淡水环境中抗生素抗性基因的来源、归趋和风险

陈笑雪，王智源，管仪庆，陈求稳，黄玉，严晗璐，杜云彬，刘小华，刘超

1. 河海大学水文水资源学院，南京 210098 2. 水利部/交通运输部/国家能源局南京水利科学研究院生态环境研究所，南京 210029

自20世纪40年代青霉素投入临床使用以来，抗生素作为人类和动物体内病原性目标致病菌的致死药物，被广泛应用于医疗临床及畜禽和水产养殖。全球抗生素使用量近15年上升了65%[1]，我国抗生素生产量和使用量全球居首，年均使用量超过15万t[2]。抗生素的产能过剩、过量使用以及抗生素废水的处理与排放缺乏有效监管，导致大量未被生物体充分吸收和代谢的抗生素随城市尾水、养殖废水等途径直接或间接进入河湖水生态系统，因此河湖水体中抗生素检出率不断上升[3]。抗生素的持久性环境残留对环境微生物群落施加进化选择压力，催生了具有多重耐药基因的抗性细菌[4]。

抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes, ARGs)兼具“可自我复制和传播扩散”的生物特性与“不易消亡和环境持久”的物化特征，可在不同细菌间横向转移甚至自我扩增，导致微生物耐药性快速扩散，被认定为一种新型环境污染物[5]。目前在养殖场废水、污染处理厂、淡水地表水、饮用水、土壤、沉积物和空气等不同环境介质中检测出的ARGs高达50余种[6]。耐药菌株大量繁殖的后果是抗生素的治疗效能逐渐降低甚至消失，最终导致无药可医。全球每年约70万人死于耐药性病原菌感染，淡水体中抗生素耐药菌及ARGs的广泛分布和快速传播已成为全球性的环境健康热点问题[7]。本文综述了国内外淡水环境中ARGs主要来源、分布特征、传播扩散途径和风险形成机制的研究进展，归纳了未来一段时期关于淡水环境中ARGs的研究热点和趋势，以期为ARGs环境与健康风险管控提供参考。

1 淡水环境中抗生素及抗性基因的主要来源(Main source of antibiotics and resistance genes in freshwater environment)

1.1 医疗及制药废水

医疗和制药废水中抗生素的残留浓度较高，易诱导产生ARGs。人体通过口服或注射服用抗生素后，肠道内会诱导产生耐药菌株。这些耐药菌株随粪便排出体外进入医疗废水，大大增加了医疗废水中耐药抗性菌株和ARGs的检出频率。例如，我国河南省新乡市3家医院废水中tetO绝对丰度高达(8.34±1.23)×107copies·mL-1[8]。ermB在北京海淀区某医院医疗废水中的相对丰度高达2.1×10-2copies·16S-rRNA-1[9]。国外医疗废水中的ARGs丰度也处于较高水平。例如，罗马尼亚的克鲁日医院废水中磺胺类抗性基因sul1相对丰度为5.33×10-2～1.94×10-1copies·16S-rRNA-1，β-内酰胺类抗性基因blaSHV的相对丰度为1.69×10-3～4.39×10-3copies·16S-rRNA-1[10]。ARGs的高检出率和丰度水平表明医院废水是ARGs污染的主要来源。

医疗废水中以四环素类、大环内酯类、磺胺类、喹诺酮类和β-内酰胺类抗性基因居多。中国北方医院[8-9, 11]废水中含有四环素类、大环内酯类、磺胺类、喹诺酮类和β-内酰胺类ARGs。荷兰医院废水中以大环内酯类(ermB、ermF)、四环素类(tetB、tetM)、喹诺酮类(qnrS)和β-内酰胺类(blaOXA、blaSHV)抗性基因为主[12]。美国密西根州[13]、新加坡[14]、越南[15]、瑞典[16]和印度中部[17]医院废水中检出较高丰度的β-内酰胺类抗性基因。

