随着抗菌药物的广泛使用，细菌耐药问题已成为二十一世纪人类面临的最严峻的环境健康问题之一，引起了政府和医疗机构的广泛关注。

近日，2020年全国细菌耐药监测报告发布，该报告提示，虽然总体而言，大多数重要耐药菌的检出率呈缓慢下降趋势，但部分地区、特定科室内仍呈上升趋势，此外，碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌的检出率仍与2019年基本持平（图1）1。

耐药监测和遏制之路依旧任重道远。

图1：重要耐药菌检出率

基因组学的不断发展为病原菌耐药性研究带来了极大的便捷，高通量测序技术结合分子生物学技术构建了多种抗生素抗性基因数据库及分析工具，有利于我们高效地发现各种新的耐药基因，了解耐药性产生的原因与发展过程。

细菌耐药性

细菌耐药性，又称抗药性，指细菌对于抗菌药物作用的耐受性。耐药性一旦产生，药物的治疗作用便会明显下降。

耐药机制

•  “优胜劣汰”，细菌可产生突变或基因表达的改变，对抗生素产生抗性。

• 抗性基因可通过质粒、噬菌体、整合子等可移动元件在病原菌间甚至非致病菌与致病菌之间进行传播2。较突变而言，基因转移更加快速，导致耐药的快速传播。

传统药敏检测方法

抗菌药物敏感性试验（AST）是测定细菌中抗菌药物耐药性的传统方法，这些基于培养的测试包括纸片扩散法、肉汤稀释法等，能直接确定在存在抗菌药物的情况下细菌的生长状况，测定最低抑菌浓度（MIC），提示敏感或耐药，以及表型耐药性结果。但耗时长，需要基于纯培养物，这使得该方法无法研究那些不可培养的细菌，或复杂微生物群落中耐药性的出现和传播。与全基因组测序相比，这些表型方法具有较低的分辨率，并且难以获得流行病学信息。

基于测序技术的耐药性检测

相比传统方法，测序技术既可检测培养物，亦可直接检测临床样本（图2）3。其优势在于：首先，可以显著缩短缓慢生长病原体的周转时间；其次，能够测试更广泛的微生物及无法培养的病原体，避开培养瓶颈；第三，临床实验室可以确定分离株之间的相关性。这对于感染控制和预防、治疗失败与新感染的评估以及实验室污染的识别至关重要。

图2

此外，除外基因组测序，转录组学技术亦有耐药检测的应用潜力。它可以将基因型数据与表型结果相关联，尤其当基因型和表型不一致的情况下，或在无明显耐药基因但已确认耐药性的情况下，转录组数据可弥补基因组数据的不足，或许有助于发现新型耐药基因，或鉴定非编码调控RNA导致耐药细菌表型的情况4。

期待随着测序技术的发展、成本的不断降低以及来自临床的数据积累，测序将逐渐成为一种切实可行的抗菌药物耐药性的监测工具。 

参考来源

1. 2020年全国细菌耐药检测报告（简要版）.全国耐药细菌检测网

2. Wenxing, Zhao, Bin, et al. Antibiotic resistance genes in China: occurrence, risk, and correlation among different parameters[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2018.

3. Ransom E M ,  Potter R F ,  Gautam D , et al. Genomic Prediction of Antimicrobial Resistance: Ready or Not, Here It Comes![J]. Clinical Chemistry(10):10.

4. Boolchandani M , AW D’Souza,  Dantas G . Sequencing-based methods and resources to study antimicrobial resistance[J]. Nature Reviews Genetics, 2019.

来源：因美纳