中国爆发由沙门氏菌Braenderup ST2443引起的食源性疾病：流行病学与致病机制分析

《Journal of Infection and Public Health》：Outbreak of foodborne illness caused by Salmonella Braenderup ST2443 in China: Epidemiological and pathogenic insights

杭州某餐厅2023年7月暴发沙门氏菌 Braenderup食物中毒事件，通过流行病学调查与全基因组测序（WGS）分析，确认病原为ST2443序列型菌株。研究发现菌株呈现显著遗传多样性（SNP距离2-503），3名员工及4名患者携带相同序列毒株，其中SCGL31（生食鱿鱼）和SCGL35（生食虾肉）与患者 isolates（SCGL20,39,40）基因亲缘关系密切。耐药性检测显示对氟喹诺酮类药物（如环丙沙星）和三代头孢菌素（如头孢曲松）耐药，gyrA基因D87Y突变导致耐药。分子流行病学分析揭示两独立进化簇，提示不同污染源或传播路径。消毒后环境样本均未检出病原。

　　**解读：中国杭州一起沙门氏菌暴发事件的科学分析**

在中国，食品安全和公共卫生是备受关注的领域。2023年7月，浙江省杭州市某餐厅发生了一起由沙门氏菌引起的食源性暴发事件，这为研究沙门氏菌在当地的流行病学特征、致病机制和分子特性提供了重要机会。本次研究的目标是通过全面的流行病学调查、快速病原体检测、分离、血清型鉴定以及全基因组测序（WGS）等手段，识别出该暴发事件的感染源，并深入分析暴发菌株的分子特征。

**背景**

沙门氏菌（*Salmonella*）是全球范围内引起食源性疾病暴发的主要病原体之一，其中沙门氏菌Braenderup（*S. Braenderup*）尤为值得关注。由于其在食品中的广泛污染潜力，*S. Braenderup*已成为公共卫生领域的重要挑战。尽管全球范围内已有大量关于*Salmonella*暴发的报道，但在中国，针对这一血清型的研究仍然较为有限。这种研究的缺乏使得我们对*Salmonella* Braenderup的流行病学模式、致病特征以及分子特性了解不足。因此，本次研究旨在通过对一起发生在杭州的食源性暴发事件的深入分析，揭示其传播机制和分子特征，以期为未来的公共卫生管理提供科学依据。

**方法**

为了追踪这一暴发事件，研究人员采取了多种方法。首先，他们进行了详细的流行病学调查，收集了患者的粪便样本、餐厅员工的肛拭子样本以及食品和环境样本。接着，通过快速病原体检测、分离、血清型鉴定和全基因组测序（WGS）等手段，确定了感染源并表征了暴发菌株。在流行病学数据和基因组数据的综合分析下，研究人员能够确定不同分离株之间的遗传关系。

在实验过程中，采用了多重PCR病原体筛查技术，以及针对沙门氏菌特异性*invA*基因的荧光PCR检测。这些方法不仅提高了检测的准确性，也加快了检测速度。此外，为了进一步确认病原体的分离情况，研究人员对样本进行了培养，并通过生化鉴定和自动化的VITEK 2 Compact系统进行抗菌素敏感性测试。在血清型鉴定方面，使用了丹麦的SSI沙门氏菌诊断血清，涵盖了60种血清型，以确定菌株的具体分类。

全基因组测序的过程包括对细菌菌株进行培养、提取总基因组DNA、制备DNA文库并进行测序。测序后，研究人员使用EnteroBase平台进行数据处理，并利用其中的Achtman 7基因MLST方案，基于沙门氏菌的七个管家基因（*aroC*、*dnaN*、*hemD*、*hisD*、*purE*、*sucA*和*thrA*）分配多基因序列分型（MLST）资料。此外，通过ResFinder v4.1工具识别获得了获得性抗菌素抗性基因（ARGs）和染色体点突变，同时利用Virulence Factor Database（VFDB）工具和abricate软件对毒力因子进行了基因注释。

在测序数据处理过程中，研究人员进行了*de novo*基因组组装，并使用checkM v1.2.2工具评估了组装基因组的质量。通过Panaroo版本1.2.9工具，研究人员获得了所有菌株的核心基因对齐结果。最后，利用IQ-TREE版本2.1.4工具构建了系统发生树，并使用基于核心基因组SNP的SNP-dists工具评估了菌株之间的系统发生关系。此外，使用pheatmap R包生成了热图，以可视化不同菌株之间的遗传差异。

