饮水系统中抗生素抗性基因赋存特征及健康风险评估

摘要

近几年抗生素抗性基因（ARGs）作为一种新型污染物在世界各地的水体、土壤中被频繁检出，其在环境中大量扩散和增殖十分容易导致微生物获得抗生素抗性，对人体健康产生潜在威胁。结合国内外文献报道数据，介绍了ARGs在城市饮水系统中污染现状，描述了其赋存特征，发现在国内外城市饮水系统中ARGs的数量不容小觑，数量最高可达1.38×10⁵ copies·ml^-1。其次对城市饮水系统中常用工艺对ARGs的赋存与传播影响因素进行了总结，发现城市常用水处理工艺对ARGs的灭杀效果差，甚至对其富集和繁殖往往起着促进作用；在不同的环境影响因素中，微生物群落结构是影响ARGs的主要驱动力，其次是重金属。最后提出ARGs对人体可能造成的健康威胁以及现有健康风险评估方法的局限性，并对未来ARGs的研究进行了展望。

关键词

抗生素抗性基因（ARGs）; 饮水系统; 赋存特征; 影响因素; 健康风险

在2000年首次发现了可移动的抗性基因单元之后，Pruden等^［1］于2006年首次提出将抗生素抗性基因（ARGs）当作一种新型污染物，人们逐渐将目光放到ARGs可能造成的污染问题上。据估计，到2050年为止，因为抗生素抗性上升而导致的经济损失可达100万亿美元，上千万人口因其死亡^［2］。ARGs可以通过水平传播（HGT）在细菌群落中大范围扩散、增殖，改变细菌对抗生素的抵抗力，从而降低抗生素的治疗效率。抗生素的用量逐年增加，从最初的几十单位到现如今的上百万单位，然而对细菌的灭杀效果却越来越差，甚至某些细菌表现出对多种抗生素的抵抗能力，例如对于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）这样的超级细菌^［3］。毫无疑问，ARGs对人体健康产生了巨大的潜在威胁。

目前全世界各地饮水厂、污水厂、输配水管道、兽类/水产养殖场等都存在着大量的ARGs和抗生素耐药菌（ARB），尤其是与人类生活紧密联系的饮水系统，亟需引起高度重视。本文结合近几年国内外对ARGs的研究，系统介绍了城市饮水系统中ARGs的赋存特征，综述了影响ARGs赋存特征的典型因素，强调了其潜在健康威胁，并为未来ARGs的研究提出了建议。

1 城市饮水系统中抗生素抗性基因污染现状

人类健康与饮水安全息息相关，ARGs作为一种新型污染物，现已渗透到居民日常用水的各个环节之中。为了保障人体健康，必须对日常用水所经过的环境提出新的保护方案。如图1所示，城市的供水主要是由水源地到饮水处理厂，经过管道系统输送至居民家中，再经由下水系统排放到污水处理厂，ARGs就随着输送水体循环。

图1  ARGs随水体在城市中的循环途径

Fig. 1  Circulation of ARGs with water in cities

1.1　水源地ARGs污染现状

据报道，世界范围内的多个自然水域中已发现存在着大量的ARGs，其中，针对磺胺类、四环素类、大环内酯类和喹诺酮类抗生素的ARGs在几乎所有样品中被频繁检出。除此之外，β-内酰胺类、万古霉素类和氨基糖苷类ARGs也在多个地区以较高浓度水平赋存。

表1列举了不同地区自然水域中的ARGs浓度，自然水域受到的人类直接干涉较少，但也会因水循环而获得ARGs，并且ARGs的丰度和多样性因不同的地区而呈现出差异。

表1  不同地区水源地中ARGs丰度 ( copies·10³ml^-1 )

Tab. 1  Abundance of ARGs in water sources in different regions

数据来源	tet（A）	tet（B）	tet（C）	tet（G）	tet（M）	tet（O）
文献［4］	0.80±0.02~3.16±0.50	0.003±0~0.004±0.003	1.03±0.16~4.08±0.47	0.6±0.1~31.8±9.6	0.02±0~0.031±0.02	0.014±0~0.23±0
文献［5］	0~103	-	-	-	0~102	-
文献［6］	0~104	-	-	-	-	-
数据来源	tet（X）	sul Ⅰ	sul Ⅱ	blaTEM	ermF	intI 1
文献［4］	0.18±0.05~0.78±0.01	32±3~184±50	43±8~419±74	1.346±0.23~20.0±5.50	-	-
文献［5］	-	10~105	0~105	10~105	10~106	10~106
文献［6］	-	-	-	0~104	10~104	0~103

