【健康醫療網／記者林韋彤報導】台灣牙周病的盛行率高達八成，其中五成屬於嚴重狀態。牙周病的成因主要是口腔清潔不良導致牙菌斑和牙結石形成，再加上抽菸、基因、壓力、年紀及磨牙等因素加重，形成包括牙齦退縮、牙齒鬆動、化膿和掉牙症狀的發生。牙周病不僅是口腔問題，更與全身健康息息相關，尤其是與糖尿病有雙向促進的作用，而正確的口腔清潔和定期洗牙是預防的關鍵。台灣大學公共衛生學院林庭瑀博士和台北醫學大學嚴明芳教授在《健康智慧生活圈》直播中分享了牙周病與糖尿病之間的密切關聯，並如何利用幹細胞衍生的外泌體來治療糖尿病，以及人工智慧多模態語言模型結合文本、X光影像和聲音，提供個人化口腔健康防治的新契機。
了解牙周病成因及牙周細菌
口腔內擁有數億隻細菌，其中大部分與人體共生，有助於消化及防禦外來病菌。然而，某些細菌會對健康造成威脅，導致牙周病及蛀牙。牙周病的主要成因在於牙齒未清潔乾淨，讓病菌附著在牙齒表面，隨著時間推移，這些病菌繁殖形成牙菌斑，進一步發展成生物膜（Biofilm）。因此，定期洗牙是預防牙周病的關鍵。
正確的口腔清潔工具與技巧
牙周病細菌所形成的生物膜能有效保護細菌，讓藥物難以穿透。漱口水、電動牙刷、牙線及藥物治療通常效果較為有限，正確的潔牙技巧才是關鍵，工具僅是輔助。後牙是口臭的主要細菌來源，且牙周細菌的好氧程度不同，牙周病細菌屬厭氧性，蛀牙細菌則屬好氧性。因此，牙醫專業的潔牙技巧能有效幫助民眾預防牙周病，維持口腔健康。
牙周病診斷及未來趨勢
牙周病的診斷初診通常需時一小時，牙醫會使用牙周探測針檢查軟組織，並拍攝X光片檢查硬組織，確認患者的牙周病程度，並解釋病因、治療方法、療程時間及治療後的情形，讓患者選擇是否配合治療。初期牙周病症狀因人而異，無症狀並不代表沒問題，因此應定期進行口腔檢查。未來，人工智慧（AI）及大型語言模型結合X光及患者反饋與個人資料，可提升牙周病的防治效果。
牙周病與糖尿病的相互影響
牙周病和糖尿病之間存在深厚的病理關聯。研究顯示，相關細菌會引發脂質多醣體(LPS)反應，促使發炎標記上升，誘導胰島素阻抗，惡化糖尿病患者的代謝控制。糖尿病患者因體內高糖，有利於牙周病菌叢生成，而讓齒齦纖維組織母細胞生成功能受損，並加速牙齦溝液體膠質溶解，引發牙周病。在牙周病和糖尿病的治療中，外泌體因有助於調節免疫反應並促進組織修復，對於控制牙周病所引發的炎症及糖尿病併發症具有積極作用，逐漸成為重要的輔助治療手段。
語模在牙科智慧照護的應用
大型語言模型（LLM）在牙科領域的應用主要包括自動化診斷及跨模態診斷。LLM能透過理解及推理，從文本挖掘到制定治療計劃，並生成醫療文檔。同時，LLM還具備跨模態的整合能力，能融合視覺、語言及音頻等多種數據源進行綜合分析，例如透過牙科X光片或患者的語音資料，提供精確的病情評估，進行相關口腔疾病的輔助診斷，形成自動化多模態口腔照護。
牙周病與糖尿病：雙向促進的疾病
牙周病與糖尿病之間存在多種相同的病理特徵，包括發炎細胞激素在兩種疾病患者體內均有高表現，促進持續慢性發炎，對組織造成損害，以及免疫細胞過度活化，造成持續炎症發生，還有糖化終產物（AGE）與受體（RAGE）結合，造成齒槽骨流失及牙周出現鬆脫現象等。糖尿病患者因高血糖，增加牙周病風險。外泌體在牙周病應用方面，可透過降低促進發炎細胞因子、抑制RANKL/OPG信號、調節Th17/Treg平衡等方式，來促進齒槽骨再生，達到治療牙周病效果。
由於外泌體是人體內產物，並不會造成治療上排斥作用發生，因此可以透過直接結合、胞吞作用或配體-受體結合等方式與目標細胞進行互動，進而調節目標細胞的功能及行為，對於牙周病及糖尿病的治療上均具有潛力。
由於牙周病與糖尿病之間的病理關聯複雜，需透過綜合考量進行治療，並加上正確的口腔清潔技巧、專業診斷以及例如外泌體、語模智慧照護等先進的技術應用，才能有效提升牙周病及糖尿病的防治效果，維護整體健康。
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資料來源：健康醫療網 https://www.healthnews.com.tw/readnews.php?id=62509
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