综述：全球抗生素热点与风险：一体化健康评估（One Health assessment）

本文从一体化健康（One Health）视角出发，系统分析 137 种抗生素在全球环境中的分布、共存情况及风险。发现不同区域抗生素分布差异大，废水处理厂液体和动物粪便风险高，为防控抗生素滥用提供依据，助力优化抗生素使用策略。

　　

1. 引言

抗生素污染和抗菌耐药性（AMR）已成为紧迫的环境健康问题。近年来，全球抗生素消费量急剧上升，2000 - 2015 年人类抗生素使用量增长 65%，预计到 2030 年将增长 200%；2018 年兽用抗生素使用量达 76704 吨，预计 2030 年将增至 105596 吨。大量抗生素经生物体排泄进入环境，诱导抗生素耐药基因（ARGs）产生，威胁人类和动物健康，2019 年 AMR 导致全球 495 万人死亡。

抗生素还会干扰氮循环过程，影响微生物功能基因和活性，导致一氧化二氮排放增加，进而引发全球变暖和臭氧层损耗等环境问题。因此，从一体化健康（One Health）的角度理解抗生素在环境中的作用及 AMR 传播至关重要。One Health 旨在通过整体、平衡和系统的策略优化人类、动物和生态系统的健康，强调各相关领域的密切沟通与合作。

本研究通过建立数据库，系统分析相关数据，旨在阐明抗生素的全球分布模式、不同大陆和环境隔间中抗生素的检测频率及残留浓度、确定全球环境中的优先抗生素、评估优先抗生素的耐药风险及对氮循环微生物的风险，并从 One Health 角度揭示全球抗生素污染的本质。

2. 方法论

2.1 数据集

研究数据从 Web of Science 检索，通过关键词搜索与抗生素及特定环境隔间相关的文献，如 “废水处理厂”“污泥”“动物养殖场” 等。仅选取 2012 - 2022 年发表于同行评审期刊、包含质量保证（QA）和质量控制（QC）、用英文撰写且报告抗生素浓度数据的文章，最终确定了来自 46 个国家的 253 篇文章。

数据集中包含抗生素名称、分类、环境隔间、国家、地理坐标和参考文献等详细信息，以及每种抗生素的最大、最小、平均和中值浓度。对于未明确报告数据的图表，使用 WebPlotDigitizer 4.6 提取数据。低于方法检测限（MDL）的浓度值用 MDL/√2 替代，并统一数据单位，最终得到涵盖 137 种抗生素、8 个环境隔间的 431441 条记录，这些抗生素按化学结构分为 7 类。

2.2 数据分析

利用 R 程序的 ggplot2 包可视化抗生素在不同大陆和环境隔间的检测情况，采用 Ward 方法和不对称二元聚类分析抗生素的共存关系，并用 Chiplot 绘制共存网络图。通过欧几里得距离矩阵和 Ward 聚类方法确定代表性抗生素，对浓度值取以 10 为底的对数进行统计分析。

从 One Health 角度评估抗生素风险，开发概率环境风险评估模型。将测量的抗生素环境浓度排序，用 Weibull 公式计算百分等级，在 SigmaPlot v.12.0 中绘制浓度图并拟合回归直线，计算斜率、截距和决定系数（R²），进而计算特定百分位数对应的浓度值。选择预测无效应浓度（PNEC_RS）评估人类和动物抗生素耐药性发展风险，用最低抑菌浓度（MIC）评估抗生素对微生物介导的生物地球化学氮循环的影响，对于固相环境隔间，将液相 PNEC_liquid值通过公式转化为 PNEC_solid值。

3. 结果与讨论

3.1 全球抗生素分布模式

研究分析了来自 5 大洲 46 个国家的 22732 个样本，共检测到 137 种抗生素。中国样本和记录数量最多，分别占总数的 68.6% 和 53.5%。亚洲在各环境隔间的数据集记录占比最大，平均达 76%，这可能与亚洲抗生素广泛使用有关，中国作为世界最大的抗生素生产、出口和消费国，抗生素检测比例最高，且可能因使用和排放监管不规范导致检测量增加。

从大洲层面看，亚洲抗生素数据记录量最大，非洲和大洋洲相对较少。磺胺类药物是各大洲最普遍的抗生素类别，占数据集总记录的 44%，其次是大环内酯类。但在欧洲，大环内酯类占比最高，达 33%。喹诺酮类和四环素类在非洲和亚洲的比例高于其他大洲，β - 内酰胺类在欧洲的残留记录较多。

3.2 全球环境中抗生素的共存情况

研究不同大陆相同类型环境隔间以及不同环境隔间中抗生素的共存关系。在液相隔间（地表水、地下水、废水处理厂废水和动物废水）共检测到 125 种抗生素，喹诺酮类和磺胺类在 5 大洲液相中常见，共存频率较高，β - 内酰胺类在欧洲最常见，磺胺类在亚洲占主导。固相隔间（土壤、沉积物、废水处理厂污泥和动物粪便）检测到 73 种抗生素，共检测到 18 种常见抗生素，亚洲检测到的抗生素数量多于其他大洲。

