构建"一体化健康"桥梁：基于临床与污水监测的英格兰两年纵向研究揭示COVID-19对社区抗生素耐药性的影响机制

本研究创新性地采用废水流行病学(WBE)方法，结合临床处方数据，对英格兰四个社区进行两年纵向监测，揭示COVID-19防控措施通过减少社会接触而非仅降低抗生素处方量来影响AMR（抗生素耐药性）传播的机制，为制定基于One Health理念的AMR防控策略提供重要实证依据。

　　

在全球抗击COVID-19疫情的背景下，一个长期被忽视的"隐形大流行"——抗生素耐药性(AMR)问题正持续加剧。尽管抗生素对病毒感染无效，但疫情期间全球范围内存在明显的抗生素滥用现象。与此同时，封锁等防控措施又可能通过减少人际接触意外影响AMR传播。这种矛盾现象背后，隐藏着人类行为、抗生素使用和耐药基因传播之间复杂的相互作用机制。传统基于医院和处方的监测方法难以全面捕捉社区层面的AMR动态，而新兴的废水流行病学(WBE)技术为破解这一难题提供了全新视角。

来自英国的研究团队在《Journal of Global Antimicrobial Resistance》发表重要成果，通过整合临床处方数据和WBE技术，对英格兰四个不同规模的社区开展为期两年(2020年4月至2022年3月)的纵向研究。研究人员每周采集污水处理厂进水样品，检测17种抗生素及其代谢物，同时监测5种抗生素耐药基因(ARGs：ermB、tetW、sul1、qnrS和blaCTX-M)和I类整合子(intI1)。研究创新性地建立了人口标准化日摄入量(PNDI)与人口标准化日处方量(PNDP)的比对模型，并首次将COVID-19感染率数据纳入三角分析。

关键技术方法包括：1) 采用固相萃取(SPE)和LC-MS/MS检测废水中抗生素及其代谢物；2) 通过qPCR定量ARGs并采用16S rRNA进行标准化；3) 开发PrAna R包提取NHS处方数据；4) 建立PNDI/PNDP计算模型；5) 运用主成分分析(PCA)等多变量统计方法。

【研究结果】
3.1 COVID-19不同阶段抗生素使用与ARGs变化
研究发现2021-2022年COVID-19感染率较上年增加449.8%(P<0.01)，同期抗生素PNDI和PNDP分别增长17.2%和5.8%。阿莫西林和克拉霉素在2020-2021年使用量显著降低(分别减少31.5%和13.5%)，但在2021-2022年出现反弹。除大城市D外，其他站点ARGs丰度平均增加196%。

3.2 处方与消耗量比对模型
建立PNDI(废水推算的实际消耗量)与PNDP(处方数据)的比对模型显示，阿莫西林代谢物(AMXa)和克拉霉素的PNDI/PNDP比值分别为1.28和0.99，具有最佳相关性(r_s
≤0.81，P<0.05)，成为理想的社区感染监测生物标志物。而克林霉素因50%以上通过外用途径使用，显示较大差异。

3.3 三要素数据三角分析
PCA分析显示57%-77%的ARGs变异可由抗生素使用和COVID-19感染率解释。值得注意的是，阿莫西林、头孢氨苄、克拉霉素和环丙沙星的使用趋势与COVID-19感染率高度同步(r_s
≤0.85)，且废水监测数据比处方数据提前1-2个月显示感染趋势变化，证实WBE可作为疫情早期预警系统。

【结论与意义】
这项开创性研究首次证实：1) COVID-19防控措施通过减少社会接触(而非单纯限制抗生素处方)间接影响AMR传播；2) 阿莫西林代谢物和克拉霉素是理想的社区感染WBE生物标志物；3) WBE较临床数据能更早(1-2个月)捕捉疫情变化；4) 大城市中抗生素使用与感染率相关性更强，而小城镇中ARGs与感染率关联更显著。

研究为AMR防控提供了三点范式转变：首先，突破传统仅关注抗生素用量的局限，提出社会行为干预同样关键；其次，证实WBE可作为低收入国家缺乏电子医疗记录时的替代监测工具；最后，建立了一体化健康(One Health)框架下环境-临床数据整合分析的黄金标准。正如作者强调："废水监测将成为后疫情时代公共卫生决策不可或缺的'社区听诊器'"。这些发现对全球AMR防控政策制定具有里程碑意义，特别是为资源有限地区提供了可扩展的监测解决方案。