《TrAC Trends in Analytical Chemistry》：Linking pathogens and antibiotic resistance in microbial communities: Insights from omics and isotopic tracing
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抗生素耐药性加速源于抗生素滥用和环境污染，其机制涉及遗传因素与微生物间互作。传统培养法难以解析复杂生态系统中耐药基因的动态，高通量多组学技术（基因组、转录组、蛋白组、代谢组）揭示了耐药与致病基因的多样性分布。稳定同位素示踪（SIP）可精准定位环境中主动降解抗生素或表达耐药基因的微生物，结合多组学数据解析水平基因转移、群落选择压力及耐药机制。
Jean Damascene Harindintwali|Leilei Xiang|Yuhao Fu|Tala Navab-Daneshmand|Xin Jiang|Martin Elsner|Zhongjun Jia|Gerd Dercon|Matthias C. Rillig|James M. Tiedje|Fang Wang
中国科学院土壤科学研究所土壤与可持续农业国家重点实验室，南京 211135，中国
摘要
抗生素耐药性病原体的加速出现是由于抗生素的广泛使用和环境破坏的加剧，其耐药性和毒力既受遗传因素影响，也受物种间相互作用的影响。传统的基于培养的方法无法充分捕捉这些过程在自然环境中的生态和功能动态。高通量组学技术，包括宏基因组学、宏转录组学、宏蛋白质组学和代谢组学，揭示了不同生态系统中耐药性和毒力决定因子的显著分类和功能多样性。然而，这些方法往往难以准确识别复杂群落中具体表达功能特征的微生物。稳定同位素探针（SIP）通过将微生物身份与其代谢活动联系起来，能够在自然条件下直接检测降解抗生素或表达耐药基因的生物体，从而填补了这一空白。本文综合了组学技术和同位素追踪的进展，揭示了耐药性和毒力的生态和机制基础，强调了关于水平基因转移、群落层面的选择压力以及微生物对抗菌化合物的实时反应的新见解。
引言
抗生素耐药性与致病性在共同遗传平台上的结合，加剧了人们对“超级细菌”出现的担忧，这些细菌不仅可能来源于医院，也可能来自环境和共生菌库[1]。抗生素耐药性已被认为是21世纪最紧迫的全球健康威胁之一，严重削弱了数十年来在感染控制和抗菌治疗方面的进展[2]。抗生素在医疗、农业和水产养殖中的广泛使用加速了耐药性感染的传播，使得常规医疗手段可能不再有效[3]。虽然耐药性的分子机制（如酶降解、外排泵和靶标修饰）已经得到了很好的研究[4]、[5]，但维持和传播耐药性的生态和进化过程仍不甚明了。
重要的是，抗生素耐药性并非现代医学的产物。在古代永久冻土、洞穴和原始土壤中发现的耐药基因表明，耐药性基因在人类使用抗生素之前就已经存在数万年甚至数百万年[6]、[7]、[8]、[9]。在这些环境中，抗生素可能作为信号分子或竞争性武器在微生物相互作用中发挥作用，耐药机制也随之进化以确保生存[10]。人类活动导致的抗生素使用带来了前所未有的选择压力，加速了耐药基因在环境间的移动和水平转移[11]、[12]、[13]。
土壤、水、动物肠道和人体微生物组是抗生素耐药基因（ARGs）的主要储存库和交换中心[14]、[15]、[16]。在这些密集的微生物群落中，物理接近性和生化相互作用促进了水平基因转移（HGT）。可移动的遗传元件（如质粒、整合子、转座子和噬菌体）促进了耐药基因的交换，并经常共同转移毒力因子[17]、[18]。这种流动性使得非致病微生物能够成为耐药性的隐藏储存库，而病原体则可以获得增强持久性和毒力的新特性[19]。其健康后果非常严重：来自环境或共生细菌的耐药基因可以通过食物、水、直接接触或医院获得性感染重新进入临床系统[20]，导致治疗失败、死亡率增加和医疗成本上升[21]。然而，大多数这些动态过程仍无法通过传统的培养方法检测到，因为这些方法无法捕捉到大多数无法培养的微生物及其在自然环境中的功能活动[22]。