**结果**

研究人员从患者粪便、餐厅员工的肛拭子以及食品样本中成功分离出了10株*S. Braenderup*，其血清型公式为6,7:e,h:e,n,z15。所有暴发菌株被分类为ST2443。WGS结果显示了两个不同的系统发生学簇，其中簇内单核苷酸多态性（SNP）距离范围从2到503，这表明这些菌株之间既有近期共同祖先，也存在显著的基因组多样性。值得注意的是，两个食品样本（SCGL31和SCGL35）与患者样本（SCGL39）之间显示出密切的基因组相关性，支持了食品传播与临床感染之间的直接联系。暴发源被追溯到受污染的食品和受感染的餐厅员工。毒力基因分析表明，这些菌株携带了多个关键毒力因子，包括*invA*、SPI-1至SPI-5以及菌毛相关基因。所有菌株均对萘啶酸表现出耐药性。尽管未检测到获得性抗性基因，但发现了一个与喹诺酮抗性相关的*gyrA* D87Y突变。

**结论**

本次研究首次详细描述了在中国由*S. Braenderup* ST2443引起的食源性暴发。研究结果强调了WGS在暴发调查中的重要性，并指出需要严格的卫生措施和持续的基因组监测以降低未来风险。通过综合分析流行病学和基因组数据，研究人员不仅揭示了*S. Braenderup*的传播路径，还为该菌株的致病机制和耐药性提供了新的见解。这些发现对于理解*S. Braenderup*在中国的流行情况以及制定相应的防控策略具有重要意义。

**介绍**

非伤寒沙门氏菌（NTS）是一种常见的肠道病原体，经常与食源性疾病暴发相关。全球范围内，NTS每年导致约9380万例感染和155000例死亡。肉类和家禽产品的消费已被认为是NTS暴发的一个重要因素，这凸显了食品行业和农业机构在实施血清型特异性预防措施方面的重要性。在各种NTS血清型中，*Salmonella* Braenderup因其与暴发的关联性以及其在全球范围内的增加趋势而逐渐成为一个中等负担的血清型。

*S. Braenderup*因其在全球范围内的广泛检测和参与大规模暴发而受到全球关注。该血清型已被归因于多个国际暴发事件，表明其可能具有跨境传播的能力。例如，在2023年，英国报告了与食用冰山生菜相关的多个*S. Braenderup*暴发事件。欧洲疾病预防控制中心（ECDC）在2021年记录了12个欧盟/欧洲经济区国家和英国共348例*S. Braenderup*暴发，包括68例住院病例，很可能与进口的瓜类有关。在美国，2012年7月25日至2013年2月27日期间，有48例*S. Braenderup*感染病例报告，其中孵化场被认为是潜在的来源。日本在2008年也报告了一起*S. Braenderup*暴发，可能由受污染的鸡蛋引起。

尽管*S. Braenderup*在全球范围内具有一定的流行性，但在中国的相关研究仍较为有限。此次研究调查了2023年7月杭州某餐厅的一起疑似食源性暴发，最终确认*S. Braenderup*为病原体。通过综合流行病学调查、病原体检测和全基因组测序，研究人员确认了该暴发事件与受污染食品之间的联系。该研究为在中国有限的*S. Braenderup*文献提供了补充，并为分析和评估类似暴发事件提供了关键信息。此外，该研究强调了提高对*S. Braenderup*感染的认识的重要性，支持全球对抗这一新兴病原体的努力。

**材料与方法**

研究人员对2023年7月26日下午5点收到的来自杭州某三级医院的通知进行了详细调查。该医院的胃肠科在2023年7月24日下午2点至6点期间治疗了四名患者，他们均通过粪便培养测试出*Salmonella*阳性。初步访谈表明，这四名患者都曾在2023年7月23日晚上6点在该餐厅用餐，这表明可能存在食源性暴发。对此，杭州市上城区疾病预防控制中心（CDC）与上城区市场监督管理局迅速开展了现场流行病学调查，涵盖了2023年7月21日至26日期间可能发生的病例。

研究人员制定了病例定义，包括临床诊断和实验室诊断。临床诊断包括在2023年7月21日至26日于该餐厅用餐后，在24小时内出现至少三次腹泻或至少两次呕吐的个体。实验室诊断包括符合临床标准且通过肛拭子、粪便培养或PCR检测出*Salmonella*的个体。

在样本收集方面，研究人员在2023年7月26日从10名晚班员工中收集了肛拭子样本，同时收集了9份食品样本和18份环境拭子样本。在2023年7月27日，从13名早班员工中收集了肛拭子样本，并从4名门诊患者中提交了粪便样本和细菌分离物。在2023年7月28日和31日，对这四名患者的粪便样本再次进行了收集，以监测治疗进展。在2023年7月31日，对之前检测为阳性的三名餐厅员工进行了随访，收集了肛拭子样本。同时，在2023年8月13日，对受污染的餐厅进行了随访，收集了14份食品样本和20份环境拭子样本，以评估餐厅清洁和消毒措施的效果。此外，还对三名治疗后的员工收集了肛拭子样本，以监测*Salmonella*携带期和评估治疗效果。