注：   “-”表示未检测出或参考文献中未列举出。

不仅仅是水源水中存在着大量的ARGs，经过饮水厂处理的出水中也包含着大量的ARGs。Khan等^［7］在已知太浦河/金泽水库被ARGs污染的情况下，调查研究发现针对黏菌素和碳青霉烯类抗生素的ARGs（mcr-1和bla_NDM-1）并不能被深度水处理技术有效减少。Zhang等^［8］在2017年采样了全国31省共71个城市的饮用水水样，总ARGs丰度为5.48×10³~1.31×10⁶ copies·100 ml^-1，其中磺胺类ARGs平均总量为7.75×10⁴ copies·100 ml^-1，为其他6种（整合子、大环内酯类、四环素类、喹诺酮类、氨基糖苷类和β-内酰胺类）总量的1.13倍，数量占据绝对优势。

1.2　输配水管道系统ARGs污染现状

从水源地提取出来的原水在经过饮水处理厂处理之后，往往通过输配水管道系统（DWDS）配送、满足生活和生产所需。DWDS作为一个相对密闭且相对独立的生态系统，其环境和饮水系统大相径庭，其中存在的微生物群落和ARGs也和饮水系统截然不同。Zhang等^［9］在对DWDS的研究中发现，DWDS中的生物膜和出水的ARB浓度和相对丰度均远高于进水，表明在DWDS中存在着对于ARGs的筛选机制。Kimbell等^［10］在DWDS中检测到ARGs和可移动基因元件（MGEs）的最高浓度可达10¹⁰ copies·L^-1。在另一项研究中Kimbell等^［11］从铸铁管道的24个生物膜样品中均检测到bla_SHV和bla_TEM抗性基因，浓度在10⁴~10⁶ copies·cm^-2。Liang等^［12］沿天津市某DWDS追踪ARGs时发现，在距离饮水处理厂5km处细胞外ARGs浓度虽然有所下降，但是仍然可达1.09×10³ copies·L^-1，且水体中的胞外超抗菌耐药基因（SARGs）比例增加。这说明在DWDS中存在着对ARGs的潜在影响因素，如生物膜对ARGs的筛选和释放，可能会对公众健康造成严重威胁。

2 不同因素对城市饮水系统中抗生素抗性基因的影响

在发现抗生素之后的很长一段时间里，人们并没有发现ARGs的存在，因此，很多人认为ARGs是抗生素滥用后才出现的。然而Costa等^［13］在30 000年前的永久冻土层鉴定出了包含针对β-内酰胺类等的AGRs，并验证了古细菌中万古霉素耐药基因VanA和其现代变种之间具有相似性。同时，许多ARGs的原始功能并非是抵抗抗生素^［14，19］，在自然情况下应处于一个较低的浓度，只不过由于环境变化等因素使其丰度升高（如图2所示）。所以，探究不同因素对ARGs的影响，对于评估ARGs对人体的健康风险、研究去除ARGs的方法显得十分重要。

图2  影响ARGs丰度的因素

Fig. 2  Factors influencing abundance of ARGs

2.1　重金属对ARGs的影响

在发展中国家城市，由于工业发展的需求以及治理重金属污染的能力有限^［15］，城市饮水系统中重金属含量逐年增加，已有研究指出在城市污水处理厂中存在着重金属污染^［16-17］。而早在2006年文献［18］就提出金属污染是一种长期、广泛且顽固的环境选择压力，有助于ARGs的扩散和增殖。最近几年对于重金属对ARGs影响的研究也越来越多，文献［19］表明重金属抗性基因（HMGs）对sul Ⅱ的传播起着至关重要的作用，对整体的ARGs丰度有着直接或间接提升；Qiu等^［20］的变异分配分析（VPA）显示，重金属对ARGs的影响仅次于细菌群落结构；重金属对于ARGs起着如此重要的影响，主要是由于ARGs在微生物之间进行HGT过程时存在着对HMGs和ARGs的共选择机制。Bissig等^［21］发现CopB会参与细胞外排泵系统，同时与Cu离子的添加量有着明显的正相关关系。Xu等^［22］在对湘江中抗性基因和重金属数量关系进行研究时，发现随着Cu、Zn和Hg离子浓度增加，sul Ⅲ的丰度也在增加。微生物在富集HMGs的同时，间接地选择了ARGs。