抗生素类药品生产过程中排放废水的抗生素残留含量通常较高，选择性诱导ARGs的几率大大增加。中国东南部地区制药废水中检测出ermB、ermC和qnrS等24种抗性基因，其中ermB含量高达(2.96±0.88)×108copies·mL-1，aac、aph次之，绝对丰度分别为(1.63±2.10)×107copies·mL-1和(2.22±2.72)×107copies·mL-1[18]。中国北方地区制药厂废水中检测出的ARGs绝对丰度范围为(1.46±0.34)×102～(1.78±0.51)×108copies·mL-1，其中最终排放废水中intI1日负荷高达(7.74±0.92)×1016copies[19]。由此可见，制药废水中ARGs含量也处于较高水平，已成为水环境中ARGs的潜在储存库。

医疗和制药废水一般要经过自带的污水系统处理后才能排放到外界，但废水处理后仍含有较高水平的ARGs。例如，我国辽宁省制药废水处理系统可以有效去除四环素类抗性细菌，但是会使磺胺类抗性细菌浓度上升(5.01×104CFU·mL-1)[20]；乌鲁木齐医院污水处理系统可去除0.86～1.81个数量级的细菌，但处理后的水中仍然含有浓度为1.01×108～1.39×108CFU·mL-1的抗生素抗性细菌(antibiotic resistance bacteria, ARBs)[21]。欧洲医院自带的污水处理系统仅能将ARGs的相对丰度降低1～3个数量级，而tetA、blaSHV和sul1只能略微去除[10]。由此可见，处理后的医院和制药废水依然含有一定水平的ARGs，排入淡水环境中可能导致ARGs进一步传播扩散。

1.2 污水处理厂尾水

污水处理厂尾水中微生物群落结构复杂，残留的抗生素处于亚抑菌浓度级别(指小于最低抑菌浓度的抗菌药物浓度，可在不影响细菌生长的前提下对细菌耐药性、致病性等生理学特性产生影响[22])，已成为ARGs在抗生素选择性压力下发生横向转移进而传播扩散的理想场所，尾水中ARGs丰度水平通常处于较高水平。我国江西省北部某地区污水处理厂尾水中氨基糖苷类、β-内酰胺类、磺胺类和四环素类等9种类型ARGs均有检出，其中氨基糖苷类抗性基因相对丰度最高，平均丰度达到0.32 copies·16S-rRNA-1[23]。波兰中部13个污水处理厂均检出基因blaTEM，平均丰度为103～104copies·mL-1[24]。韩国大光州地区2个大型污水处理厂尾水中ARGs日负荷高达4.2×1018copies，其中一个污水处理厂尾水中磺胺类抗性基因和β-内酰胺类抗性基因水平最高，日负荷分别为2.1×1018copies和1.5×1018copies[25]。

传统污水处理工艺中没有针对ARGs的去除流程，而膜反应器、高级氧化等一些新型污水处理技术虽然对污水中的ARGs有一定的去除效果，但无法实现完全去除[24]。例如，氯消毒工艺可使ARGs减少2.98～3.24个数量级，紫外线照射使ARGs降低2.48～2.74个数量级[26]；膜生物反应器可以使四环素抗性基因丰度(tetA、tetM和tetW)分别下降了0.88、3.47和2.51个数量级[27]。氯消毒、紫外照射和膜生物反应器的去除机制主要基于ARGs从废水向污泥、生物膜或沉积物的迁移，而不是从环境中清除[28]。高级氧化工艺和双金属系统可以有效灭活甚至杀死ARBs，达到真正意义上的环境清除，但氧化剂的去除效果容易受到废水中腐殖质、碳水化合物和脂肪酸等有机物的影响[29-30]。Fenton氧化技术对sul1、tetX、tetG和intI1的去除率可分别达到3.98、3.80、2.57和4.62个数量级；UV/H2O2氧化技术可使尾水中ARGs丰度减少2.8～3.5个数量级[31]。mFe/nCu双金属系统可以有效杀灭ARBs和ARGs，DNA去除效率高达57%，tetA、tetE、tetQ、ermB、sul2和intI1的DNA分别可以去除2.69、2.31、2.18、2.97、2.08和2.76个数量级[32]。