通过聚类分析将 8 个环境隔间分为两类。Type I 包括地表水、地下水、废水处理厂废水和动物废水，Type II 包括土壤、沉积物、废水处理厂污泥、动物废水和动物粪便。磺胺类和喹诺酮类在两类隔间中均常见，Type I 中 β - 内酰胺类较多，主要存在于废水处理厂废水和地表水中，由于其 β - 内酰胺环易水解或降解，在固相和 Type II 隔间中较少见。

磺胺类药物因其水溶性和抗降解性在各大陆和隔间广泛存在。四环素类广泛用作兽药，喹诺酮类用于人和兽医学，且在地下水中降解缓慢。林可霉素作为常用兽用抗生素，在不同液相和固相隔间中均有较高共存频率，因其化学稳定性高，不易自然降解。

3.3 液相和固相中频繁检测到的抗生素浓度

对液相和固相中抗生素的检测频率和浓度进行分析，选取前 30 种抗生素。液相中，磺胺甲恶唑、红霉素等 8 种抗生素检测频率超 50%，磺胺甲恶唑和甲氧苄啶因成本低、治疗广谱细菌感染效果好，常作为磺胺类药物的协同组合使用，检测频率超过 57%。14 种抗生素检测次数超 10000 次，喹诺酮类抗生素的中值浓度最高，为 2.47 ng/L，其次是四环素类、大环内酯类和磺胺类。

固相中，恩诺沙星和多西环素检测频率超 50%，喹诺酮类和四环素类因能与金属阳离子形成复合物，在固相中吸附能力强，检测频率高于液相。9 种抗生素检测次数超 1000 次，林可霉素中值浓度最高，为 4.15 μg/kg。不同类别抗生素中值浓度排序为：磺胺类（0.27 μg/kg）> 喹诺酮类（0.08 μg/kg）> 四环素类（0.04 μg/kg）> 大环内酯类（0.02 μg/kg） 。

液相和固相中抗生素浓度范围差异大，这与不同国家和地区的抗生素消费和处理方式有关，可能涉及部分国家缺乏先进处理工艺或抗生素使用和销售不受限制。磺胺类在液相中检测频率高，在固相中显著降低，与化合物和沉积物性质导致的沉积物 - 水分配系数差异有关。喹诺酮类和四环素类极性强、离子基团多，吸附能力强，大环内酯类功能基团少，吸附能力较弱，磺胺类在土壤中的吸附能力也较弱。

3.4 高检测频率和浓度抗生素的分类与优先级

通过层次聚类分析对液相和固相中抗生素进行分类和优先级排序。液相中，抗生素分为 Clusters Ⅰ 和 Ⅱ，Cluster Ⅰ 中抗生素检测频率和浓度较低；Cluster Ⅱ 中，Subgroup Ⅱa 抗生素检测频率和浓度中等，Subgroups Ⅱb 和 Ⅱc 中抗生素检测频率和浓度较高，包括磺胺类、喹诺酮类和大环内酯类，且具有相似用途或化学结构的抗生素倾向于聚集在特定亚组。从地理分布看，亚洲和欧洲抗生素主要分布在 Clusters I 和 II，浓度相对较低；美洲在 Subgroup Ia 和 Cluster II 中抗生素浓度较高，尤其是废水处理厂废水中的磺胺类药物；非洲 Cluster II 中抗生素浓度升高，地表水中浓度最高。

固相中，抗生素分为 Clusters Ⅲ 和 Ⅳ，Cluster Ⅲ 中抗生素检测频率和浓度较低；Cluster Ⅳ 中，Subgroups Ⅳa 和 Ⅳd 抗生素检测频率低、浓度中等，Subgroups Ⅳb 和 Ⅳc 中抗生素检测频率中等、浓度较高，包括四环素类和喹诺酮类。亚洲检测到 Clusters Ⅲ 和 Ⅳ 中的抗生素，但浓度较低；欧洲 Cluster IV 中喹诺酮类检测频率较高；美洲 Cluster IV 中抗生素浓度较高，尤其是沉积物和废水处理厂污泥中的喹诺酮类。

