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为探究口腔黏膜炎（CTOM）发病机制，研究人员分析口腔癌放化疗患者微生物组动态，发现多种影响因素，助力后续治疗研究。
在癌症治疗的 “战场” 上，有一种并发症频繁困扰着患者，它就是癌症治疗诱发的口腔黏膜炎（Cancer-therapy induced mucositis，CTOM）。这一病症可不是小麻烦，常常在化疗或放疗开始后的 7 - 10 天出现，是剂量限制性副作用。它带来的剧烈疼痛让患者吃饭都成了奢望，不少人甚至需要依靠肠外营养维持身体机能，感染风险也大大增加。目前，开发合适的抗菌疗法困难重重，这是因为口腔微生物在健康状态下大多无害，但宿主防御与共生微生物群落之间微妙的平衡一旦被打破，就会引发 CTOM。为了深入了解其中的奥秘，来自美国田纳西大学医学院、橡树岭国家实验室等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Scientific Data》上。
研究人员采用了队列研究的方法，招募了 19 名经活检确诊的口腔或口咽鳞状细胞癌（Squamous Cell Carcinoma，SCC）患者，以及 11 名健康对照志愿者。这些患者接受了手术、化疗或放疗等不同治疗方案，所有参与者在样本采集前都进行了牙科评估。
在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。样本采集方面，在放疗或放化疗开始前 7 - 10 天、放疗第 3 周（12 - 15Gy，对应轻度黏膜炎）、剂量达到 60 - 70Gy（对应重度黏膜炎）以及治疗结束后 1 个月这几个关键时间点，收集患者和健康对照者的未刺激全唾液样本和黏膜拭子。对于 DNA 提取，使用 PureLink Microbiome DNA Purification Kit 按照制造商的方案进行。扩增子文库制备和测序则分别针对细菌的 16S rRNA 基因 V4 可变区和真菌的 ITS2 区域设计引物，构建文库后在 Illumina MiSeq 仪器上进行配对末端测序（2×300bp）。序列分析时，利用 QIIME2 软件进行序列的处理和分类，计算微生物的多样性等指标。
研究结果发现：
- 微生物群落组成差异：通过对序列的分析，研究人员发现健康人群和癌症患者的口腔微生物群落组成存在显著差异（P<0.001）。在癌症患者群体中，化疗（P<0.001）、参与 Galera 试验（P<0.001）、口腔黏膜炎（细菌 P<0.001，真菌 P<0.005）或鹅口疮（P<0.001）的存在都会对微生物群落产生影响。然而，癌症类型、样本采集部位和生活方式等因素，并未显示出与微生物群落的显著关联。这表明，在癌症治疗过程中，多种治疗相关因素和口腔健康状况相关因素会对口腔微生物群落产生重要影响。
- 微生物多样性变化：微生物和真菌的 α 多样性在不同采样部位有所不同，但与受试者健康类别或采样时间没有显著相关性，不过癌症患者的多样性分布更高。这说明在癌症状态下，口腔微生物的多样性可能会出现一些特殊变化，尽管这些变化与采样时间无关，但可能反映了癌症对口腔微生态的影响。
- 细菌和真菌分类学特征：研究人员还对细菌和真菌进行了分类学分析，在所有样本和受试者中，16S 扩增子序列变异（ASVs）被分配到 323 个细菌分类群，ITS ASVs 被分配到 431 个真菌分类群。这些丰富的分类信息为进一步了解口腔微生物组和真菌组的构成提供了详细依据。
在研究结论和讨论部分，虽然此次研究存在样本量相对较小的局限性，面对口腔癌相关的众多变量、不同治疗方案、并发症及结果，样本数量显得不足。但该研究的数据为未来的研究提供了重要参考，有助于进一步探究口腔癌 - 微生物组 - 黏膜炎之间复杂的联系。研究人员通过分析口腔微生物组和真菌组在癌症治疗期间的动态变化，为深入理解口腔黏膜炎的发病机制提供了关键线索，这对于开发针对口腔黏膜炎的新型治疗策略、重建患者正常口腔菌群、促进患者健康具有重要意义。后续研究可以在扩大样本量的基础上，更深入地剖析这些微生物与宿主之间的相互作用，探索如何通过调节口腔微生物群落来预防和治疗口腔黏膜炎，为癌症患者的治疗和康复带来新的希望。