污水处理厂尾水中的ARGs排放到淡水环境后往往导致受纳水体ARGs丰度大幅上升，污水处理厂尾水已成为淡水环境中ARGs的重要来源。我国四川地区污水处理厂上游检出sul1 5.40×104copies·mL-1、intI1 4.03×105copies·mL-1以及其他基因(qnrS、tetX、blaTEM和ermB)102～103copies·mL-1，污水处理厂尾水入河后下游水体tetX、blaTEM、ermB和intI1的相对丰度分别高出1.46～3.51倍[33]；海河流域子牙河系某支流接受污水处理厂尾水后，四环素类抗性基因tetA绝对丰度由1.93×104copies·L-1增加到1.26×107copies·L-1，磺胺类抗性基因sul1和sul2的绝对丰度分别从2.85×106copies·L-1和9.18×107copies·L-1增加到1.59×106copies·L-1和8.40×106copies·L-1[34]。

1.3 养殖废水

近年来兽用抗生素在养殖业广泛使用，致使畜禽和渔业养殖废水成为淡水环境中ARGs的重要储存库。我国北京和江西两地的养殖废水中检出较高丰度的四环素类抗性基因(tetM、tetX)和大环内酯类抗性基因(ermB、ermF和ermA)，绝对丰度分别为(6.91～24.3)×1010copies·mL-1和(7.16～14.5)×1010copies·mL-1[35]；西北地区最大的鲟鱼养殖内陆湖瀛湖中检出8类共59种ARGs，养殖水域ARGs相对丰度为5.59×10-6～2.30×10-2copies·16S-rRNA-1，远高于上游非养殖型水域[36]；江苏省12个畜牧场废水中检出5类22种ARGs，其中tetM、sul1、sul2和acrB检出率为100%，tetG、tetW、tetC、ermB、aph、qnrD和acrA检出率高于90%[37]。越南隆安虾类养殖区分离菌株中sul1、sul2、qnrA和ermB检出率分别达到94.1%、82.4%、88.2%和94.1%[38]。

养殖废水中四环素类、磺胺类及喹诺酮类抗性基因检出率最高，与该类抗生素在养殖业的大量使用密切相关[39]。我国珠三角鸭鱼混养塘中磺胺类抗性基因(sul1和sul2)所占比例超过50%[40]；杭州湾河口的水产养殖区磺胺类抗性基因sul1丰度最高，喹诺酮类抗性基因qnrS次之，相对丰度分别为9.97×10-3copies·16S-rRNA-1和1.94×10-2copies·16S-rRNA-1[41]。但是，养殖场的净水设施并不能完全去除ARGs。我国武汉市养猪场废水净化后，ARGs丰度仍高达3.1×104～7.1×108copies·L-1，其中4%～57%持续存在于下游小溪和邻近土壤中[42]；江苏省金坛市养殖废水处理后，总ARG的相对丰度降低了84%，厌氧消化、初级沉淀和人工湿地有助于去除ARGs，但次级沉淀则增加了ARGs总含量[43]。

1.4 源解析与通量估算

淡水环境中ARGs污染来源复杂(图1)，准确判断ARGs的排放通量并解析其负荷来源，可以为遏制ARGs环境污染和规避生态风险提供理论基础。Duarte等[44]整合大量文献中抗生素和ARGs数据，使用线性混合模型描述两者整体关系，并根据不同抗生素特定的耐药性选择效应校正浓度系数，建立了一个抗生素选择潜力聚合风险度量模型，可根据抗生素压力和环境隔室的类型预测ARGs的总体丰度变化。另一方面，ARGs的来源解析面临许多挑战，来自本地遗传成分的干扰、其他污染物的选择作用和ARGs调查的不全面都会使ARGs追踪发生偏差[45]。crAssphage是一种最近发现的DNA噬菌体，已用于追踪人类粪便ARGs污染对河流沉积物中ARGs的影响[46-47]，并证实河流沉积物中ARGs很大程度受到人类粪便污染程度的影响(50%～63.7%)[48-49]。Chen等[48]结合快速期望最大化的微生物源跟踪方法(fast expectation-maximization microbial source tracking, FEAST)与线性判别效应分析方法(linear discriminant analysis effect size method, LEfSe)，基于高通量测序的宏基因组和crAssphage噬菌体分析，建立了淡水环境中ARGs来源解析方法，发现白洋淀80%以上的ARGs负荷来自府河。Chen等[49]使用微生物来源分析工具SourceTracker和crAssphage噬菌体，结合ARGs和微生物分类的宏基因组特征，系统厘清了ARGs的源汇关系，量化了不同污染来源对河流沉积物中ARGs的潜在贡献，证实了污水处理厂尾水贡献了河流沉积物中81.6%～92.1%的ARGs和49.3%～68.1%的微生物。总体而言，宏基因组学是构建ARGs源追踪方法框架的核心，对ARGs源解析具有深远意义[45]。