在病原体筛查方面，研究人员对2023年7月26日收集的10名餐厅员工的肛拭子样本进行了多重PCR检测，以检测22种病原微生物。同时，对患者粪便样本、员工肛拭子样本以及2023年7月26日、27日、28日、31日和8月13日收集的食品和环境样本进行了针对*invA*基因的荧光PCR检测。

在病原体分离和抗微生物敏感性测试方面，研究人员按照国家食品安全标准《食品微生物学检验—沙门氏菌检验》（GB 4789.4–2016）对粪便样本、肛拭子样本、食品样本和环境拭子样本进行了培养，以分离疑似菌株。分离出的菌株通过生化鉴定和VITEK 2 Compact自动化系统进行抗微生物敏感性测试，并根据临床和实验室标准研究所（CLSI）指南M100，2024版进行结果解释。

在全基因组测序和生物信息学分析方面，研究人员对细菌菌株进行了培养，并使用TIANamp细菌DNA试剂盒提取了总基因组DNA。随后，使用Enzymic Universal DNAseq Library Prep Kit（KAITAI-BIO，AT4107）制备了DNA文库，并在Illumina NovaSeq 6000平台上进行了测序。原始测序数据经过去除接头和低质量读数处理，以生成干净数据。通过FastQC v0.12.1工具对干净数据进行了质量评估。

原始测序读数被上传至EnteroBase平台进行下游分析。在EnteroBase中，使用了Achtman 7基因MLST方案，基于七个沙门氏菌管家基因分配多基因序列分型（MLST）资料。每个序列类型都根据该方案分配了唯一的标识符。血清型鉴定使用了EnteroBase中的SeqSero v1.2工具和SISTR1工具。通过ResFinder v4.1工具识别了获得性抗菌素抗性基因（ARGs）和染色体点突变，并设定了90%的同源性和60%的覆盖率阈值。毒力因子的基因注释通过Virulence Factor Database（VFDB）工具和abricate软件完成。

在基因组组装和质量评估方面，研究人员使用了Unicycler v0.4.8工具进行了*de novo*基因组组装，并使用了checkM v1.2.2工具评估了组装基因组的质量。所有菌株的核心基因对齐结果通过Panaroo版本1.2.9工具获得。最终的系统发生树通过IQ-TREE版本2.1.4工具构建。菌株之间的系统发生关系通过基于核心基因组SNP的SNP-dists工具评估。此外，使用了pheatmap R包生成了热图。

**结果**

调查发现，该餐厅是上海总部旗下的知名连锁餐厅，设有四个分店，均从上海总部集中获取原料。在其他杭州分店的调查中，未发现过去五天内顾客出现相似腹泻病例。受影响的餐厅专门经营粤菜，位于上城区某大型购物中心，每日营业时间为上午11点至晚上10点，共雇佣23名员工。2023年7月23日，四名后来出现症状的个体在该餐厅用餐，时间在晚上6点至7点之间，这表明可能存在食源性暴发。研究人员随后对受影响的餐厅进行了现场调查，并在2023年7月26日和27日对可能的病例进行了调查。

**流行病学调查与病例背景**

通过回顾性调查，研究人员还发现了另外两组在该餐厅用餐的顾客，他们在同一时间段内出现了食物中毒的症状，如腹泻、腹痛和发热。在其中一组中，四人中有三人报告了腹泻和发热，而在另一组中，两人出现了腹泻和腹痛。这些患者在其他区的门诊诊所接受了治疗，但未收集生物样本。此外，三名餐厅员工的样本在2023年7月26日和27日进行了收集，其中三名员工的样本为阳性，而其余员工的样本为阴性。

**多重PCR病原体筛查与*invA*基因荧光PCR检测**

在2023年7月26日，研究人员对10名晚班员工的肛拭子样本进行了处理，并将每份样本的100μL加入单个离心管中。随后，使用FilmArray GI Panel（bioMérieux，RFIT-ASY-0116）进行了嵌套多重PCR检测，以检测22种病原微生物。同时，对患者粪便样本、员工肛拭子样本以及2023年7月26日、27日、28日、31日和8月13日收集的食品和环境样本进行了针对*invA*基因的荧光PCR检测。