高通量组学技术现在提供了对这些隐藏动态前所未有的解析能力[23]、[24]。宏基因组学可以重建群落基因组和耐药基因组[25]，而宏转录组学、宏蛋白质组学和代谢组学可以揭示自然条件下的基因表达、蛋白质合成和代谢特征[26]、[27]、[28]。这些方法在从污水处理厂到医院排放物和动物微生物组的各种环境中发现了大量的耐药基因[29]。然而，仅靠组学技术无法可靠地区分活跃和休眠的微生物，也无法将微生物身份与其功能活动联系起来。为了填补这一空白，稳定同位素探针（SIP）作为一种强大的补充方法应运而生。通过追踪标记有同位素的底物（例如13C标记的抗生素）进入DNA、RNA、蛋白质或脂质，SIP能够将活跃的代谢活动与特定微生物联系起来[30]、[31]。当与组学技术结合使用时，SIP可以实现对耐药性的功能解析：识别在环境相关条件下活跃表达耐药基因、降解抗生素或参与选择动态的微生物[32]、[33]。
在这篇综述中，我们总结了组学技术和同位素技术如何重塑我们对微生物生态系统中抗生素耐药性和病原体动态的理解。我们讨论了驱动耐药基因传播的生态和进化机制，强调了综合方法在揭示自然环境中相互作用方面的作用，并指出了关键的知识空白。通过整合这些进展，我们提出了一个更具有机制性和预测性的框架，用于监测和管理环境和临床环境中的抗生素耐药性。
部分摘录
微生物群落中的病原体和抗生素耐药性：多物种相互作用的生态进化动态
传统上，抗生素耐药性是在孤立的致病菌株中研究的[34]、[35]。然而，这种简化观点忽略了病原体所处的生态复杂性。病原体嵌入在动态的多物种群落中，这些群落中的相互作用（从竞争和合作到代谢互惠和水平基因转移）塑造了它们的表型行为和进化轨迹。新的证据表明，这些群落层面的相互作用...
标记基因测序方法
标记基因测序通常使用针对保守基因组区域的引物（例如16S rRNA中的高变区域）来分析复杂群落中的微生物多样性[60]。虽然它主要用于分类/系统发育推断（而不是直接的功能推断），但将16S rRNA基因扩增与靶向PCR检测（例如针对耐药基因的引物）结合使用，仍然是一种相对快速且成本效益高的方法来检测已知的耐药病原体。
结论性评论
抗生素耐药性构成了一个严峻且日益严重的全球挑战，尤其是随着环境中的耐药基因库成为病原体通过水平基因转移获取和传播耐药性决定因子的热点。解决这一复杂问题需要创新的分子工具，以解开病原体、耐药基因及其微生物宿主在多样化环境群落中的复杂关系。近年来，多组学技术的进步...
CRediT作者贡献声明
Fang Wang：撰写 – 审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金获取、概念构思。Jean Damascene Harindintwali：撰写 – 初稿撰写、概念构思。James Tiedje：撰写 – 审稿与编辑。Tala Navab-Daneshmand：撰写 – 审稿与编辑、概念构思。Xin Jiang：撰写 – 审稿与编辑、监督。Leilei Xiang：撰写 – 审稿与编辑。Yuhao Fu：撰写 – 审稿与编辑。Gerd Dercon：撰写 – 审稿与编辑。Matthias C.
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了中国科学院土壤科学研究所（ISSAS2419）、国家自然科学基金（W2533115、42577040和42307048）以及国际原子能机构协调研究项目（D15022）的支持，还包括由英国（EBR-GBR13-25-06）和澳大利亚（EBR-AUS06-24-02）资助的和平利用倡议（PUI）项目。Martin Elsner和Fang Wang感谢Alexander von...
