飞机废水作为跨境抗菌药物耐药性哨兵：一种整合基因组学方法

《Microorganisms》：Aircraft Wastewater as a Sentinel for Transboundary Antimicrobial Resistance: An Integrated Genomic Approach

　　

背景：飞机废水（AWW）提供反映不同地理来源乘客的综合环境基质，可作为抗菌药物耐药性（AMR）监测的监测材料。目标：表征AWW的微生物群落组成、抗菌药物耐药基因（ARGs）、毒力因子基因（VFGs）及基因组分辨率特征。方法：2024年10月至2025年2月抵达阿联酋的长途航班收集样本（N=10），开展鸟枪法宏基因组测序与高通量定量PCR（HT-qPCR），并重建宏基因组组装基因组（MAGs）。结果：鸟枪法宏基因组鉴定出以毛螺菌科（Lachnospiraceae）和瘤胃球菌科（Ruminococcaceae）等肠道相关家族为主的752种细菌；共检出345个ARGs，四环素耐药基因丰度最高；置换多元方差分析（PERMANOVA，p=0.010）支持抗性组组成存在区域差异，主坐标分析显示按航班来源地区分离；重建1012个基因组，85.4%解析至物种水平，基于MAG注释得到对应116个非冗余毒力基因的280个VFGs；HT-qPCR证实关键ARG类与可移动遗传元件（MGEs）广泛存在，与宏基因组结果一致。结论：AWW含多样微生物群落与AMR决定因子，基因组分辨率分析为抗性组与毒力组提供生物/生物体水平背景，证实AWW可作为监测跨境AMR动态的 environ 环境基质。

研究背景方面，抗菌药物耐药性（AMR）是全球健康威胁，国际旅行加速耐药病原体与耐药基因（ARGs）跨区流动。国际机场与飞机成为AMR传播路径潜在节点。飞机废水（AWW）由飞行中集中人类粪便产生，可提供多地域、高流动性乘客微生物组与抗性组的时间离散快照。市政废水基监测（WBS）已用于人群水平感染病原与AMR研究，但交通枢纽场景可让输入性微生物信号在汇入市政管网前被识别。既往AWW研究已证明其中含有bla_NDM-1、bla_CTX-M、ermB、qnrS、sul1、tetM等临床相关基因，且AWW、航站楼废水、市政进水的微生物与抗性组不同；但中东这一拥有繁忙枢纽、连接不同AMR负担人群的区域，AWW监测仍有限。将鸟枪法宏基因组与HT-qPCR整合用于AWW的研究也较少。因此研究人员在迪拜这一连接异质AMR负担地区的主要枢纽，系统采样并采用整合分子方法，描述AWW微生物分类、定量ARGs、评估其作为跨境AMR扩散监测工具的能力。

关键技术方法方面，研究人员于2024年10月至2025年2月在迪拜国际机场采集抵达长途国际航班AWW，每月随机选两架飞机，每架取1000 mL，共10个样本。随后并行开展两类方法：一是HT-qPCR，用Resistomap平台72个引物靶标检测ARGs、可移动遗传元件（MGEs）、分类标记并以16S rRNA归一化；二是鸟枪法宏基因组测序，进行物种、ARGs与VFGs读段水平注释，再用nf-core/mag流程组装与分箱得到宏基因组组装基因组（MAGs），以CheckM质控、GTDB-Tk定类、Bakta注释，并用CARD/RGI与VFDB/ABRicate注释ARGs和VFGs；最后用Bray–Curtis差异、PERMANOVA、主坐标分析（PCoA）及Spearman相关网络分析区域结构与共现关系。

3.1 定量PCR对分类标记、ARGs和MGEs的谱型分析：HT-qPCR显示每样本检出57–65/72靶标，非洲航班最多。大肠杆菌（Escherichia coli）、肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）、肠球菌属（Enterococcus spp.）标记全样本存在；铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）8/10，鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）4/10，耳念珠菌（Candida auris）未检出。氨基糖苷类、β-内酰胺类、MLSB、四环素类、喹诺酮类、万古霉素类ARGs及所有筛查MGEs均跨样本存在；bla_IMP-1、bla_KPC-2、bla_NDM仅见于非洲与亚太航班，IS26、tnpA_1、tnpA_3在非洲与亚太更高。结论为AWW具有共有基线抗性组，但相对丰度与碳青霉烯酶标记存在地理结构。

