全球抗菌药物耐药监测——答案尽在污水中

对全球抗菌药物耐药（AMR）的关键步骤是有效和准确的监测，这是世界卫生组织强调的目标。但是，目前耐药监测主要依赖于相对少量临床分离菌株的自愿被动报告，并且往往是滞后的，此外有的国家也并未参与监测。

Hendriksen等利用宏基因组技术对来自7个区域60个国家74个城市79个地点的未经处理污水进行耐药组（resistome）分析，展示该补充监测方法的潜在应用价值。基因序列（每个样本的平均值为1.2亿个）分析发现，AMR基因的平均水平为0.03%。研究人员通过在8个地点分别获取不同日期的样本，证明了地点内的高度可重复性。不同国家的样本比较结果表明，“一个大城市抽取的单个样本可代表该国家总体AMR水平。”在1 546个菌属样本中，许多细菌来自粪便，但其他菌属的存在提示其来源于环境，可能来自下水道。此外，与鸡、猪或小鼠粪便中的微生物组相比，这些城市污水样本更接近人类粪便微生物组。

AMR基因丰度因不同地点和不同洲而异，非洲最高。巴西为各个国家中最高。大洋洲的AMR基因丰度最低。研究人员共检测到408个基因组中的1 625个AMR基因，其中包括CTX-M、NDM、mcr和optrA等新发现的基因。其中丰度最高的基因是编码大环内酯类、四环素类、氨基糖苷类、β 内酰胺类和磺胺类药物耐药的抗性基因。大多数欧洲和北美样本含有丰富的大环内酯类抗性基因，非洲和亚洲样本含有相对丰富的磺胺和酚类抗性基因。15个AMR基因占据了50%以上的AMR总丰 度。

尽管该模型发现总抗菌药物使用量对不同AMR基因种类的丰度无显著影响，但随着同类抗菌药物使用量的增加，编码对该类抗菌药物耐药的抗性基因的丰度显著增加。污水中抗菌药物残留量也是如此。同类抗菌药物残留量与抗菌药物使用量没有显著相关性，但与其AMR基因丰度有显著相关性。因此，耐药性选择不仅可能发生在应用抗生素的人类和动物身上，也可能发生在下水道环境中。然而，至少从表面上看，这是一种脱节，抗菌药物的使用与其污水中残留水平之间没有相关性。

根据世界银行的国别数据，研究人员能够解释样本中89%的差异，其中大多数与卫生条件和人口总体健康状况有关。随后，研究人员使用相关变量预测了259个国家/地区的AMR水平。据预测，新西兰、荷兰和瑞典的AMR水平最低，坦桑尼亚、越南和尼日利亚的AMR水平最 高。

Henriksen等描述的方法为应对全球AMR提供重要进展，可实现全球实时监测，并且其预测模型识别耐药热点，从而进行早期针对性干预。对污水的宏基因组监测也提供了人类微生物组的快 照。

该研究还强调了耐药传播中除不适当使用抗菌药物以外的其他因素的重要性。耐药菌的发展或引进对治理不完善的国家可能造成灾难性后果。在缺乏公共卫生基础设施（例如，清洁水的供应）的情况下，这将导致AMR病原体的传播。减少抗菌药物在人类和动物体内的不必要应用固然重要，但在中低收入国家，完善基础设施可能将发挥更大作用。

In the literature. Global antimicrobial resistance surveillance—the answer is in sewage. Clin Infect Dis， 2019，69 （1 October） ： iii.