近日，香港大学张彤教授团队、浙江大学朱利中教授和胡宝兰教授团队在著名学术期刊National Science Review上发表了题为“Environmental Effectiveness of the National Action Plan to Contain Antimicrobial Resistance: Evidence from Chinese Soil”的论文。本文基于2009-2022年我国2243个土壤宏基因组数据，系统解析了全国尺度上的土壤ARGs时空分布特征，并结合2556个全球其他国家土壤宏基因组数据进行比较分析。研究发现，与2015年及以前相比，2016年后我国耕地土壤总ARGs和高风险ARGs相对丰度分别下降约52.6%和77.0%。这一变化与我国2016-2020年实施的《遏制细菌耐药国家行动计划》的实施时间吻合，提示该行动计划可能在土壤中带来环境成效。
土壤是One Health的重要组成部分，既可作为ARGs（antibiotic resistance genes, ARGs）的来源，也可作为其储存库。Rank I ARGs（高风险ARGs）在土壤中的广泛检出，揭示了土壤抗性组与人类抗性组之间显著的连通性。这种跨生境传播表明，人类与土壤在AMR传播过程中存在密切联系。对我国而言，控制土壤ARGs面临显著挑战，这主要与小农户农业体系的广泛存在、高密度畜牧养殖以及抗生素的大量使用有关。过去十年间，我国在全国范围内实施了一系列抗生素管理措施，其中包括《遏制细菌耐药国家行动计划》，为评估大尺度AMR干预措施的环境效应提供了一个独特的现实情景。这种背景使我们能够回答一个基础性问题：国家尺度的干预措施在多大程度上能够降低土壤ARGs？初步证据表明，2015年至2022年间，我国人用抗菌药物使用密度由每1,000人每天4.7个限定日剂量（defined daily doses, DDDs）下降至4.0个，降幅约为15%；与此同时，兽用抗菌药物消费量从2015年的41.8千吨下降至2021年的32.5千吨，降幅约为25%。然而，这些变化是否进一步转化为土壤ARGs的减少，目前尚未得到验证。
在本研究中，我们使用目前最全面的我国土壤宏基因组数据集（共2,243个样品），系统解析我国土壤抗性组特征，并评估我国土壤与全球土壤（不包括我国样品）之间ARGs的连通性。同时，我们对来自我国农田的110个样品中检测到的437种化学污染物，以及相关环境因子和其他参数进行分析，以识别驱动土壤ARGs变化的主要因素。最后，我们基于交互式地图构建了一个开放获取平台，用于可视化2009年至2022年我国土壤抗性组的时空分布。我们旨在回答三个关键问题：（i）在AMR行动计划实施前后，我国土壤抗性组发生了怎样的变化？（ii）我国与全球土壤ARG抗性组之间存在哪些差异和相似性？（iii）哪些因素促进了ARGs的持续存在？
我国土壤ARGs时空图谱系统构建
图 1： 我国土壤中抗生素抗性基因（ARGs）的组成与分布。（a）总ARGs的组成和（b）Rank I ARGs的组成
研究团队整合了2243个我国土壤宏基因组数据，覆盖耕地、草地、森林和未利用地等多种土地利用类型，建立了我国土壤ARGs开放交互式平台（https://smile.hku.hk/map/）。结果显示，我国土壤中共检测到2043种ARGs亚型和108种Rank I ARGs亚型。进一步分析发现，耕地土壤的ARGs相对丰度、多样性和潜在风险均更高。在耕地中，可检测到1857种ARGs亚型和 103种高风险ARGs亚型，并发现 blaNDM、mcr等临床重要的高风险ARGs，提示耕地土壤是重要的环境ARGs储库之一，仍需开展长期监测与风险管理。
2016年后我国土壤ARGs相对丰度显著下降
