1994–2023年间,导致中国六个省份血流感染的肠沙门菌(Salmonella enterica)中临床关键抗生素耐药性的基因组流行病学研究

《Microbiological Research》:Genomic epidemiology of clinically critical antibiotic resistance in Salmonella enterica causing bloodstream infections across six Chinese provinces, 1994–2023

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月21日 来源:Microbiological Research 8.5

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  摘要临床上具有严重危害性的耐抗生素的Salmonella enterica(S. enterica)引起的血流感染仍然是公共卫生面临的挑战。本文旨在利用1994年至2023年间从中国六个省级行政区收集的833株分离株,揭示导致血流感染的S. enterica中抗生素耐药性的出现及

  

摘要

临床上具有严重危害性的耐抗生素的Salmonella enterica(S. enterica)引起的血流感染仍然是公共卫生面临的挑战。本文旨在利用1994年至2023年间从中国六个省级行政区收集的833株分离株,揭示导致血流感染的S. enterica中抗生素耐药性的出现及其趋势。我们鉴定出48个血清型和64个序列型(STs)。总体而言,833株分离株中有8.52%对环丙沙星产生耐药性或耐药性降低;4.32%对第三代和第四代头孢菌素(3GCs和4GCs)产生耐药性或耐药性降低;1.80%对膦霉素产生耐药性;2.16%对阿奇霉素产生耐药性。在这六个地区,阿奇霉素和膦霉素的耐药性正在增加,环丙沙星、3GCs和4GCs的耐药性或耐药性降低的情况也同样普遍,尤其是在儿童和老年人中。临床上优先关注的抗生素耐药性因地区、血清型和年龄组而异。S. Paratyphi A genotype 2.3.3菌株主要分布在广西和上海。在该被动监测数据集的范围内,S. Typhi genotype 4.3.1.2.1是收集到的分离株中最早被记录的菌株。我们的回顾性和纵向基因组流行病学研究为制定血流感染的治疗指南和政策提供了关键数据,同时也有助于监测和控制抗菌药物的耐药性。

引言

由革兰氏阴性细菌引起的血流感染(BSIs)是全球第二大死因,这主要是由于抗菌药物耐药性(AMR)的出现(Murray等人,2022年)。BSIs每年导致全球约291万人死亡,其中革兰氏阴性细菌占51.1%(Ikuta等人,2022年)。据估计,全球每年每10万人中有44.8人发生BSIs。侵袭性非伤寒型Salmonella(iNTS)的发病率因地区和年龄组而异,非洲的发病率显著高于亚洲(Marchello等人,2021年)。全球范围内,侵袭性Salmonella的负担呈上升趋势。在中国,2019年估计有521,392人死于BSIs,使其成为当年最致命的传染性疾病。在这些死亡病例中,有1,173例是由Salmonella enterica(S. enterica)引起的(Zhang等人,2024年)。多种细菌(例如Escherichia coli、Klebsiella pneumoniae、Staphylococcus aureus、S. enterica)可以通过多种途径进入血液,导致致命感染(Holmes等人,2024年)。因此,BSIs仍然是一个全球性的公共卫生问题。
由iNTS分离株引起的BSIs每年导致全球约535,000例病例和77,500人死亡(Stanaway等人,2019年)。根据世界卫生组织(WHO)的数据,Salmonella是全球食源性疾病的主要原因之一。S. Typhi(S. Typhi)和S. Paratyphi引起伤寒和副伤寒,据全球疾病负担研究估计,导致全球205,300人死亡(Ikuta等人,2022年)。以往的研究表明,2008年至2018年间,S. enterica是从社区获得性BSIs中最常分离出的细菌(Pulford等人,2020年;Marchello等人,2019年)。而在中国,根据血液细菌耐药性调查合作系统(Zheng等人,2019年)和中国抗菌药物监测网络(Hu等人,2022年)的数据,S. enterica分别位列导致BSIs的五大肠杆菌科病原体中的第四和第五位。
由于抗菌药物耐药性(特别是对氟喹诺酮类、第三代和第四代头孢菌素(3GCs和4GCs)以及碳青霉烯类),S. enterica被列入2017年和2024年世界卫生组织发布的细菌优先病原体名单(世界卫生组织,2024年;Ma等人,2024年)。抗菌药物耐药性是全球十大公共卫生威胁之一;据估计,2021年它导致了约114万人死亡,并与大约471万例死亡相关(Naghavi等人,2024年)。因此,S. enterica>作为一种重要的社区获得性和血液侵袭性感染病原体,仍然是一个严重的公共卫生威胁。
基于中国地方Salmonella监测系统中的35,382株分离株(覆盖23个省级行政区),我们之前报告了S. enterica的优势亚型的变化,以及人类和非人类分离株中抗生素耐药基因(ARGs)在基因组中的增加幅度(分别为1.8倍和2.7倍(Wang等人,2023a)。通过对来自148个国家和地区的208,000多份公开可用的S. enterica基因组进行分析,我们发现全球六个大陆上的抗菌药物耐药率都有所上升,尤其是在来自鸡、食品、野生动物和环境来源的分离株中(Wang等人,2025a)。此外,抗菌药物耐药性在不同地点、血清型和生态来源之间的分布也存在差异。
近年来,一些研究使用少量分离株(例如几十株,不超过三百株)或中国某一家医院的数据,探讨了侵袭性S. enterica的抗菌药物耐药性模式和基因组特征(Wang等人,2023a;Qiu等人,2021年;Xu等人,2020年;Zhou等人,2025年;Feng等人,2023年;Zheng等人,2025年;Wang等人,2023b)。例如,宋和中华医学会传染病学分会儿科小组合作工作组报告称,在2016-2018年间,NTS是中国儿童侵袭性S. enterica感染的主要原因(Song等人,2022年)。利用有限的BSI病例(n = 11),Bueno等人(2020年)发现,在2012-2019年间,中国浙江的一家三级医院中,12个月以下的婴儿更容易感染iNTS。为了更好地了解血液侵袭性S. enterica分离株的遗传特征和ARGs,需要加强基因组监测(Wang等人,2025a;Wang等人,2025b;Xiao和Nishijima,2024年;Argimon等人,2021年;Tanmoy等人,2022年;Walker等人,2023年;Okoro等人,2012年)。鉴于抗菌药物耐药性和Salmonella爆发的增加趋势,这一点尤为重要。然而,这两项研究并未进行全基因组测序(WGS)。
本研究旨在填补关于中国侵袭性S. enterica长期基因组流行病学的关键知识空白。利用一个包含1994年至2023年30年的被动监测数据集(共833株血流分离株,来自上海、重庆、新疆维吾尔自治区、广西壮族自治区、福建省和山西省六个代表性省级行政区),我们系统研究了主要抗菌药物耐药表型(特别是ESBL、阿奇霉素、膦霉素和氟喹诺酮类耐药性)的时间演变,以及循环血清型之间的系统发育关系。Paratype(Tanmoy等人,2022年)和GenoTyphi(Wong等人,2016年)分别用于研究S. Paratyphi A和S. Typhi的基因组多样性。同时,我们整合了来自先前研究的991个公开可用的基因组(涉及六个主要血清型)(Wang等人,2023a;Feng等人,2023年;Zheng等人,2025年;Wang等人,2023b;Tanmoy等人,2022年;Lu等人,2024年),以在“同一健康”框架下探索遗传关系。我们的发现有望为基于证据的临床决策提供信息,并确定未来综合监测计划的重点目标。我们预计,我们的观察结果将有助于合理选择治疗方案,并突出下一阶段监测整合的关键焦点。

