抗生素抗性基因:可通过土壤食物网影响人类健康
作者:张楠
来源:中国科学报 (2022年6月14日)
抗生素,是否让你又爱又恨?爱它疗效明显,恨它耐药性越来越严重。如今,抗生素耐药性的扩散甚至已经严重危险全球人类的健康。科研人员正在各领域从不同角度研究这一问题。
日前,中科院城市环境研究所朱永官团队在环境科学领域期刊Environmental Science & Technology发表文章称,根据其对土壤食物网中动物抗生素抗性基因(ARGs)变化规律的研究,ARGs会通过土壤食物网进行传递,并且土地利用的变化会进一步影响这种传递。
文章第一作者、中国科学院城市环境研究所副研究员朱冬对《中国科学报》表示,这个结果说明,在一体化健康背景下,评估土壤污染对人类的危害时,应考虑ARGs随土壤食物网的传递风险。
土壤生态系统成“热区”
抗生素耐药性在环境细菌中普遍存在。然而,近年来,由于抗生素在人类和牲畜中的过度使用,环境中抗生素抗性基因(ARGs)的数量和丰度迅速增加。
许多研究已经证实,由于畜禽粪便有机肥的施用,土壤生态系统正在成为ARGs传递的“热区”。而土壤动物因为参与众多土壤生态过程,成为了ARGs的“隐藏库”。
土壤动物,比如蚯蚓、蜗牛以及其他土壤中的小昆虫等,是土壤生态系统的重要组成部分,其物种多样性高,几乎分布在所有土壤中,具有许多重要的生态功能。
朱冬介绍,“由于畜禽粪便有机肥富含有机物,当其施用土壤后,会吸引土壤动物的取食,这虽然几乎已经成为共识,但在以往的相关研究中却常常被忽略。”也由此,施用有机肥料可能使土壤动物微生物群中的ARGs更加富集。
既往研究显示,在土壤动物肠道中检测到了多种抗菌物质和抗生素抗性基因,表明土壤动物可能有丰富的固有耐药性。因而,土壤动物ARGs已成为土壤生态系统中抗生素耐药性的重要组成部分。
此外,一些土壤动物是鸡、鸟和鱼的理想食物。因此,土壤动物体内ARGs的变化可能会通过食物链影响鸡、鸟和鱼体内ARGs的丰度,从而影响人类健康。
然而,此前大多数关于土壤动物ARGs研究都是在单一地点或单一物种上进行的,尚未进行大规模、多物种的系统研究。
土壤食物网中ARGs的变化规律
鉴于以上背景,城环所朱永官团队自2017年开始,在全国范围内选取了6个具有代表性的地点,收集了495个土壤动物样品,其中涵盖了线虫、弹尾虫、线蚓、甲螨和捕食性螨等土壤食物网中5个丰富并且功能重要的动物群。
“地点是根据气候带选择的,涵盖中国的几个主要的气候带,并且我们在每处都选择了两种土地利用类型:农田和森林,以做比对。”朱冬介绍,所有样品中共检测到265个ARGs,“据我们所知,这项研究代表了从土壤食物网获得的最大ARGs数据集,这可能有助于了解ARGs在土壤食物网中的传播”。
该团队采用高通量定量PCR(聚合酶链式反应)技术,阐述了样品中动物ARGs的相对丰度、检测数量和群落结构,确定了土壤动物群中的共有ARGs,以便确定哪些ARGs更可能通过食物网传播,并使用线性混合效应模型研究了食物网营养级水平和土地利用变化对土壤食物网中动物ARGs传递的影响。
土地利用方式的改变对土壤食物网中抗性基因传递的影响。(受访者供图)
结果表明,土壤动物中ARGs的丰度显著高于土壤样品。此外,不同土壤动物类群之间ARGs具有显著差异。在所有土壤动物类群中发现12个共享且高丰度的ARGs,占总ARGs丰度的17.4%。土壤动物ARGs的丰度与土壤动物在食物网中所处的营养级地位显著相关。
并且,农田中土壤动物的ARGs丰度显著高于森林,作者分析,这是由于施用有机肥料、农药等人类活动,导致耕地比森林更容易受到来自重金属、农药和抗生素的压力。
在此基础上,研究人员还使用几种统计方法来解释了土壤食物网中ARGs传递的驱动因素。
为抗性基因的风险评估提供新思路
上述这些结果暗示着,在土壤生态系统中,ARGs会通过土壤食物网进行传递——ARGs可以通过捕食与被捕食作用扩散,土地利用的变化则可能进一步影响ARGs的传递,因此该团队建议,在一体化健康(One Health)背景下,评估土壤污染对人类的危害时,应考虑ARGs随土壤食物网的传递风险。
“现在许多蔬菜都是生吃的,这些蔬菜中的ARGs也可以通过食物链传递给人类。”朱冬强调了这项研究的现实意义,“所以了解和管理土壤生态系统中ARGs的传递非常重要。”
朱冬提到,他们的研究表明,动物的营养级水平对土壤食物网中ARGs的变化有显著影响。“这说明,我们可以通过调节土壤食物网中的关键动物物种来缓解ARGs在环境中的传递。”
对这篇《营养水平和土地利用对土壤食物网动物抗生素抗性变化的影响》论文,期刊审稿人认为,作者的研究成果为土壤生态系统中抗性基因的风险评估提供了新思路。
朱冬也表示,动物、人、环境的健康都息息相关,希望能在后续研究中,再往前推一步,尽早将ARGs在环境中的传递对人类健康、生态安全的风险予以量化。
相关论文信息:https://doi.org/10.1021/acs.est.2c00710
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