti con polmonite grave iniziata come CAP e 12 con polmonite grave iniziata come HAP. Abbiamo raccolto campioni clinici (liquido di lavaggio broncoalveolare – BALF, espettorato, sangue, campioni di tessuto), insieme ai risultati dei test tradizionali, dati clinici e informazioni sui trattamenti.

Abbiamo usato l’mNGS per caratterizzare lo spettro dei patogeni nel tratto respiratorio inferiore e analizzato la composizione del microbiota commensale (quello “normale”, per intenderci) e la sua correlazione con le caratteristiche cliniche.

mNGS: Una Lente d’Ingrandimento sui Patogeni

I risultati sono stati davvero interessanti! Confrontando l’mNGS con la diagnosi clinica finale, abbiamo trovato una sensibilità del 92.2% e una specificità del 71.4% nell’identificare i patogeni. Un’ottima performance, confermata da un valore AUC (Area Under the Curve) di 0.82.

Rispetto ai metodi convenzionali come le colture, l’mNGS ha permesso di rilevare molti più patogeni, specialmente virus e funghi. È emerso anche che la maggior parte dei casi erano infezioni miste (causate da più di un microrganismo), non singole. Certo, c’erano alcuni casi in cui la coltura trovava qualcosa che l’mNGS non vedeva, ma nel complesso l’mNGS ha offerto un quadro molto più completo.

Analizzando i campioni di BALF (che sono considerati i più rappresentativi del microbiota polmonare profondo), abbiamo identificato oltre 60 microbi patogeni: 45 batteri, 11 funghi e 5 virus.

CAP vs HAP: Profili Patogeni a Confronto

Qui arriva una delle scoperte chiave: i profili dei patogeni erano significativamente diversi tra i pazienti con CAP e quelli con HAP.

• Nei pazienti CAP: abbiamo trovato una maggiore presenza di funghi (come Candida albicans) e virus (in particolare il Citomegalovirus, CMV o Human herpesvirus type 5).
• Nei pazienti HAP: predominavano i batteri, con arricchimenti specifici di specie come Corynebacterium striatum e Streptococcus pneumoniae.

È affascinante vedere come l’origine dell’infezione (comunità vs ospedale) si rifletta in un diverso “cast” di microbi patogeni!

Correlazioni Cliniche: Indizi Importanti

Ci siamo poi chiesti se ci fosse un legame tra questi patogeni e alcuni parametri clinici. Ebbene sì! Abbiamo trovato una correlazione significativa e positiva tra la presenza di Candida albicans e il numero di globuli bianchi (WBC) nei pazienti CAP. Questo suggerisce che il conteggio dei WBC potrebbe essere un indicatore utile per sospettare infezioni fungine in questo gruppo. Invece, non abbiamo trovato una correlazione forte tra il CMV e l’uso precoce di antibiotici.

Oltre i Patogeni: Il Ruolo del Microbiota Commensale

Ma non ci sono solo i “cattivi”! Abbiamo analizzato anche l’intero microbiota presente nei campioni BALF. In totale, abbiamo rilevato 605 specie microbiche (la stragrande maggioranza batteri, 550 specie).

Anche se la diversità microbica generale non era significativamente diversa tra i gruppi CAP e HAP, abbiamo identificato alcuni microrganismi specifici che erano molto più abbondanti in un gruppo rispetto all’altro. In particolare, nel gruppo HAP, abbiamo notato un arricchimento di alcuni microbi commensali, come Acinetobacter johnsonii.

E la cosa più interessante? Abbiamo trovato una correlazione significativa e positiva tra l’abbondanza di Acinetobacter johnsonii e la durata totale della degenza ospedaliera nei pazienti HAP. Questo suggerisce che certi microbi commensali, magari favoriti dall’ambiente ospedaliero o dalla degenza prolungata in terapia intensiva, potrebbero essere associati a un decorso clinico più lungo. Anche un altro commensale, Fusobacterium yohimbe, è stato osservato più nei pazienti HAP e sembrava associato alla durata della degenza.

L’Impatto della Ventilazione Meccanica

Abbiamo anche confrontato i pazienti che necessitavano di ventilazione meccanica (MV) con quelli che non ne avevano bisogno (NMV). Anche qui, non abbiamo visto grandi differenze nella diversità generale del microbiota. Tuttavia, l’analisi LEfSe (un metodo statistico per trovare biomarcatori) ha rivelato che alcuni commensali, come Staphylococcus epidermidis, erano arricchiti nei pazienti MV. Inoltre, abbiamo trovato correlazioni negative tra la percentuale di neutrofili (un tipo di globulo bianco) e altri batteri come Acinetobacter bereziniae e Kocuria palustris.

Conclusioni e Prospettive Future

Cosa ci portiamo a casa da tutto questo?

• L’mNGS è uno strumento potentissimo e prezioso per diagnosticare le infezioni polmonari gravi, superando i limiti dei test tradizionali, specialmente nelle infezioni miste e nell’identificazione di funghi e virus.
• Esistono profili patogeni distinti tra polmonite grave CAP e HAP.
• Non solo i patogeni, ma anche specifici microbi commensali nel polmone sembrano essere collegati a fattori clinici importanti, come la durata della degenza ospedaliera.

Questo studio ci offre uno spaccato affascinante sulla complessa interazione tra causa dell’infezione, agenti patogeni, modalità di infezione, cambiamenti del microbiota polmonare e parametri clinici nelle malattie respiratorie infettive gravi.

Certo, il nostro studio ha dei limiti, come il numero relativamente piccolo di pazienti. Serviranno studi futuri con campioni più grandi per confermare questi risultati e per capire meglio come queste differenze nel microbiota influenzino la prognosi a lungo termine dei pazienti, anche dopo la guarigione. Inoltre, sarebbe fantastico esplorare le funzioni di questi microbi e come interagiscono con il sistema immunitario dell’ospite.

La strada è ancora lunga, ma i risultati sono promettenti. Basandoci su scoperte come queste, in futuro potremmo essere in grado di sviluppare nuovi biomarcatori e modelli predittivi basati sull’analisi del microbiota per identificare più efficacemente la causa della polmonite grave e prevederne l’esito. Immaginate un futuro in cui un’analisi rapida del microbiota polmonare possa guidare terapie mirate e personalizzate! Non è affascinante?

Fonte: Springer