医院废水宏基因组分析揭示抗菌素耐药基因与机会致病菌的全国分布特征及环境风险

本研究通过全国范围的医院废水宏基因组测序，系统分析了抗菌素耐药基因(ARGs)和机会致病菌的分布特征。研究发现不同医院存在显著的空间异质性耐药谱，OXA型β-内酰胺酶(blaOXA )为优势ARGs，"五大"碳青霉烯酶(KPC/IMP/VIM/NDM/OXA-48-like)和mcr基因呈现区域特异性分布，且抗生素浓度普遍超过风险商值(RQ)。该研究为制定医院废水预处理策略提供了重要依据。

　　

抗生素耐药性(AMR)已成为全球公共卫生的重大威胁，而医疗机构被认为是耐药基因(ARGs)产生和传播的热点区域。医院废水(HWW)作为含有抗生素、耐药菌和耐药基因的复杂排放源，可能通过污水系统将耐药污染物扩散至环境。然而，目前缺乏全国尺度的医院废水耐药组(resistome)和微生物组(microbiome)系统性研究，且传统培养方法难以全面监测微生物多样性。这些问题使得评估医院废水对AMR传播的贡献面临挑战。

为解决这一科学问题，来自英国的研究团队在《Journal of Infection》发表了全国性研究成果。该研究采用废水流行病学(WBE)结合宏基因组测序技术，对威尔士8家主要医院的废水进行了为期4个月(2023年4-7月)的系统监测，分析了ARGs、ESKAPEE病原体(包括肠球菌、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯菌等)和WHO重点真菌的分布特征，并整合抗生素使用数据和化学分析评估环境风险。

研究主要采用以下方法：(1)采集8家医院每周24小时复合废水样本(n=397)；(2)宏基因组测序(平均1.43亿reads/样本)分析ARGs和微生物分类；(3)AMR++流程和Kraken2进行生物信息学分析；(4)超高效液相色谱-串联质谱检测抗生素残留；(5)风险商(RQ)评估抗生素选择压力。

研究结果揭示：

1. 多样性及丰度
   医院间ARGs总丰度(RPKM)和多样性(Shannon指数)存在显著差异(p<0.01)，最小规模的Aberystwyth医院(A-H)反而显示出最高ARGs负荷。氨基糖苷类、β-内酰胺类和MLS(大环内酯-林可酰胺-链阳霉素)耐药基因占主导，OXA型β-内酰胺酶为最丰富ARGs。

2. 关键耐药基因
   "五大"碳青霉烯酶呈现医院特异性分布：A-H检出bla_OXA-48-like
   、bla_IMP
   和bla_VIM
   ；Glamorgan医院(G-H)则以bla_KPC
   为主且mcr-10.1变异体丰度最高。mcr-9.1在多数医院普遍存在，但A-H样本中几乎未检出。

3. 微生物群落
   Pseudomonadota(50%)和Bacteroidota为优势菌门。ESKAPEE病原体相对丰度波动显著(0.663-11.485%)，其中A-H和G-H波动最大。真菌群落以念珠菌(Candida)、镰刀菌(Fusarium)和光滑念珠菌(Nakaseomyces glabratus)为主，G-H的酿酒酵母(Saccharomyces)占比超50%。

4. 宿主预测
   网络分析显示不动杆菌(Acinetobacter)和气单胞菌(Aeromonas)可能是多药耐药基因的主要宿主。肠杆菌(Enterobacter)和克雷伯菌(Klebsiella)与bla_CTX
   基因显著相关(p<0.01)。

5. 抗生素风险
   化学分析显示万古霉素在A-H(52%)、L-H(34.1%)废水占比最高。甲硝唑、克拉霉素等抗生素的RQ值普遍≥1，存在高AMR选择风险。

讨论部分强调三个关键发现：首先，小规模医院可能因抗生素管理差异成为"耐药热点"，这挑战了传统认知；其次，碳青霉烯酶和mcr基因的地理分布差异提示需要区域定制化防控策略；最后，常规污水处理工艺难以消除ARGs，建议采用臭氧氧化等高级处理技术。

该研究的创新性在于首次全国尺度整合了医院废水的宏基因组学、抗生素化学分析和处方数据，为AMR监测提供了新范式。研究结果直接支持了医院废水预处理的必要性，特别是对沿海地区医院排放的严格管控。未来研究可扩展至全年监测，并探索耐药基因与临床感染的关联性，为精准防控提供依据。