2.2　微生物群落对ARGs的影响

大量的研究显示，细菌群落结构可能才是驱动ARGs传播的主要动力^［23］，而城市饮水系统中存在着大量的微生物群落。生物膜就是一种特殊的、有组织聚集生长的细菌群落结构，常见于各类水处理、配水系统中，影响进水中的ARGs丰度（如表2、表3）。

表2  不同地区供水管网内生物膜中ARGs丰度 ( copies.ml^-1 )

Tab. 2  Abundance of ARGs in biofilms of water supply networks in different regions

数据来源	qnrA	tet（A）	tet（O）	sul 1	sul 2	vanA	blaTEM
文献［24］	-	3.5×103~1×105	8×101~4×102	1×104~5×104	3×103~9×106	5.5×102~3×105	-
文献［25］	10~102	-	-	104~105	-	约103	101~102

注：   “-”表示未检测出或参考文献中未列举出。

表3  水样经过管网生物膜后ARGs丰度变化

Tab. 3  Variation of abundance of ARGs in the water sample after passing through biofilm of pipe network

数据来源	qnrA	tet（A）	tet（O）	sul 1	sul 2	vanA	blaTEM
文献［24］	NA	+	NA	+	NA	NA	NA
文献［25］	NA	NA	NA	NA	NA	-	NA

注：   “+”表示经过生物膜之后ARGs丰度提升，“-”表示丰度减少，“NA”表示未能检测到明显变化或文献未列举出。

Zhu等^［26］在消毒系统中发现生物膜可对ARGs提供庇护作用，这可能是由于生物膜外包裹着大分子的胞外聚合物从而对环境产生了很强的抗性。Bergeron等^［27］在水管道中发现ARGs可能会由于管道中存在的氯胁迫从而进入生物膜增加其耐药性。Chen等^［28］通过对比原水和自来水也确认了生物膜中具有更高的ARGs丰度。生物膜这种特殊的细菌群落结构，通过为ARGs提供保护来改变环境内ARGs的分布，除了这种模式以外，细菌群落结构对ARGs的影响可能还存在着别的模式。Guo等^［29］通过Illumina高通量测序技术研究了活性污泥和厌氧消化污泥中ARGs和MGEs的广谱图，发现这2种污泥表现出不同的细菌群落和ARGs赋存特征；但其中部分细菌和ARGs的共现模式表明，梭菌和亚硝酸单胞菌可能更容易接受特定ARGs，从而实现环境中ARGs丰度的改变。此外，一些外源性营养物质的输入，也会造成细菌群落结构的改变，从而引起ARGs丰度的变化^［30］。

2.3　城市水处理工艺对ARGs的影响

除了上述要素对城市饮水系统中ARGs的丰度变化产生影响外，水处理工艺也是城市水循环中最重要、不可或缺的因素之一，ARGs的赋存特征和去除程度和水处理工艺息息相关。

2.3.1　传统水处理工艺中物理方法对ARGs的影响

传统水处理工艺通常采用物理方法。物理方法常采用砂滤、絮凝、沉淀等。这些方法的作用、原理各不相同，去除ARGs的效果也大相径庭。有研究表明，砂滤和沉淀处理过后的水体，其ARGs绝对丰度和检出数量均有明显下降（P<0.05）^［31-32］，表明该处理方法可有效减轻ARGs污染。聚合氯化铁（PFC）和FeCl₃作为铁基混凝剂，对水体中存在的sul Ⅰ、sul Ⅱ和tet（O）、tet（W）、tet（Q）以及intl Ⅰ表现出了一定的去除能力，ARGs减少了500~10³ copies.ml^-1［33］。总体来说，物理方法对于ARGs的去除效果一般，但是尚未发现物理手段会对水中ARGs的赋存产生负面影响。这可能是由于此类方法是通过减少整体生物量来起作用^［34］。

