Covid-19: ¿mortalidad pronosticada por bacterias de la microbiota orofaríngea?

Atrás queda la estratificación de los pacientes de Covid-19 ingresados en el hospital en función de su edad u obesidad. En el futuro, la medida de la abundancia de 2 especies bacterianas de la microbiota orofaríngea podría ser la referencia, porque es más fiable. En todo caso, esto es lo que se desprende del trabajo de un equipo alemán que observó esta microbiota que posee un papel central: regula la inmunidad del huésped, la homeostasis de las mucosas y la defensa contra los patógenos. Sin embargo, los estudios previos no habían sido concluyentes. Tal vez porque la mayoría de ellos habían observado pacientes con COVID-19 grave, en quienes diversos factores de confusión (antibióticos, ventilación mecánica invasiva, etc.) podrían haber afectado a la diversidad y a la composición de la microbiota recolectada.

Cuando los antibióticos y la ventilación alteran la microbiota orofaríngea 

Por ello, este estudio clínico transversal y multicéntrico (7 centros alemanes) adaptó su metodología: se tomaron muestras de microbiota orofaríngea de 72 adultos sanos, 112 pacientes con una infección distinta al SARS-CoV-2 (infecciones leves de las vías respiratorias superiores o neumonía crítica), y pacientes con COVID-19 leve (36), moderado (37) o grave (65). En total, 322 participantes de 21 a 93 años.

¿Resultados? La administración de antibióticos de amplio espectro y la ventilación mecánica invasiva parecen desestabilizar la microbiota orofaríngea: se confirmó una pérdida de diversidad y disbiosis severa en pacientes con COVID-19 ingresados en un hospital con COVID-19 moderado o grave o cuando la muestra se tomó durante una hospitalización prolongada.

Dos especies bacterianas pronostican la mortalidad

Es importante destacar que las muestras tomadas poco después de la admisión (para que no se vean afectadas por la atención hospitalaria) presentan una marca distintiva que predice la mortalidad relacionada con COVID-19 en el hospital, según modelos de inteligencia artificial (aprendizaje automático). Así, la menor abundancia de dos géneros bacterianos, Neisseria (y más concretamente la especie Neisseria subflava) y Haemophilus (especies Haemophilus influenzae, parainfluenzae y pittmaniae) aumenta considerablemente el riesgo de muerte. Y este modelo predictivo es más fiable que los modelos basados en variables clínicas como la edad, el sexo o la obesidad. Aún no se han descifrado los mecanismos implicados, pero estas bacterias podrían regular las respuestas inmunitarias innatas y la producción de citocinas.