基于ATLAS数据库的全球产ESBL及多重耐药大肠杆菌分布与发病率观察性研究

本研究基于ATLAS全球监测数据，系统分析了2004–2022年间六大洲64个国家113,139株大肠杆菌的耐药表型与基因型特征。结果显示26.6%的菌株表现为MDR表型，18.79%产ESBL；研究进一步揭示了经济水平、大洲分布与非处方抗生素销售等因素与MDR及ESBL表型显著相关，为全球抗菌药物耐药性防控策略提供了关键数据支撑和决策依据。

　　

抗菌药物耐药性（AMR）已成为全球公共卫生领域的重大挑战，尤其革兰阴性菌中的大肠杆菌（Escherichia coli）因其高携带率和传播能力，被世界卫生组织（WHO）列为AMR监测的关键指示病原体。尽管自2015年WHO发布《全球控制AMR行动计划》以来，国际社会已付出诸多努力，但在资源有限地区，监测体系薄弱、实验室能力不足及数据缺失等问题依然突出，严重制约了对AMR真实负担的评估与干预策略的制定。

在此背景下，研究团队利用ATLAS（Antimicrobial Testing Leadership and Surveillance）全球监测项目中2004至2022年间来自64个国家、六大洲的113,139株大肠杆菌数据，开展了一项大规模观察性研究，系统分析其多重耐药（MDR）及超广谱β-内酰胺酶（ESBL）表型的全球分布、发病率及相关影响因素。该研究近日发表于《Clinical Epidemiology and Global Health》，为全球AMR防控提供了迄今最全面、跨 Continent 的数据支持。

在研究设计与方法层面，作者团队采用了回顾性分析策略，数据来源于Vivli AMR数据共享平台，涵盖ATLAS、INFORM、TEST与SPIDAAR四个子项目。所有菌株经MALDI-TOF质谱鉴定，药敏试验采用标准化肉汤微量稀释法，依据EUCAST（v.15-2025）折点判断敏感与耐药。表型分析涵盖九大类抗生素，包括青霉素类、单环β-内酰胺类、氨基糖苷类、头孢菌素类、喹诺酮类、碳青霉烯类、四环素类、大环内酯类及复合制剂。基因分型则通过多重PCR检测包括SHV、TEM、CTX-M、KPC、NDM等在内的β-内酰胺酶基因。统计分析采用SPSS与PowerBI完成，通过描述性统计、单因素与多因素层次回归模型识别MDR与ESBL表型相关的社会人口学与医疗因素。

研究结果部分呈现了丰富而多层次的数据洞察：

3.1. 社会人口学结构显示，样本覆盖了全部年龄组，以19–64岁（45.11%）和65–84岁（35.43%）患者为主，样本多来源于普通内科病房（44.85%），尿液与血液样本占比最高（合计超50%），住院患者菌株占63.23%。

3.2. 表型耐药分析指出，26.6%（30,102株）的菌株呈MDR表型，ESBL阳性率为18.79%。碳青霉烯类总体耐药率为10%，其中美罗培南耐药率最高（8.26%）。泌尿生殖道与血流来源样本的ESBL与MDR发生率显著更高（p < 0.05）。

3.3. 全球分布比较显示，南美洲与欧洲的MDR发病率较高（分别为15.48/千人和15.66/千人），ESBL表型在亚洲（17.16/千人）和北美洲（15.22/千人）更为普遍。非洲与大洋洲虽样本量有限，但也显示出不容忽视的耐药负担。

3.4. 基因型谱中，bla_TEM-1（17.21%）、bla_SHV-1（3.48%）和bla_SHV-11（6.74%）是主要的AmpC型β-内酰胺酶基因；ESBL基因中以bla_CTX-M-1组最常见（53.8%），其中bla_CTX-M-15占46.65%。同时，碳青霉烯酶基因bla_KPC-2/3及bla_NDM-1也有检出，提示耐药机制复杂性与传播风险。

3.5. 多因素分析揭示，中低收入国家（aOR: 1.14）、南美洲（aOR: 1.21）、抗生素非处方销售（aOR: 1.10）及住院患者（aOR: 1.09）是MDR表型的显著风险因素。

3.6. 对于ESBL表型，中高收入国家（aOR: 1.40）、中等人类发展指数（aOR: 1.57）、亚洲（aOR: 3.02）、医疗支出低于GDP的5%（aOR: 0.52）及非处方销售（aOR: 3.27）等因素具有显著预测价值。

研究的结论与讨论部分强调，AMR的全球分布高度不均衡，中低收入地区由于监测能力不足、抗生素滥用及感染控制措施欠缺，承受着更沉重的耐药负担。非处方抗生素销售与耐药率显著相关，凸显了加强药物监管与 stewardship 的紧迫性。此外，碳青霉烯类及第三代头孢菌素耐药的出现与传播，对临床最后防线药物构成严重威胁。

该研究不仅系统描绘了MDR与ESBL阳性大肠杆菌的全球图景，也为未来防控策略指明了方向——亟需在数据薄弱地区扩大实验室能力建设、推行诊断导向的抗菌药物管理、并加强感染控制措施。研究者呼吁全球协作，填补数据缺口，共同应对不断演变的AMR挑战。