3.2 飞机废水鸟枪法宏基因组谱型：3.2.1 微生物群落组成中，10个宏基因组检出752种细菌，以毛螺菌科、瘤胃球菌科、双歧杆菌科（Bifidobacteriaceae）、链球菌科（Streptococcaceae）、红蝽菌科（Coriobacteriaceae）为主；α多样性高（Shannon 4.33–4.86），肠杆菌目（Enterobacterales）如E. coli、K. pneumoniae、产气克雷伯菌（K. quasipneumoniae）、弗氏柠檬酸杆菌（Citrobacter freundii）、肠炎沙门菌（Salmonella enterica）跨样本检出，但A. baumannii与P. aeruginosa在读段水平未检出；低丰度原虫与念珠菌（C. glabrata）可见。结论为AWW主要反映乘客肠道相关微生物聚合。3.2.2 抗性组与毒力组谱型中，345个ARGs被检出，按抗生素类的区域差异显著（PERMANOVA p=0.010），欧洲与非洲ARG丰富度最高，四环素类tetM、tet41、tet44、tetC、tetG占优；540个VFGs被检出，asa1、gelE、esp及铁载体相关rmpA、iuc、iut跨样本存在，亚太样本中acm、scm丰度更高。结论为抗性组有区域聚类，毒力组核心定植/适应基因保守、部分区域富集。

3.3 宏基因组组装与分类赋值：从10个宏基因组恢复1012个MAGs，564个达中/高质量，其中85.4%定至物种级；门类以芽胞菌门（Bacillota）约72%、放线菌门（Actinomycetota）约19%、假单胞菌门（Pseudomonodota）约5%为主，毛螺菌科、瘤胃球菌科、双歧杆菌科及Blautia、Agathobacter、Bifidobacterium、Akkermansia等共生属占优；E. coli、E. faecium、K. pneumoniae以中/高质量MAG形式回收。基于前100属相对丰度的PCA部分按地区聚拢，但Bray–Curtis的PERMANOVA不显著（p=0.092）。结论为AWW可重复恢复相关分类基因组的近完整代表。

3.4 MAG的ARGs与毒力因子谱：MAG经CARD/RGI注释见多类ARGs，糖肽类vanG、vanH、vanT、vanW、vanY、vanXY等操作子组件广泛，β-内酰胺、MLS、四环素、外排与膜蛋白类ARGs并存；280个VFGs对应116个非冗余毒力基因，含黏附、胁迫响应、铁获取与膜完整因子（ompA、cblA、hns、crp、arnT、lptD）。结论为MAG把ARGs/VFGs锚定到具体基因组，验证读段水平发现，差异主要反映群落组成而非致病潜力变化。

3.5 分类群、ARGs与毒力因子整合网络分析：对前40丰度ARGs与菌属做Spearman相关（ρ>0.7，p<0.01）得124条显著关联；大肠杆菌属（Escherichia）与克雷伯菌属（Klebsiella）为高频连接节点，vanT、vanW、vanY等糖肽类基因为网络重要成员，Blautia与Faecalibacillus和铁获取基因强正相关（ρ=1.000），acrD与SHV-11分别见于E. coli与K. pneumoniae MAGs。结论为AWW抗性组主要源于携带可转移ARGs/VFGs的粪便相关聚合群落。

讨论部分总结：研究人员指出AWW相较固定 catchment 的市政废水，聚合短期、跨国、流动人群微生物与遗传材料，可提供空间压缩、与人员流动绑定的监测视角，补足而非替代市政与临床监测。HT-qPCR显示共有基线抗性组加区域结构化信号，碳青霉烯酶标记仅非洲/亚太出现，与全球临床与环境监测地理异质性一致，但AWW反映的是聚合携带模式，不是患病率或传播率。鸟枪法宏基因组给出无偏群落背景，752种细菌与高α多样性说明其延伸既有废水流行病学；345个ARGs中四环素类占优反映长期人畜用抗菌药选择压。MAG层既验证读段层结果，又把ARGs/VFGs定位到单个基因组，E. coli、E. faecium、K. pneumoniae近完整MAG的回收说明该矩阵可捕获全球相关分类单元，van操作子多组件同MAG出现支持完整抗性操作子存在。局限包括AWW受乘客周转、航程、机上用水、卫生处理与停留时间影响，测序深度影响MAG回收，各方法均有引物/数据库/组装偏差，且AWW测的是人群携带不是临床感染，只适合预警与趋势监测；小样本短周期下需更大纵向队列与航班元数据建立稳定地理签名。

结论部分翻译：综上，本研究证明AWW提供一种可扩展、非侵入环境基质，能够捕获与国际旅行相关的微生物多样性、AMR储库、毒力潜势与群体基因组结构。在全球流动增强背景下，主要国际航空枢纽是微生物扩散与环境监测的关键汇聚点；对连接多洲的全球枢纽，AWW监测尤具早期信号发现和新兴耐药格局区域比较价值，可补足既有市政废水与临床监测系统。从环境政策角度，把AWW监测纳入AMR框架值得进一步评估；标准采样、协调分析流程，以及明确区分监测信号与临床推断的审慎解读必不可少。随国际航空旅行扩张，全球枢纽的AWW监测可成为更具流动感知与地理信息的AMR监测战略补充。

论文发表于《Microorganisms》。