中科院青岛生物能源与过程研究所研究出新牙龈炎诊断手段

牙龈炎是世界范围内最常见的口腔疾病之一，中科院青岛生物能源与过程研究所近日研究出一种新的牙龈炎诊断手段，在病人友好度、可重复性、可比较性等方面具有优势。为牙龈炎监控和防治提供了新思路，并对评价与开发新一代口腔护理产品具有重要应用价值。

牙龈炎在我国成人中患病率高达80%。若不及时治疗，牙龈炎将演变成不可逆的牙周炎，最终导致牙齿脱落，并且可能引发一系列全身性疾病，如心脏病、中风、糖尿病等。因此牙龈炎的预防与诊断具有重要的临床意义。

中科院青岛生物能源与过程研究所黄适带领的研究团队与宝洁公司北京研发中心合作，基于口腔内不同部位菌群分布规律，通过监测50位志愿者在牙龈炎康复、发展和再康复过程中牙菌斑菌群结构和功能变化，发现了与牙龈炎严重程度显著相关的15个细菌属，并以此提出了一种基于微生物的新型口腔感染严重程度诊断方法。

这种新的诊断方法被命名为“牙龈炎的菌群指数”，在41位志愿者的验证群体中准确率为95%。这项研究还发现，因牙菌斑组成不同，人群可分为牙龈炎“敏感型”和“耐受型”两类，以8个细菌属构建的“牙龈炎微生物易感指数”区分“敏感型”和“耐受型”的准确率达到74%。

此外，这项研究发现，不同于肠道菌群，口腔菌斑的结构在不同疾病状态下的差异显著大于自然人群中病人个体之间的差异。因此，在诊断和预测一些慢性感染性疾病方面，口腔菌群可能比肠道菌群更具优势。

目前，利用共生菌群诊断和预测慢性疾病是国际研究热点，但研究成果较少，因此这项研究对于消化道、呼吸道、生殖道、皮肤等部位共生菌群研究具重要启示，对于基于微生物群落的海洋、土壤、空气等健康监测也具有一定的方法学示范作用。