**病原体分离、抗微生物敏感性测试和血清型鉴定**

研究人员按照国家食品安全标准《食品微生物学检验—沙门氏菌检验》（GB 4789.4–2016）对粪便样本、肛拭子样本、食品样本和环境拭子样本进行了培养，以分离疑似菌株。分离出的菌株通过生化鉴定，并使用VITEK 2 Compact自动化系统进行抗微生物敏感性测试，结果根据临床和实验室标准研究所（CLSI）指南M100，2024版进行解释。血清型鉴定使用了丹麦的SSI沙门氏菌诊断血清，涵盖了60种血清型，以确定菌株的具体分类。

**全基因组测序和生物信息学分析**

研究人员对细菌菌株进行了培养，并使用TIANamp细菌DNA试剂盒提取了总基因组DNA。随后，使用Enzymic Universal DNAseq Library Prep Kit（KAITAI-BIO，AT4107）制备了DNA文库，并在Illumina NovaSeq 6000平台上进行了测序。原始测序数据经过去除接头和低质量读数处理，以生成干净数据。通过FastQC v0.12.1工具对干净数据进行了质量评估。

原始测序读数被上传至EnteroBase平台进行下游分析。在EnteroBase中，使用了Achtman 7基因MLST方案，基于七个沙门氏菌管家基因分配多基因序列分型（MLST）资料。每个序列类型都根据该方案分配了唯一的标识符。血清型鉴定使用了EnteroBase中的SeqSero v1.2工具和SISTR1工具。通过ResFinder v4.1工具识别了获得性抗菌素抗性基因（ARGs）和染色体点突变，并设定了90%的同源性和60%的覆盖率阈值。毒力因子的基因注释通过Virulence Factor Database（VFDB）工具和abricate软件完成。

在基因组组装和质量评估方面，研究人员使用了Unicycler v0.4.8工具进行了*de novo*基因组组装，并使用了checkM v1.2.2工具评估了组装基因组的质量。所有菌株的核心基因对齐结果通过Panaroo版本1.2.9工具获得。最终的系统发生树通过IQ-TREE版本2.1.4工具构建。菌株之间的系统发生关系通过基于核心基因组SNP的SNP-dists工具评估。此外，使用了pheatmap R包生成了热图。

**讨论**

本次研究的发现表明，*S. Braenderup*在餐厅环境中具有传播能力，而该环境中的多个样本可能成为传播源。通过WGS，研究人员发现这些菌株之间存在显著的遗传多样性，这可能反映了不同的传播路径或独立的污染事件。例如，食品样本SCGL35与患者样本SCGL20之间仅存在2个SNP差异，这表明可能存在共同的污染源。相比之下，来自三名家庭成员的菌株（SCGL38、SCGL39、SCGL40）之间存在较大的SNP差异，这可能意味着这些个体的感染源并非直接相关，而是来自不同的途径。

此外，研究人员还发现，某些个体在感染后数天内仍能检测到*S. Braenderup*，这表明这些个体可能成为无症状携带者，进一步传播病原体。在治疗效果方面，大多数患者在三天的抗生素治疗后清除了病原体，而少数患者需要长达六天的时间。这种清除时间的差异可能反映了个体对治疗的反应不同。

在餐厅操作过程中，研究人员发现了多个可能的污染点。例如，切菜工具和切板表面、水龙头和操作台表面、杯内外壁、冰箱内部、餐盘表面等。这些污染点可能表明在食品处理过程中存在交叉污染或不洁操作。例如，切菜工具和切板表面可能在处理过程中被污染，并在后续操作中传播到其他食品上。

本次研究的发现不仅揭示了*S. Braenderup*在杭州的传播情况，也为进一步理解该菌株在中国的流行病学特征提供了重要信息。通过WGS，研究人员能够区分出不同的遗传簇，并识别出可能的污染源。此外，研究还强调了对*S. Braenderup*进行持续监测和研究的重要性，以防止未来的传播事件。

**伦理批准**

本次研究获得了杭州市疾病预防控制中心的伦理批准（批准号：2025–93）。

**资金支持**

本研究得到了浙江省疾病预防控制科技计划的支持（资助编号：2025JK044）。

**作者贡献声明**

本研究的概念化和设计由SH和XH完成；实验操作由YF、XW和RT进行；数据分析由YF、HZ、PZ和HY完成；论文草稿由YF撰写；论文的审阅和编辑由XW、HY、SH和XH完成。所有作者都阅读并批准了最终论文。

**关于生成式AI和AI辅助技术的声明**

在撰写本文的过程中，作者使用了ChatGPT来提高论文的可读性。在使用该工具后，作者对句子进行了必要的审阅和编辑，并对论文内容负有全部责任。