量化抗生素使用对马拉维成人肠道微生物组和耐药组的旁观者效应

《Nature Communications》：Quantifying the bystander effect of antimicrobial use on the gut microbiome and resistome in Malawian adults

本研究针对抗生素治疗脓毒症时对肠道微生物组产生的“旁观者效应”这一关键问题，在抗生素耐药性（AMR）负担沉重的马拉维开展研究。研究人员通过纵向采样和宏基因组深度测序，结合贝叶斯回归模型，量化了常用抗生素对肠道菌群组成和耐药基因库的动态影响。结果发现，头孢曲松等广谱抗生素会显著增加肠杆菌目（如大肠杆菌）丰度，并促进氨基糖苷类和大环内酯类耐药基因的流行，即使这些并非其直接靶点。该研究为制定基于证据的抗菌药物管理（AMS）策略提供了关键定量数据，对遏制AMR具有重要意义。

　　

在全球公共卫生领域，抗生素耐药性（Antimicrobial Resistance, AMR）正构成日益严峻的威胁。为了应对这一挑战，抗菌药物管理（Antimicrobial Stewardship, AMS）成为关键策略，其核心原则之一是尽量减少抗生素使用对非目标细菌（即“旁观者”细菌）的选择压力，也就是所谓的“旁观者效应”（bystander effect）。理想情况下，应选择抗菌谱尽可能窄的药物，以降低促进AMR的风险。然而，尽管最小化旁观者效应是选择抗生素时的重要考量，但关于特定抗生素在个体层面造成该效应的强度和持续时间的定量数据却十分缺乏。这一问题在医疗资源匮乏、诊断工具有限、AMR负担尤为沉重的地区（如撒哈拉以南非洲）显得更加突出。在这些地区，脓毒症治疗往往依赖于早期经验性使用广谱抗生素，这可能导致大量未感染或非细菌感染患者也接受了不必要的抗生素治疗，从而加剧了AMR的蔓延。因此，准确量化抗生素使用的旁观者效应，对于制定和实施能够最小化AMR发展的、基于证据的AMS策略至关重要。

近日，一项发表在《Nature Communications》上的研究题为“Quantifying the bystander effect of antimicrobial use on the gut microbiome and resistome in Malawian adults”的工作，为填补这一关键数据空白提供了重要见解。该研究由Edward Cunningham-Oakes、Joseph M. Lewis等研究人员完成，他们利用马拉维布兰太尔市成人脓毒症队列的宝贵资源，通过纵向采样和宏基因组深度测序技术，深入探究了抗生素暴露前后肠道微生物组（microbiome）和耐药组（resistome）的动态变化，并采用贝叶斯回归模型量化了不同抗生素的特定效应。

为了开展这项研究，作者团队利用了先前在马拉维女王伊丽莎白中央医院建立的成人脓毒症观察性临床队列。该队列包括225名接受抗生素治疗的脓毒症住院患者（暴露组）、100名年龄性别匹配的未暴露抗生素的住院患者（住院对照组）以及100名社区健康对照者。研究收集了基线（入院24小时内）及之后第7、28、90和180天的粪便或直肠拭子样本，从而获得了宝贵的纵向样本库。本研究则对其中162名参与者的426个样本（通过质量控制）进行了鸟枪法宏基因组测序（shotgun metagenomic sequencing）。主要的抗生素暴露包括头孢曲松（86%的暴露者使用）、复方新诺明（51%）、环丙沙星（28%）和阿莫西林（15%）。研究人员开发了贝叶斯回归模型（Bayesian regression models），将微生物组α多样性（Shannon diversity）、特定分类单元（如门、目、属）的读长计数以及抗菌素耐药基因（通过AMRFinderPlus和ResFinderFG鉴定）的存在与否与个体抗生素暴露（头孢曲松、环丙沙星、复方新诺明、阿莫西林）、住院情况以及样本类型（粪便vs直肠拭子）联系起来，并考虑了抗生素效应停止后的指数衰减。这种方法允许对重复测量进行统计控制，并可以模拟不同AMS策略的潜在影响。

Quantifying the bystander effect on microbiome: ceftriaxone and ciprofloxacin exposure is associated with increased Enterobacterales abundance

研究人员首先分析了微生物组组成的变化。他们发现，抗生素暴露组（住院/抗生素暴露）在访视1（第7天，即抗生素暴露高峰期）的Shannon多样性（alpha多样性）下降最为明显。