图1 淡水环境中抗生素抗性基因(ARGs)的赋存特征、主要源通量与源解析方法Fig. 1 Occurrence characteristics, main source fluxes and source analysis methods of antibiotic resistance genes (ARGs) in freshwater environment

2 淡水环境中抗生素抗性基因多介质分布和归趋特征(Multimedia distribution and fate characteristics of antibiotic resistance genes in freshwater environment)

近年来ARGs在淡水不同环境介质中被广泛检出(图2)，检出率最高的是四环素类抗性基因和磺胺类抗性基因。国内外典型河流和湖泊的ARGs丰度水平如表1和表2所示。我国北江河中磺胺类ARGs含量最高的是sul1和sul2(平均值分别为1.41×10-2copies·16S-rRNA-1和1.58×10-3copies·16S-rRNA-1)，四环素类ARGs中tetC的相对丰度最高(8.30×10-2～13.20 copies·16S-rRNA-1)[50]。我国海河流域中磺胺类抗性基因sul1是优势ARGs，丰度高达6.4×109copies·mL-1[51]；海河流域子牙河支流检出含量最高的ARGs为四环素类抗性基因和磺胺类抗性基因，其中tetA和tetB抗性基因的绝对丰度范围是1.93×104～1.26×107copies·L-1和2.22×104～9.96×104copies·L-1，sul1和sul2抗性基因的绝对丰度是2.85×106～9.18×107copies·L-1和1.59×106～8.40×106copies·L-1[34]。我国西安巴河检出23种不同类别的ARGs，其中tetC是四环素类抗性基因中相对丰度最高的ARGs(6.50×10-3～4.50×10-1copies·16S-rRNA-1)[52]。我国太湖sul1的检出率为100%，其丰度范围为1.9×103～7.9×105copies·mL-1[53]。淡水环境已成为ARGs潜在的富集库和释放源。

表1 国内外典型河流水相抗生素抗性基因(ARGs)丰度Table 1 The antibiotic resistance genes (ARGs) abundance of typical rivers at home and abroad

表2 国内外典型湖泊ARGs丰度Table 2 ARGs abundance of typical lakes at home and abroad

图2 淡水环境中抗生素抗性基因的主要来源和传播扩散路径Fig. 2 The main source and spread of antibiotic resistance genes in freshwater environment

国内淡水ARGs丰度水平整体高于国外，与抗生素水平、人类活动强度和开发程度有关[3, 54-55]。在我国，海河、珠江和长江下游人类活动强度高、抗生素使用量大，抗生素排放强度位居全国前3位[54]。长三角80%儿童尿液中检出兽用抗生素，水源水、饮用水厂、自来水管网及饮用水系统末端中广泛检出ARGs，抗生素和ARGs污染问题及其引起的健康风险较为突出[56]。相对于河流，湖泊的水体交换能力较弱、换水周期更长，具有更大的潜力来储存和积累ARGs，抗生素及ARGs的停留时间增加并在湖泊内缓慢循环；另一方面，湖泊水产养殖更为普遍，投放的饵料中含有大量抗生素，导致ARGs表达水平上升[3, 57]。长江下游太湖、洪泽湖等浅水湖泊畜禽渔业养殖发达，抗生素水环境赋存量高，导致湖泊中ARGs丰度水平普遍高于河流[58-59]。