本研究确定的优先抗生素与中国相关研究结果相似，表明全球和中国在抗生素使用模式和环境暴露方面存在显著相似性，暗示抗生素污染可能通过跨界水流扩散。

3.5 从一体化健康视角的风险评估

从 One Health 视角，用 PNEC_RS和 MIC 评估抗生素对人类、动物和生态健康的风险。

1. 液相中抗生素的风险评估：选择检测频率超 40% 且采样点至少 11 个的抗生素（阿莫西林除外）进行风险评估。以 PNEC_RS为阈值，环丙沙星风险最高，在废水处理厂废水、地表水和地下水中超过阈值的比例分别为 62%、36% 和 12%，废水处理厂废水是最受关注的环境隔间，超 21% 的样本抗生素浓度超阈值，液相环境隔间风险排序为：废水处理厂废水 > 地表水 > 动物废水 > 地下水。以 MIC 为阈值，环丙沙星和氧氟沙星是高风险抗生素，废水处理厂废水风险最高，平均超标百分比为 19%，甲氧苄啶、环丙沙星和氧氟沙星超 MIC 阈值的比例超 20%。废水处理厂是城市抗生素的最终受体，其出水是抗生素的主要人为来源之一，目前废水处理厂不能完全去除抗生素，且不同抗生素去除效率差异大，是抗生素残留和耐药性的主要储存库，其出水也是 ARGs 的主要来源之一，高浓度残留抗生素还会抑制硝化微生物活性，增加一氧化二氮排放。
2. 不同大陆抗生素的风险评估：选择浓度超 PNEC_RS概率高（≥21.82%）的抗生素进行不同大陆的风险评估。非洲所有选定抗生素浓度超 PNEC_RS和 MIC 阈值的概率最高，平均超标概率为 53%，其次是美洲（38%）、欧洲（27%）和亚洲（24%）。环丙沙星在各大陆风险较高，在欧洲超 PNEC_RS比例最高，达 66%；在欧洲和美洲，以 MIC 为阈值时，环丙沙星风险最高；在非洲和亚洲，氧氟沙星风险最高。常规水处理方法难以有效去除环丙沙星，其在水生生态系统中不易被非生物过程降解，易导致耐药基因出现；氧氟沙星对氨氧化细菌（AOB）的 amoA 基因毒性作用高于氨氧化古菌（AOA），可能导致 amoA - AOA 和 amoA - AOB 群落功能冗余。
3. 固相中抗生素的风险评估：选择检测频率超 40% 且采样点超 7 个的抗生素进行固相中风险评估，包括恩诺沙星、诺氟沙星等喹诺酮类和四环素类抗生素。以 PNEC_RS为阈值，恩诺沙星风险最高，最大超标率达 96%，动物粪便风险最高，平均超标比例达 68%。以 MIC 为阈值，诺氟沙星风险最高，动物粪便和沉积物样本中诺氟沙星浓度超 MIC 阈值的比例分别为 24% 和 21%，动物粪便仍是风险最高的环境隔间，风险排序为：动物粪便 > 沉积物 > 废水处理厂污泥 > 土壤。动物无法完全吸收代谢的抗生素，随粪便和尿液排出，导致动物粪便中抗生素超标比例高，且人们可能直接将动物粪便施用于土壤，增加其他环境隔间的抗生素浓度，促进 ARGs 与重金属（如 Cu 和 Zn）的扩散。总体而言，抗生素超 MIC 阈值浓度的比例低于超 PNEC_RS阈值的比例，表明抗生素耐药风险更高，由于固相隔间数据点有限，无法进行更深入的大陆层面分析。

3.6 数据差距与一体化健康视角下抗生素评估的展望

本研究存在一些局限性。数据不平衡，部分国家和环境隔间数据有限，影响研究结果的全面性和代表性；基于 PNEC_RS的风险评估存在不确定性，可能高估或低估风险；部分抗生素对氮循环微生物抑制作用的研究缺乏；MIC 值可能影响风险评估准确性，且 PNEC_RS和 MIC 数据可用性不一致；缺乏标准化抗生素检测方法，影响数据归一化和可比性。

未来研究应综合考虑这些因素，提高风险评估的准确性和可靠性，为制定有效环境管理策略提供科学依据。同时，亚洲抗生素检测频率高，非洲抗生素耐药风险高，需加强对这些地区及关键抗生素（如液相中的环丙沙星、氧氟沙星，固相中恩诺沙星、诺氟沙星）的监测。针对废水处理厂废水和动物粪便等高风险环境介质，需深入研究废水排放、处理工艺和抗生素监管。低收入和中等收入国家在抗生素监测和研究方面存在差距，未来应加强这些地区抗生素和 ARGs 的深入研究，采用 One Health 方法，减少抗生素在人和动物中的使用，建立基于 One Health 原则的排放标准，促进可持续的公共卫生和环境保护。

4. 结论

从 One Health 视角分析 253 篇研究文章，确定了全球分布的 137 种抗生素。不同国家和地区抗生素检测存在显著差异，磺胺类在各大洲分布最广，其次是大环内酯类。喹诺酮类和四环素类在亚洲和非洲更普遍，β - 内酰胺类在欧洲更常见。液相中磺胺类检测频率最高，喹诺酮类中值浓度最高；固相中喹诺酮类和四环素类吸附能力最强，磺胺类中值浓度最高。通过层次聚类确定了液相 10 种、固相 8 种优先抗生素。美洲废水处理厂中抗生素浓度最高，非洲地表水中抗生素浓度最高，亚洲和欧洲各环境隔间抗生素浓度相对较低。风险评估显示，废水处理厂废水和动物粪便风险最高，非洲整体风险最高，环丙沙星和氧氟沙星在液相中风险最高，恩诺沙星和诺氟沙星在固相中风险最高。

本研究为防控抗生素滥用、优化人类和兽用抗生素使用及处方实践提供了依据，强调需进一步深入研究抗生素污染，以更好地了解全球抗生素分布，应对人类、动物和环境面临的健康威胁。