贝叶斯线性模型显示，头孢曲松暴露与多样性下降关联最强，住院本身也与多样性降低相关。模拟预测显示，Shannon多样性在扰动后约50天恢复到基线水平。然而，基于Bray-Curtis相异度的Beta多样性分析表明，尽管alpha多样性恢复，但抗生素暴露导致了微生物组组成的持久改变，这种差异持续到暴露后6个月。在分类学组成上，抗生素暴露组在访视1时，变形菌门（Proteobacteria），特别是肠杆菌目（Enterobacterales）的相对丰度显著增加。

负二项式贝叶斯混合效应模型证实，头孢曲松和环丙沙星暴露与变形菌门、肠杆菌目以及其中的埃希氏菌属（Escherichia）/志贺氏菌属（Shigella）丰度增加相关。抗生素暴露效应的中位半衰期约为11天。模拟显示，抗生素相关效应通常在暴露后30天内恢复基线。

Ceftriaxone exerts a bystander effect on the resistome, increasing prevalence of aminoglycoside and macrolide resistance

接下来，研究团队转向耐药组分析。使用AMRFinderPlus，他们在所有样本中鉴定出369个独特的AMR基因。在抗生素暴露高峰期的访视1，住院/抗生素暴露组中与氨基糖苷类、大环内酯类和头孢菌素类耐药相关的基因亚类更为流行。

混合效应逻辑回归模型分析表明，头孢曲松暴露与氨基糖苷类（主要是aac(6')-i, aac(3")-ii, aph(3')-ii等基因）、大环内酯类（mphA, msrC, ermB）和利福霉素（arr）耐药基因亚类的存在增加显著相关。环丙沙星暴露也显示出与氨基糖苷类（aac(6')-i）和大环内酯类（mphA, ermC）耐药基因相关的类似趋势。当将β-内酰胺酶基因区分为拟杆菌属相关基因（如cfiA, cblA等）和其他基因（如blacTX-M-15）后，模型显示头孢曲松暴露与非拟杆菌属头孢菌素耐药基因（主要是blacTX-M-15）的存在相关。值得注意的是，耐药组模型中抗生素暴露效应的半衰期（中位数76天）比分类学模型更长，表明耐药基因的持久性更强。

Resistance is associated with clinically relevant Enterobacterales, including E.coli

为了明确耐药基因与临床相关病原体的关联，研究人员通过宏基因组组装和分箱（binning）技术，从样本中重构了260个高质量的大肠杆菌（Escherichia coli, E. coli）基因组。与通过ESBL（超广谱β-内酰胺酶）选择性培养基分离的菌株基因组相比，宏基因组方法揭示了更为多样的大肠杆菌种群。

对大肠杆菌特异性AMR基因的分析发现，头孢曲松暴露与大肠杆菌中氨基糖苷类（aac(3')-2, aac(6')-1）、大环内酯类（mphA）、头孢菌素类（主要是blacTX-M-15, blacMY-2）、喹诺酮类（主要是QRDR点突变）、磺胺类（sul基因）以及磷霉素、黏菌素、氨曲南耐药相关点突变的存在显著相关。这表明头孢曲松对耐药组的旁观者效应至少部分是通过促进携带多重耐药基因的大肠杆菌来实现的。

综上所述，这项研究通过先进的宏基因组学和统计建模方法，首次在马拉维这一AMR高负担地区，量化了抗生素治疗脓毒症对肠道微生物组和耐药组的旁观者效应。研究揭示，头孢曲松作为一线脓毒症治疗药物，对微生物组和耐药组产生广泛影响，不仅促进肠杆菌目（尤其是大肠杆菌）的增殖，还导致其携带非靶向（如氨基糖苷类、大环内酯类）耐药基因。尽管这些扰动大多在30天左右恢复，但微生物组组成的改变可持续更久。此外，广泛用于HIV感染者预防的复方新诺明也与头孢菌素耐药相关，提示其大规模使用可能是ESBL基因定植的重要驱动因素。

该研究的结论具有重要的实践意义。首先，它提供了关键数据，使未来的AMS策略能够基于对特定抗生素“旁观者效应”的定量理解进行优化，例如通过模拟不同用药方案（如早期降阶梯治疗）对耐药菌定植的影响。其次，研究强调了在大肠杆菌等高携带率病原体中控制耐药性的重要性，为探讨通过改善水卫生、感染预防控制或微生态干预来增强“定植抗性”提供了依据。最后，研究揭示了资源有限设置与高收入地区在抗生素效应上的潜在差异，强调了本地化数据对于制定有效AMS政策的重要性。这项研究为在AMR负担最重的地区开展更具针对性和证据基础的感染防控实践迈出了重要一步。