カルバペネム耐性腸内細菌科による腸内コロニー形成を根絶するFMT (FMT_CRE)

抗生物質耐性 (AR) は、重大な公衆衛生上の脅威であり、21 世紀の最大の課題の 1 つです。 2019 年の推定では、2015 年に多剤耐性菌 (MDRB) による約 700.000 の感染と 33.000 の死亡がヨーロッパで発生しました。 抗生物質管理対策や AR 監視プログラムなどの特定の介入にもかかわらず、この負担は 2007 年以来ほぼ倍増しており、腸内細菌による感染症が最も高くなっています。 胃腸管は MDRB の大きな貯蔵庫であり、腸内微生物叢は腸レジストームと呼ばれる AR 遺伝子のコレクションを保持することができます。 健康な腸内微生物叢が、競合、抗菌ペプチドの産生、免疫調節などのコロニー形成耐性のメカニズムを通じて MDRB のコロニー形成を防止できるという証拠が増えています。 ただし、この保護メカニズムは、腸内微生物叢を変更する治療法によって損なわれる可能性があります (例: 抗生物質）。 糞便微生物叢移植 (FMT) による健康な腸内細菌叢の回復は、抗生物質耐性菌の根絶につながる可能性があります。 Clostridioides difficile 感染症の標準治療となった後、FMT はいくつかの障害で調査されており、予備的な非無作為化報告では、MDRB を根絶するための有望な治療オプションである可能性があることが示唆されていますが、確立された証拠とこの治療経路を支えるメカニズムは、.まだ利用できません。 1）AR遺伝子の存在が限られているドナーからのFMTは、腸のMDRB（カルバペネム耐性腸内細菌科に焦点を当てている）の根絶においてプラセボよりも効果的である可能性があり、2）ドナーと患者の微生物の特徴は臨床的有効性とクリアランスと再現可能に関連している可能性があるという仮説を立てています。 AR遺伝子の。 私たちの結果は、MDRB に対する効果的で標的を絞ったマイクロバイオームベースの治療法の開発への道を開き、AR の負担を軽減し、医療システムに大きな利益をもたらします。

この研究の拡張された目的は次のとおりです。

• AR遺伝子の存在が限られているFMTドナーを特定し、FMTのために糞を保存する
• 腸内MDRB（カルバペネム耐性腸内細菌科）の根絶におけるFMTの有効性を評価し、マルチオミクス分析のために便サンプルを収集する
• FMT前後のドナーと患者の糞便マイクロバイオーム（バクテリオーム、バイローム、マイコバイオーム）、レジストームを特徴付け、微生物プロファイルをAR遺伝子のクリアランスおよび臨床的有効性と関連付け、それに影響を与える微生物の特徴を特定する

治験責任医師は、CRE保因者におけるドナーFMTとプラセボFMTの単施設プラセボ対照二重盲検無作為化臨床試験を実施します。患者は、Fondazione Policlinico Universitario「A. ジェメリ」。 すべての包含基準を持ち、除外基準のいずれも持たない患者（このウェブサイトの特定のセクションで詳述）は、この研究で考慮されます。

無作為化の前に、人口統計データが感染症スタッフによって収集されます。 さらに、患者は直腸スワブと便培養を繰り返します。

さらに、微生物学スタッフによる腸内微生物叢のメタゲノム評価およびメタトランスクリプトーム評価のために、患者は糞便サンプルを無菌の密閉容器に収集し、-80°Cで保存するように求められます。

ベースライン評価の後、患者は次の治療群のいずれかにランダムに割り当てられます。

• ドナーFMT（D-FMT）
• プラセボ FMT (P-FMT) 両群の患者は、大腸内視鏡検査による単一の FMT 処置を受けます。 ドナーFMTグループの各患者は、1人のドナーから糞便を受け取ります。 プラセボ FMT は 250 mL の水で作られます。

ドナーは、国際的なガイドラインに従い、COVID-19 パンデミック時の糞便微生物叢移植の再編成によって課せられた新しい推奨に従って、健康な個人の中から募集されます。 限られた抗生物質の使用歴を持つドナーのみ (10 日未満の抗生物質コースが 5 つ未満) がレジストーム分析に選択され、AR 遺伝子の割合が最も低い 3 人のドナーのみが最終的に登録されます。 各ドナーは、腸の AR 遺伝子の変化のリスクを最小限に抑えるために、頻繁に (>7 アリコート/ドナー) 限られた時間枠 (3 か月) で寄付するよう求められます。 選択されたドナーは、寄付期間内に抗生物質療法を受ける場合は除外されます。

サンプルサイズの計算に基づいて、CREによる腸の定着を伴う36人の患者が登録されます。 インフォームド コンセントは、すべての患者から収集されます。 ベースラインでは、マルチオミクス分析のために糞便サンプルが収集されます。 その後、患者は大腸内視鏡検査 FMT またはプラセボに無作為に割り付けられ、治療後 1、4、および 12 週目にフォローアップされます。 各訪問で、彼らは臨床訪問とCREの直腸スワブを受け、便サンプルが収集され、マルチオミクス分析のために保存されます。

調査結果は、この Web サイトの特定のセクションで詳しく説明されています。

統計分析は、治療の意図とプロトコルごとの両方で実行されます。 グループ間の差異は、連続データの場合は両側のウィルコクソン順位和検定で評価され、カテゴリ データの場合はフィッシャーの正確確率検定 (両側の P 値を使用) で評価されます。

マイクロバイオーム分析では、グループ平均間の統計的差異は、R 統計ソフトウェア パッケージ (R Core Team、ウィーン、オーストリア) を通じて、両側 Wilcoxon-Rank Sum Test を使用して計算されます。

機械学習モデルを使用して、応答者と非応答者のプロファイルを識別し、再現可能に特徴付けます。 特に、scikit-learn (ver. 0.22.1)、 2 つの教師なし ML アルゴリズム、すなわち K 平均法と凝集型階層的クラスタリングを使用して、ベースライン マイクロバイオームの特徴に基づいて患者クラスターを作成し、ML が臨床反応と AR レベルの変化に関連する明確なマイクロバイオーム プロファイルを識別できるかどうかを評価します。