淡水沉积物中ARGs丰度普遍高于上覆水。在我国，西安巴河ARGs最高丰度为5.49×106copies·mL-1，而沉积物中ARGs丰度高达4.38×107copies·g-1[52]；长江口沉积物中sul1绝对丰度为3.29×105～2.04×106copies·g-1，比上覆水(2.26×104～3.19×105copies·mL-1)高出1个数量级；沉积物中的acc(6’)-Ib基因丰度范围为2.51×106～6.37×106copies·g-1，而在水样中的丰度范围2.68×104～3.05×104copies·mL-1[60]；太湖地表水和沉积物样品中所有ARGs的丰度范围分别为4.8×105～1.5×108copies·mL-1和5.4×106～3.0×1010copies·g-1[53]。

关于地下水中ARGs污染的报道相对较少，但已逐渐引起关注。在我国，深圳茅洲河地下水中检出127种ARGs和10种可移动遗传元件，其中116种ARGs与地表水检出种类一致，主要与地表污水入渗有关[61]；洪湖地下水中含有27种ARGs，其中qnrB、qnrS和tetQ含量均高于地表水[62]；厦门东南部垃圾填埋场地下水中检测出171种ARGs和8种可移动遗传元件(mobile genetic elements, MGEs)，ARGs绝对丰度范围为2.5×109～1.27×1011copies·L-1，其中多抗基因及β-内酰胺类、四环素类抗性基因含量最高[63]。罗日尼亚地下水中检出blaSHV、floR、sul1和tetA等11种ARGs，其相对丰度为6.61×10-7～2.30×10-1copies·16S-rRNA-1，其中四环素类抗性基因(tetC、tetO和tetW)遵循了环境污染的规律，可将这组基因作为探寻人类影响的环境示踪剂[64]。

生物膜是淡水环境中ARGs的重要载体。西班牙托德拉河流域生物膜中含有的sul1和ermB相对丰度分别为10-2copies·16S-rRNA-1和10-3copies·16S-rRNA-1[65]，加泰罗尼亚周边河流生物膜样本中检测出高丰度的sul1(10-2.5copies·16S-rRNA-1)、sul2(10-3.2copies·16S-rRNA-1)、ermB(10-2.9copies·16S-rRNA-1)、tetW(10-3.7copies·16S-rRNA-1)和tetO(10-3.3copies·16S-rRNA-1)[66]。中国长江中游生物膜样品中intI1、sul1、sul2、aac(6’)-Ib、tetA、tetQ和tetW等7种抗性基因的检出率为100%，磺胺类抗性基因中sul1丰度最高(范围为3.20×107～2.50×1011copies·g-1)、sul2次之(平均丰度为5.94×108copies·g-1)；喹诺酮类抗性基因中acc(6’)-Ib和qnrS绝对丰度最高(范围为9.75×104～7.44×107copies·g-1和7.28×106～2.52×109copies·g-1)；四环素类抗性基因tetA丰度范围为2.68×105～4.29×109copies·g-1，大环内酯类抗性基因ermB的最高丰度为1.50×107copies·g-1[60]。

淡水生态系统中的各类水生生物也是ARGs的重要载体。细菌和噬菌体间的相互作用促进了ARGs在它们之间的水平转移[81]。淡水细菌和浮游动物间的互作对ARGs转移具有正面影响，例如水蚤相关的细菌群是tetA的潜在载体，而这些细菌的生物膜结构可能促进ARGs水平转移[82]。葡萄牙地表水分离出的蓝藻菌株中检出strA-strB、sul1和intI1这3种ARGs，且这些菌株对抗生素敏感性较低，这是蓝藻可能从环境中获得耐药性并传播到其他微生物的有力证据[83]。细菌、噬菌体甚至是胞外DNA都可吸附在水生生物表面或消化道中，水生动物粪便将ARGs释放到水环境中使其进一步传播扩散[3, 57]。ARBs被鱼摄入后与肠道细菌接触，ARGs经质粒介导在体内发生转移并随细菌增殖，将近15%的肠道细菌含有编码抗性基因的质粒，鱼粪中ARBs是摄入数量的8倍；斑马鱼后肠ARBs浓度几乎是前肠的25倍，转导结合体总数超过108CFU，已成为促进ARGs传播的重要区域[84]。

