Zdrowie jamy ustnej opiera się na zróżnicowanej i zrównoważonej społeczności mikroorganizmów. Równowagę tę zaburza najczęściej bakteria Porphyromonas gingivalis, która wywołuje stan zapalny. Takie zaburzenie może uszkodzić kość wspierającą zęby i ostatecznie doprowadzić do ich utraty.

Naukowcy z Nagoya University (Japonia) opracowali innowacyjną metodę leczenia zapalenia przyzębia, która zwalcza i eliminuje szkodliwe bakterie, zachowując jednocześnie pożyteczne mikroorganizmy jamy ustnej.

„Obecnie stosowane metody leczenia zapalenia przyzębia, w tym antybiotyki i antybakteryjna terapia fotodynamiczna (aPDT) eliminują zarówno bakterie patogenne, jak i pożyteczne w jamie ustnej – powiedział Kazuhide Sato, jeden z autorów korespondencyjnych i wykładowca na Nagoya University. - Te metody często zaburzają cały ekosystem mikrobiologiczny jamy ustnej i mogą również uwalniać lipopolisacharyd (LPS), endotoksynę, która może zaostrzać stan zapalny”.

Naukowcy z Wydziału Medycznego Nagoya University zaadaptowali fotoimmunoterapię bliskiej podczerwieni, technikę pierwotnie opracowaną w celu leczenia raka. Ta metoda wykorzystuje kompleks przeciwciało-barwnik, który wiąże się z komórkami docelowymi i jest aktywowany światłem bliskiej podczerwieni.

Zespół opracował metodę wykorzystującą IgY, przeciwciało z żółtek jaj kur immunizowanych przeciwko P. gingivalis. IgY można produkować w dużych ilościach przy niskich kosztach, co oznacza, że przeciwciała te mają znaczący potencjał kliniczny.

Przeciwciało IgY połączono ze światłoczułym barwnikiem, aby zlokalizować i związać się wyłącznie z P. gingivalis, kluczową bakterią wywołującą choroby dziąseł i zniszczyć ją pod wpływem światła bliskiej podczerwieni. Ten ukierunkowany atak usuwa szkodliwe bakterie, pozostawiając nietknięte bakterie pożyteczne, pomagając przywrócić zdrową równowagę mikrobiomu jamy ustnej.

To nowe podejście, nazwane fotoantybakteryjną terapią celowaną w bliskiej podczerwieni (NIR-PAT2) oceniono w hodowlach komórek ludzkich i na myszach, aby wyeliminować P. gingivalis, zachowując jednocześnie zdrowe środowisko jamy ustnej. Skuteczność metody porównano z konwencjonalnymi terapiami.

W eksperymentach z hodowlami komórkowymi związek przeciwciało-barwnik selektywnie wiązał się z P. gingivalis, nie wpływając na inne bakterie ani zdrowe komórki dziąseł. Po wystawieniu na działanie światła bliskiej podczerwieni barwnik gromadził się na P. gingivalis, uszkadzając błonę zewnętrzną bakterii i eliminując ją.

Analiza mikroskopowa wykazała, że metoda NIR-PAT2 zrobiła małe otwory w błonie komórkowej P. gingivalis, zachowując jednak ogólną strukturę, podczas gdy aPDT doprowadziła do całkowitego zniszczenia bakterii. Testy potwierdziły, że nowa terapia nie uszkadza ludzkich komórek dziąseł, podczas gdy aPDT powodowała uszkodzenia komórkowe i opóźniała gojenie.

W mysich modelach zapalenia przyzębia nowa terapia znacząco zmniejszyła utratę tkanki kostnej wyrostka zębodołowego. Analiza śliny wykazała, że terapia poprawiła mikrobiom jamy ustnej poprzez eliminację patogennego P. gingivalis przy jednoczesnym zachowaniu pożytecznych populacji paciorkowców. Dla porównania, standardowe antybiotyki i aPDT usuwały zarówno bakterie patogenne, jak i pożyteczne, dodatkowo zakłócając mikrobiom jamy ustnej.

„Wyniki pokazały, że w przeciwieństwie do antybiotyków lub standardowej terapii światłem, to podejście selektywnie usuwa główne gatunki patogenne, zachowując jednocześnie pozostałą część społeczności bakteryjnej jamy ustnej” – powiedział Sato.

Jak wskazują autorzy, zapalenie przyzębia jest wywoływane przez kilka rodzajów bakterii, dlatego skupienie się tylko na jednym może być niewystarczające. Zamierzają wykorzystać sztuczną inteligencję (AI) do analizy publicznie dostępnych danych o bakteriach w jamie ustnej, aby zidentyfikować inne ważne gatunki i lepiej zrozumieć ich interakcje. Te spostrzeżenia pomogą w opracowaniu bardziej precyzyjnych metod leczenia.

Ponieważ zapalenie przyzębia jest powiązane z problemami zdrowotnymi, takimi jak reumatoidalne zapalenie stawów i cukrzyca, naukowcy uważają, że ich analiza oparta na AI może również pomóc w określeniu, którzy pacjenci odniosą największe korzyści z ukierunkowanego leczenia.

Paweł Wernicki (PAP)

pmw/ agt/