2.3.2　氯消毒方法对ARGs的影响

氯消毒剂是采用最多的化学制剂，但是对于ARGs丰度的限制十分有限^［7］。氯化会极大程度上改变水中的微生物群落结构。从菌属水平上说，氯化消毒可以有效去除嗜甲基菌属、多核杆菌属等，但是拥有耐氯性的假单胞菌和嗜酸菌属等会被保留^［35］。因氯化而死亡的细菌裂解之后，暴露出来的ARGs就会通过HGT被幸存下来的耐氯菌吞噬。Shi等^［36］和Jin等^［37］的研究也都指出氯化消毒会杀死ARB，促进ARGs富集。Shi等^［36］指出氯化后的存活菌对于氯霉素、甲氧苄啶和头孢噻吩的抗性明显提高，可能是由于质粒大量复制、多药外排泵介导和微生物群落变化协同作用导致的氯胁迫下的ARGs富集；Jin等^［37］对氯损伤/未损伤的粪肠球菌进行检测，发现外源RP4质粒在两者中的传递效率，前者比后者高1~2个量级。氯消毒不但释放出了细菌中的ARGs，而且将非ARGs的DNA分子一并从细菌中解放出来，在实验中有学者发现这些DNA分子可能和ARGs密切相关，包括但不限于插入序列（ISs）、Ⅰ类整合子、转座子等。Razavi等^［38］的实验证明一种ISs子集和某临时性的复合转座子与ARGs显著相关，并且在某些病原体中非常丰富。Xu等^［39］在饮用水分配系统中观察到intl Ⅰ和转座酶有助于饮用水中的抗生素耐药性，Li等^［40］通过冗余分析也确定了MGEs是影响ARGs丰度的主要因素。这些研究表明氯化消毒不仅会直接促进存活菌对ARGs的吸收，还会间接影响与ARGs密切相关的其他活性分子结构来促使ARGs富集。氯消毒会促进ARGs丰度提升。

2.3.3　生物活性炭对ARGs的影响

生物活性炭（BAC）因为具有高效的吸附性、生物降解的性质，往往被当作一种高效的水处理技术。但是在实际运用中，BAC往往不能表现出对ARGs的去除效果。Su等^［31］通过实验观察到颗粒状活性炭会使得ARGs丰度提升，造成这种情况的原因可能是，BAC作为一种多孔材料因其极高的比表面积对微生物产生吸附作用，很容易造成微生物和ARGs的富集，为ARGs的扩散和增殖提供了可能。Zhu等^［26］也通过实验室模拟发现单独使用BAC过滤会将几乎所有的抗生素耐药指标提升，但是加氯的BAC过滤又有着较为良好的去除效果。因此，BAC和氯化消毒对ARGs的协同作用可在后续进一步深入探究。

3 健康风险评估

人类健康与饮水安全息息相关。ARGs容易在饮用水之间传播，并可能转移到人类共生微生物中，提高致病菌抗性或降低人体对抗生素的敏感性，家用净水器一般在48~80d时ARGs达到高水平^［41］，水龙头出水中也含有大量ARGs，且根据所在地不同，其赋存特征也不同（表4）。

表4  不同地区水龙头出水ARGs丰度 ( copies.ml^-1 )

Tab. 4  Abundance of ARGs from taps in different regions

数据来源	16SrRNA	blaTEM	intI 1	qnrA	Sul 1	vanA
文献［25］	103~109	10~104	104~106	10~102	10~105	10~103
文献［42］	-	104~106	-	102	109	102
文献［31］	107~108	-	-	-	108	-

注：   “-”表示未检测出或参考文献中未列举出。

ARGs对人体健康风险的问题聚焦于末端出水（水龙头和二次水箱），一般认为ARGs风险暴露方式是HGT和机会致病菌（OPs）对人体的侵袭（图3）^［43］。ARGs对人体健康的潜在风险进行较为完整的评估是预防和治理的一个热点。但是现在对人体健康风险的研究并不多，大致可以分为以下2个方面：①将一些现有方法运用在ARGs领域；②建立全新的ARGs评估框架。