3 影响抗生素抗性基因水环境归趋的主要环境因子(Main environmental factors affecting the fate of antibiotic resistance genes in water environment)

整合子、转座子及质粒等MGEs是ARGs水平转移的重要载体，其水平转移是促进ARGs传播扩散的主要机制[85]。密歇根湖沉积物中发现与质粒相关的ARGs占已鉴定总数的32%～100%[86]。漳溪河中除万古霉素抗性基因外的ARGs总丰度与MGEs呈显著正相关(P<0.01)[87]。

菌落结构对ARGs水平转移影响显著。Zheng等[87]发现变形细菌(Proteobacteria)的氢藻(Hydrogenophaga)和拟杆菌属(Bacteroidetes)的小球藻(Prevotella)与ARGs呈显著正相关(P<0.05)。Reddy和Dubey[88]发现美国Cuyahoga河中ARGs丰度与细菌群落组成密切相关，方差分解分析(variance partitioning analysis, VPA)表明细菌群落间的相互作用可解释80.7%的ARGs丰度变化。印度恒河水中ARGs与杆菌、拟杆菌、甲烷杆菌、假单胞菌、副细菌和酸性细菌显著相关[89]。

温度是影响ARGs及其载体存活的重要因素，在一定程度上影响ARGs的丰度水平和传播扩散过程。加拿大Sumas河流域的四环素类ARGs丰度与温度呈正相关(P<0.05)，细菌浓度在降雨量较少且温度较高的夏季较低，而ARGs丰度却保持较高水平[90]。春季我国宁波市某城郊河道ARGs绝对丰度显著低于其他季节(12%～36%)，而夏季ARGs绝对丰度最高(2.81×109copies·mL-1)，表明温度升高可能导致ARGs传播扩散；16S rRNA基因与ARGs之间的显著相关性表明温度也是驱动ARGs基因转移的潜在因素[87]。

水环境中ARGs丰度水平与人类活动强度关系密切。我国宁波市水库、森林附近河流中的ARGs丰度与农田、城镇附近河流中的ARGs丰度存在显著差异，农田附近河流样品中ARGs的绝对丰度比水库和森林附近河流高3.47倍～5.58倍，而下游城镇人类活动强度相对较高，附近河流ARGs水平最高[87]。我国北江中ARGs数量和多样性主要与污水处理厂、水产养殖场和牲畜废水等污染源相关，中游地区的人口密度和污染源少于上游和下游地区，ARGs丰度也相对较低[91]。

淡水环境中重金属、有机物等其他污染物也会影响ARGs的丰度水平。我国北江沿岸的tetW和重金属可能存在关联[91]。印度恒河中ARGs丰度与重金属抗性基因(metal resistance genes, MRGs)丰度呈显著正相关(P<0.05)，这可能源于重金属的选择性压力或ARGs与MRGs之间的共变，但这种稳定相关性表明河流系统中可能发生了ARGs和MRGs的共选过程[88]。我国温瑞塘河中总有机碳(total organic carbon, TOC)、溶解性总氮(total dissolved nitrogen, TDN)与ARGs绝对丰度呈正相关，与氨基糖苷类、β-内酰胺类、大环内酯-林可酰胺-链阳菌素B(MLSB)和四环素类ARGs丰度的相关性更强(P<0.01)[92]。我国湖州市染色废水中孔雀石绿、苯乙烯等6种有机化合物促进RP4质粒共轭转移，转移效率最高超过空白对照组219倍[93]。

4 淡水环境中抗生素抗性基因的传播扩散途径(Transmission and diffusion of antibiotic resistance genes in freshwater environment)

