《Current Opinion in Insect Science》：Insecticide Resistance Beyond Genetics: Integrating Microbiomes, Machine Learning, and Emerging Molecular Technologies
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Venkatesan Thiruvengadam|Ashok Karuppannasamy|Subaharan Kesavan印度班加罗尔560024，ICAR-国家农业昆虫资源局，基因组资源分部杀虫剂抗性已成为对全球农业日益严重的威胁，它危及粮食安全、农民生计以及环境健康。目前
Venkatesan Thiruvengadam|Ashok Karuppannasamy|Subaharan Kesavan
印度班加罗尔560024，ICAR-国家农业昆虫资源局，基因组资源分部
杀虫剂抗性已成为对全球农业日益严重的威胁，它危及粮食安全、农民生计以及环境健康。目前，包括鳞翅目、半翅目、双翅目和鞘翅目在内的主要害虫群体普遍存在抗性，且几乎所有类别的杀虫剂都受到影响。本综述介绍了在分子、生态和进化层面理解杀虫剂抗性演变的最新进展，同时强调了现代技术如何重塑抗性管理方式。基因组学和多组学技术的进步揭示了新的抗性基因、表观遗传调控机制以及由微生物群驱动的解毒途径，表明抗性往往是一种复杂的多基因特征。与此同时，分子诊断、基于机器学习的预测工具以及全球统一的抗性数据库等监测技术的创新，使得抗性监测从被动检测转变为早期预警和预测。包括基于RNAi的生物杀虫剂、CRISPR介导的基因编辑、纳米技术以及微生物干预在内的新兴技术，为克服根深蒂固的抗性提供了有希望的替代方案。该综述还强调了数字农业和决策支持系统所推动的精准害虫管理在改善杀虫剂使用方面的作用。除了科学和技术之外，它还批判性地分析了政策和管理上的不足，并强调需要采取协调一致、以“同一健康”理念为指引的战略，以实现可持续的长期杀虫剂抗性管理。
引言
七十多年来，杀虫剂一直是现代农业中用于害虫管理的核心手段，为保障粮食安全做出了重要贡献[1]。然而，其无差别且大规模的使用导致600多种节肢动物害虫迅速产生了抗性[2]。从有机磷、拟除虫菊酯、斯皮诺辛、氨基甲酸酯、二酰胺、新烟碱类，甚至昆虫生长调节剂等所有主要类别的杀虫剂中都观察到了抗性现象[3]。杀虫剂抗性给全球带来了巨大的经济负担，每年造成的作物损失高达数十亿美元，同时害虫管理成本也不断上升。此外，频繁且大量使用杀虫剂还加速了水稻、棉花、玉米、蔬菜和水果等关键作物的抗性发展[4]。具有显著抗性的害虫种类包括棉铃虫、斜纹夜蛾、小菜蛾、褐飞虱和烟粉虱，而在蚊子和按蚊等公共卫生媒介中也观察到了类似的抗性趋势[5]。在新化学物质的出现、强烈的选择压力、庞大的种群规模、较高的繁殖率以及遗传可塑性等因素的共同作用下，杀虫剂抗性会迅速增加[6]。甚至气候变化也可能影响昆虫对杀虫剂抗性的选择反应[7]。在特定的环境和遗传条件下，具有杀虫剂抗性的害虫种群往往会面临适应性代价，比如存活率和繁殖力下降，这最终可能会减缓抗性的进化进程[8, 9]。获得杀虫剂抗性通常会带来大量的能量消耗，从而对抗性种群的总体适应性产生负面影响[10]。在多种害虫中，都已记录到与不同类别杀虫剂抗性相关的适应性代价，这些害虫包括夏威夷蓟马、棉蚜、褐飞虱、小菜蛾、斜纹夜蛾属物种、臭花蝇以及家蝇[11]。传统的杀虫剂抗性管理方法，如轮换使用杀虫剂、多次施药、混合使用杀虫剂以及设置避难所等，在实际应用中的效果并不理想[12]。这些方法的效力常常受到农民采用不统一、抗性检测延迟以及缺乏综合管理策略等因素的制约[13]。杀虫剂抗性已不再仅仅是昆虫学问题，它已经演变成一个更广泛的社会生态问题。