章节片段

六大中国行政区域内血流S. enterica分离株中血清型替换的基因组证据

为了探索中国耐抗生素S. enterica引起的BSIs的传播动态,我们结合了当代血流分离株和一个公共数据集,数据来源于六个中国省级行政区的最新测序数据以及公共数据(图1A和补充表1)。1994年至2023年间,共有833株非重复的(来自不同个体)人类血流S. enterica分离株,涵盖48个血清型

讨论

S. enterica中的抗菌药物耐药性增加所带来的负担日益严重,导致BSIs(Marchello等人,2019年;世界卫生组织,2024年;Angelo等人,2016年;Musicha等人,2017年),这对全球公共卫生构成了严重挑战。尽管各国和地区付出了努力,但我们对中国血液侵袭性S. enterica分离株的耐药性在地区间、传播路径和时间趋势方面的理解仍存在不足。据我们所知,这项回顾性和纵向基因组流行病学研究覆盖了30年的时间跨度

研究设计和数据收集

这是一项大规模的回顾性基因组流行病学研究,研究了1994年1月1日至2023年12月31日期间,中国地方Salmonella监测系统中记录的所有导致BSIs的S. enterica分离株(Wang等人,2023a),这些分离株来自上海、广西、福建、山西和新疆六个省级行政区。该研究依赖于从被动监测中收集的血液侵袭性S. enterica分离株及其相关元数据

CRediT作者贡献声明

Sufang Ma:撰写 – 审稿与编辑。Yue Liu:撰写 – 审稿与编辑。Wufuer. Xiayidan:撰写 – 审稿与编辑,资源整理,方法学研究,数据管理。Na Lyu:撰写 – 审稿与编辑。Xiaolu Pang:撰写 – 审稿与编辑,资源整理,方法学研究,数据管理。Yibin Zhou:撰写 – 审稿与编辑。Jinhua Meng:撰写 – 审稿与编辑,资源整理,方法学研究,数据管理。Wenqing Wang:撰写 – 审稿与编辑。Meilian Huang:撰写 – 审稿与编辑,资源整理,方法学研究,数据管理。

致谢

本研究部分得到了河南省自然科学基金(262300421124)、国家重点研发计划(2023YFC2307101)、河南省科技发展计划联合基金青年科学家项目(235200810058)以及河南农业大学青年顶尖人才基金(30501278)的支持。我们感谢河南 veterinary big data and bioinformatics center 的帮助
Yanan Wang|Xuebin Xu|Yuhang Pei|Xiaolu Pang|Wufuer. Xiayidan|Meilian Huang|Jinhua Meng|Ziru Yang|Yufeng Qiu|Mingliu Wang|Hongxia Yang|Chunmei Jing|Mei Zeng|Sufang Ma|Na Lyu|Yue Liu|Wenqing Wang|Yibin Zhou|Mengqi Qu|Chaochao Zhao|George F. Gao
中国农业大学兽医学院国际动物免疫学联合研究中心,郑州450046
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