尽管淡水地表水环境中抗生素的赋存水平维持在微克或纳克级，但低浓度抗生素的长期暴露不可避免地会通过基因突变诱导、水平传递和代际遗传的方式促使细菌耐药性产生和扩散。ARGs可通过接合、转化和传导等多种方式进行水平基因转移(horizontal gene transfer, HGT)[94]，水平转移可使非亲子生物之间进行遗传物质共享，被认为是ARGs传播的主要机制[95]。整合子、转座子及质粒等MGEs在水相和沉积物相中对ARGs传播的贡献最大[96]。质粒是多种ARGs的携带载体，可通过供体菌和受体菌借助抗性菌毛相互连接形成的通道进行传播[97]。DNA和质粒也可在游离状态下被感受态或者开放损伤诱导系统的细菌接受[98]，从而完成ARGs在同属或不同属细菌间的转移[99]。噬菌体也可帮助ARGs进行水平转移[100]，在侵蚀细菌的同时获得ARGs，在产生新的噬菌体-细菌裂解-释放新噬菌体-侵蚀新细菌的循环中积累扩散，噬菌体的蛋白外壳使其在胞外环境中具有更高的持久性，在ARGs水平转移过程中扮演重要角色[101]。

ARGs另一个传播途径是垂直转移(vertical gene transfer, VGT)，指携带ARGs的菌株通过自我繁殖将ARGs传给子代的过程。自然水环境中有些微生物自带对抗生素具有抗性的基因序列，这些基因序列可以通过繁殖垂直传给下一代，使子代也对抗生素具有抗性，而这种ARGs就能在代际增殖过程中继续传播[102]。VGT还有另一种模式，即在发生水平基因转移的情况下，受体与原始供体结合后形成的转导结合物通过继发性HGT和细胞共同生长，并进一步促进ARGs传播。转导结合体从获得的ARGs中发展出新的性状，成为ARGs通过VGT传播的主要驱动力[100]。

5 淡水环境中抗生素抗性基因风险形成机制与评价方法(Risk formation mechanism and evaluation method of antibiotic resistance gene in freshwater environment)

淡水环境中的ARBs和ARGs无法被降解、稀释等自然过程完全去除，且ARBs一般不会通过微生物降解或紫外降解失活，即使失活后其含有ARGs的游离DNA仍保持完整并将ARGs传递给非抗性菌株[103]。自然淡水体中病原性ARGs转移是罕见且随机的事件，但病原体仍可能会因为与抗生素抗性菌株接触足够长时间而发生HGT[104]。ARGs通过饮水、食用水产品和农产品等途径进入人体系统后会在肠道菌群内部转移[103]，促使细菌尤其是致病菌的耐药性进一步增加，导致抗生素治疗效能逐渐降低甚至消失[105]。因此，建立完善ARGs生态健康风险评估体系显得尤为重要。

学术界已提出包括危害识别、危害评估、暴露评估和风险评估的抗生素耐药性风险评估框架[106-107]，但微生物功能群落和ARGs之间的关系[106]、传播途径中ARBs数量以及各种健康后果仍不明确[108]。如何减少这些不确定性对风险评估最终结果的影响，是ARGs风险评估方法亟待解决的问题。Ashbolt等[108]提出了基于最小选择性浓度(minimum selective concentration, MSC)的ARBs发生阈值评估方法，基于问题表述(危害、风险设置和途径)、危害暴露评估(ARBs和ARGs)、剂量-反应关系等评估病原体致病风险，通过这种病原体风险评估(microbial risk assessment, MRA)定性或定量地评估病原体暴露水平及其对人类健康的后续风险，但体外数据库和计算毒理学研究是ARGs风险评估不确定性最小化的关键因素。因此，淡水环境ARGs转移扩散的分子生物学调控机制、风险形成过程和人体暴露评估是建立ARGs风险评估体系需要突破的关键问题。

6 结论与展望(Conclusions and prospects)

开展ARGs在水生态系统中的多介质环境行为与生物安全研究，阐明其在淡水环境中的源汇机制和生物生态效应，对ARGs环境与健康风险管控、淡水饮用水安全保障和水生态系统健康修复具有重要的理论意义和实践价值。国内外学者围绕淡水环境中ARGs的主要来源、多介质分布、转移机制及抗生素抗性与微生物群落的互作机制开展了一系列研究，但目前相关研究工作仍处于初期发展阶段，关于ARGs产生过程与归趋特性的认识仍相对局限。建议后期加强关于ARGs在水生食物链中动态归趋特征、传播扩散过程和暴露风险形成机制的研究，尽快建立淡水环境ARGs生态健康风险的系统评估方法。