为了解决这一问题，亟需结合分子生物学、进化生态学、数字工具以及具有前瞻性的政策措施。本综述强调了最新的科学和技术创新如何改变杀虫剂抗性管理方式，并指出需要建立相应的管理框架。抗性的进化受到与抗性相关性状相关的生态权衡的强烈影响。虽然抗性机制往往能在杀虫剂压力下提高昆虫的存活率，但它们也可能带来适应性代价，比如在无杀虫剂环境中繁殖力下降、发育速度变慢或竞争力减弱。这些权衡会影响抗性等位基因的持续存在和传播，而通过旨在降低选择压力并恢复害虫种群敏感性的管理策略，就可以利用这些权衡来控制抗性。
章节要点
杀虫剂抗性的分子机制
高通量组学技术通过识别抗性等位基因，极大地提升了人们对杀虫剂抗性的理解。基因组学和转录组学分别发现了关键的抗性基因以及昆虫在接触杀虫剂后表达模式的动态变化[14]。全基因组测序和群体基因组学分析发现了电压门控钠通道（kdr）、乙酰胆碱酯酶、瑞安丁受体以及烟碱型乙酰胆碱受体上的靶点突变，这些突变常常
微生物群介导的杀虫剂抗性
微生物群介导的抗性指的是与昆虫相关的整个微生物群落，尤其是肠道微生物群，对杀虫剂解毒、代谢适应以及抗性进化所起的共同作用。这些作用源于多种微生物类群与宿主之间的相互作用，通常并不依赖于某一种特定的微生物。微生物群介导的抗性受到了广泛关注，因为它影响着昆虫对杀虫剂的适应能力[25]。这种
共生体介导的杀虫剂抗性
与微生物群介导的抗性不同，共生体介导的抗性涉及那些与昆虫宿主保持密切关联的特定微生物伙伴，它们通过解毒、调节宿主基因表达、提供营养支持或传递与抗性相关的性状来直接促进抗性的形成。这些共生体可以通过垂直遗传或水平获得，而且往往比更广泛的微生物群落具有更针对性的作用。与微生物群介导的抗性不同，这种现象
杀虫剂抗性监测中的分子技术和机器学习方法
早期检测对于有效的杀虫剂抗性管理至关重要。分子诊断技术的进步，包括分子标记、PCR-RFLP、ddPCR、qPCR、RPA、LAMP、ELISA、LFA以及便携式测序平台，使得能够直接从田间种群中快速识别出抗性等位基因[41]。分子对接和动力学分析表明，小菜蛾的乙酰胆碱酯酶-1中的氨基酸替换，通过A298S和G324A突变改变了酶的结构，进而
用于对抗杀虫剂抗性的新兴分子技术
RNA干扰是一种通过喷雾诱导基因沉默的高效害虫控制方法。RNAi能够靶向重要的基因和解毒酶，是一种强大的工具，可用于抑制抗性机制并恢复昆虫的敏感性[50]。在迁飞蝗虫中，通过沉默转录因子Cap ’n’ collar的C型异构体CncC，可以下调关键的解毒基因，从而显著提高其对溴氰菊酯和吡虫啉的敏感性[51]。dsRNA构建技术的进步，
未来展望
未来的杀虫剂抗性管理应当超越被动的控制策略，转向预测性、综合性且可持续的管理方式。关键的研究重点包括阐明宿主遗传学、微生物群、表观遗传调控以及环境因素之间相互作用，这些因素共同推动了抗性的进化。对于RNAi、CRISPR/Cas系统、微生物群工程以及人工智能驱动的抗性预测模型等新兴技术，还需要在长期田间环境中进行验证，
结论
总体而言，基因组学、微生物群研究、人工智能以及分子技术等方面的最新进展，正在将我们对杀虫剂抗性的理解从单一基因现象转变为一种复杂的多维度适应性过程。虽然RNAi、CRISPR/Cas系统、微生物群工程以及人工智能驱动的监测技术为主动应对杀虫剂抗性提供了良好的机会，但每种方法都存在技术、生态、经济以及监管等方面的固有限制
利益冲突声明
作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。
致谢
我们衷心感谢印度农业研究委员会（ICAR）新德里办事处以及ICAR-国家农业昆虫资源局班加罗尔办事处的支持，正是他们的帮助使得我们的研究得以开展。
参考文献及推荐阅读
在本次综述期间发表的、特别值得关注的论文已被标出如下：
* 表示特别值得关注
** 表示极具研究价值