图 2：我国土壤中 ARGs 相对丰度及风险的时间变化。（a）我国土壤中总ARGs和Rank I ARGs相对丰度的时间变化。（b）我国土壤中总ARGs和Rank I ARGs多样性的时间变化。（c）我国ARGs和Rank I ARGs相对丰度与我国临床抗生素耐药性之间的关系。（d）我国 ARGs 和 Rank I ARGs 相对丰度与我国抗菌药物使用强度之间的关系
与2015年及以前相比，2016年后我国耕地土壤ARGs相对丰度显著下降，其中总ARGs和高风险ARGs分别降低52.6%和77.0%。进一步分析表明，超过70%的ARGs类型在2016年后呈显著下降趋势，其中β-内酰胺类、喹诺酮类、四环素类以及大环内酰胺-林可酰胺-链阳菌素类（MLS）相关ARGs下降尤为明显。这些ARGs对应的抗菌药物类别在临床和畜牧养殖领域具有较高使用强度。与此同时，我国土壤ARGs变化趋势与临床细菌耐药水平、临床抗菌药物使用强度和兽用抗菌药物消耗量的下降显著相关，表明土壤抗性组与临床和兽用抗菌药物使用之间存在紧密联系。该变化趋势与《遏制细菌耐药国家行动计划（2016-2020年）》的实施时间高度吻合，提示该行动计划不仅可能改善临床和动物源耐药状况，也可能在环境耐药治理中产生积极影响。
土壤污染物和农业活动的影响需进一步关注
图 3：污染物共选择作用对我国农田土壤ARGs 的影响。（a）2021 年采集样品的土壤ARGs组成特征。（b）驱动农田土壤中总ARGs和Rank I ARGs变化的关键因素。（c）ARGs与重金属和杀菌剂抗性基因的共现频率。（d）四环素耐药相关ARGs 与重金属抗性相关抗性基因 的子网络
研究团队于2021年在我国采集了110个耕地土壤样本，并检测了抗生素、重金属、农药及其残留、非抗生素类药物等多类化学污染物。结果显示，污染物浓度和农业活动均显著影响耕地土壤中残留ARGs的分布，其中污染物和农业活动分别解释了总ARGs丰度变异的29.0%-31.7%和23.9%-25.4%。进一步分析发现，四环素类ARGs与锰、铁、镉、钴、锌、铜等金属抗性基因频繁共现，提示金属等污染物可能通过共选择作用促进ARGs持续存在，从而削弱抗菌药物控制带来的环境效果。
全球耕地抗性基因呈现趋同特征
图 4：我国土壤样品与全球土壤样品之间ARGs的连通性。（a）纳入连通性计算的 ARG 亚型及其分布位置。（b）农田中不同ARGs类型的连通性。（c）自然土地利用类型中不同 ARG 类型的连通性。（d）农田中ARG 类型连通性与抗菌药物使用密度之间的关系
研究团队进一步将我国土壤数据与2556个全球其他国家土壤宏基因组数据进行比较。结果显示，耕地土壤中的核心ARGs在不同国家和地区之间具有更高的跨区域连通性。其中，β-内酰胺类、喹诺酮类、MLS和四环素类ARGs表现出更强的全球连通特征。研究表明，全球农业活动带来的相似选择压力可能促进不同地区耕地土壤ARGs组成的趋同，并提示环境ARGs治理需要从单一国家行动进一步向全球协同转变。
该研究基于2009-2022年我国2243个土壤宏基因组数据，从全国尺度揭示了土壤ARGs的时空变化特征，并从土壤角度评估了《遏制细菌耐药国家行动计划》的环境成效。研究发现，2016年后我国土壤总ARGs和高风险ARGs相对丰度均显著下降。研究同时指出，耕地仍是土壤ARGs防控的关键场景，化学污染物和农业活动可能是限制进一步治理成效的重要因素。研究强调，未来应在“同一健康”框架下，将临床和兽用抗菌药物管理、农业生产规范化、耕地污染控制和国际协同治理相结合，以减少ARGs在环境中的持续存在和广泛传播。
本研究受到国家自然科学基金委员会化学科学部重大项目“环境中抗生素抗性基因增殖扩散界面行为及其风险”的资助。
香港大学赵宇翔博士和西北农林科技大学刘子述教授为论文共同第一作者。香港大学张彤教授、浙江大学朱利中院士和胡宝兰教授为论文通讯作者。其他作者包括香港大学陈熙、黄越、李姝娴、毛雪梅、郑夏婉和浙江大学姚翔午。
原文链接：https://doi.org/10.1093/nsr/nwag387