好的牙·訊｜近日，一項由香港大學牙醫學院、中國科學院青島生物能源與過程研究所單細胞中心及青島大學附屬青島市口腔醫院等單位聯合完成的研究成果在《Cell Host & Microbe》期刊上發表。

科研團隊開發出一種基于牙菌斑微生物群時空變化的兒童早期齲齒（ECC）預測模型，通過高分辨率牙菌斑群監測，實現了兒童齲齒的“單顆牙齒級”預測。

研究團隊對89名學齡前兒童的2504個牙菌斑樣本進行了為期11個月的跟蹤分析。研究發現，健康兒童的上頜牙齒菌群呈現從前牙到后牙的漸進式分布規律，且左右對稱性顯著。

齲病患兒的菌群空間結構被破壞，前磨牙富集的放線菌屬（如致齲菌變異鏈球菌）與磨牙富集的坦納菌屬等發生異常遷移。此外，下頜牙齒因唾液緩沖作用較強，梯度特征弱于上頜。

研究團隊據此開發的空間微生物齲齒指標（Spatial-MiC）通過整合單個牙位的微生物群落數據、周圍牙齒的臨床特征以及微生物特征的空間關系，創建了高精度的預測模型。

該模型在早期齲齒診斷中準確率達到98%，在預測新發齲齒方面準確率達到93%，能夠提前2個月預測臨床上看似健康牙齒的齲齒風險。這一突破性發現證實了不同牙位的微生物群落在齲齒發展中具有顯著的空間異質性，單個齲齒的出現會對整個口腔微生物環境產生影響。

該研究在單齒水平系統揭示了口腔微生物群的空間異質性，為理解ECC發病機制、開發個性化齲齒預防策略提供了新的科學依據。通過持續監測牙菌膜微生物的變化，可以實現齲齒風險的早期預警，為臨床干預提供更精準的時間窗口。

然而，研究團隊也指出了研究的局限性：研究人群的飲食和行為相對同質，模型的普適性需要在更多人群中驗證；由于技術和資源限制，研究合并了不同牙面的樣本進行測序；基于16S rRNA測序的功能預測還需要進一步驗證。

目前該技術還面臨牙齒菌群測序成本高，耗時長等臨床轉化問題。不過，納米孔測序等快速檢測技術的發展有望加速其臨床應用進程。

（本內容圖源：Cell Host & Microbe）

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