图3  人体暴露ARGs风险途径

Fig. 3  Human exposure to ARGs risk

3.1　现有方法对ARGs的风险评估

宏基因组学方法研究ARGs的丰度、宿主和共现模式是常见方式，在研究中同时结合生态毒理学或者耐药性选择就可以对ARGs进行风险评估^［44］。探讨生物风险评估（MRA）对于抗生素、ARGs和ARB方面的健康风险评价都能取得不错的效果，但是各地的水厂、管道情况各有不同，其应用效果可能大打折扣，原因在于这一方法现在还存在太多的数据缺口^［43， 45］。药物评估运输（PhATE）模型^［46］可以用于评估被人类使用后进入地表水的药物水平，O’Flaherty等^［47］认为这种模型准确度高、成本低，用于ARGs风险评估有一定应用前景。但是以上方法都存在着不足之处，非常依赖大量高精度的数据输入和当地ARGs污染特有环境。而在风险评估研究初期往往难以取得大量可靠数据，同时一旦ARGs污染情况发生变化，依据之前数据得出的结果也不再可靠。因此，在现阶段先建立一个对ARGs的评价体系会很有帮助。

3.2　建立ARGs风险评估框架

该体系可以按照不同的风险等级，将已知的ARGs进行区间划分，这样不但可以提示研究者将工作重心放在何处，还可以在面对未来新型的ARGs时，通过对比与其相似的已知ARGs，在研究初期就对其做出一个初步的判断，节省科研资源。Zhang等^［48］就在这方面已经做出了一定尝试，将已知的对人体威胁最高的ARGs（此类ARGs占全部已知ARGs种类数的3.6%）分成“当前威胁”和“未来威胁”2类，即病原体中已存在和在非致病菌中新出现的抗性基因。该框架认为虽然含有ARGs的基因组在总基因组中占比很高（73%），但是真正对人类构成威胁的基因组却并不多（占8.9%）。因此，耐药基因虽然常见，但是不必将所有的ARGs都进行监测，只需要关注切实对人体健康产生威胁的那些，这些都需要一个可靠的ARGs评价体系。与Zhang等^［48］聚焦于ARGs本身不同，Hu等^［49］在研究中建立R³DW评估方法更多考虑ARGs影响因素，综合ARGs的耐氯性、可转移性和潜在宿主评估健康风险。对ARGs影响最大的生物群落结构也是重要的标志物，从生物群落入手，采用全尺度分类方法划分核心类群^［50］，建立核心类群中ARGs评估框架，能有效提高研究效率。

4 结论与展望

现有城市饮水系统中ARGs的赋存较为丰富，水处理工艺对ARGs的去除效果都不尽人意（除了UV/AOPs技术），其中BAC易引起ARGs和ARB的富集，加速细菌之间ARGs的传递；氯化消毒也被认为是引起水体中ARGs丰度增加的原因之一。除此之外，数据表明微生物群落、环境因素（重金属、微塑料等）还有MGEs是促进城市饮水系统中ARGs水平传播的主要驱动因素，抗生素浓度对ARGs的影响不如预期。

大多数ARGs的研究都集中在对样品前后进行高通量测定、对ARGs丰度和数量的描述，以及强调其传播的可能性和潜在的人类健康风险，但是对其具体的去除机制以及ARGs带来的真实风险却缺乏深入探究，也尚未建立起权威的风险评价体系。根据现有ARGs的文献，有以下几点建议：

（1）在日后的研究中，不仅仅集中在对ARGs的污染现状描述，更应聚焦于其对人体健康的真实风险，如探究ARGs向人体共生微生物转移的可能性。

（2）ARGs种类和数量繁多，将ARGs划分为不同的风险等级似乎难以实现，但是这几年人工智能发展极为迅速，基于机器学习和深度学习的强大功能，将研究重心放在已明确对人体健康产生风险的基因组，建立一个ARGs的风险等级评估框架似乎变得可行。鉴于底层神经网络的性质，未来学习模型的性能还能进一步增强。

（3）现在对ARGs的研究往往只关注ARGs本身，那些和ARGs传播相关的非ARGs基因的研究还存在着大量空白，这些非ARGs基因在城市饮水系统中ARGs迁移、传播的各个环节的影响机制还有待进一步阐述。

作者贡献声明

代朝猛：研究概念生成，研究资金获取，研究课题监管与指导，论文审阅与修订。

万罗超：论文初稿撰写，资料查询，数据整理与管理，数据分析与可视化。

游学极：研究概念生成，资料查询，论文审阅与修订。

赖小莹：资料查询，论文审阅与修订。

刘曙光：资源、形势分析。

张亚雷：形势分析。