Abwasserüberwachung: Eine neue Front im Kampf gegen Antibiotikaresistenz
Die Analyse von Abwasser gibt Einblicke in die öffentliche Gesundheit und Trends bei Antibiotikaresistenzen.
Connor L. Brown, Monjura Afrin Rumi, Lauren McDaniel, Ayella Maile-Moskowitz, Justin Sein, Loc Nguyen, Minyoung Choi, Fadi Hindi, James Mullet, Muhit Emon, Nazifa Ahmad Moumi, Matthew F. Blair, Benjamin C. Davis, Jayashmina Rao, Anthony Baffoe-Bonnie, Peter Vikesland, Amy Pruden, Liqing Zhang
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Inhaltsverzeichnis
- Was ist Antibiotikaresistenz?
- Warum ist WBS wichtig für AR?
- Herausforderungen bei WBS
- Die Komplexität von Abwasser
- Die Rolle des Antibiotikaeinsatzes
- Saisonale Verschreibungsmuster für Antibiotika
- Analyse von Abwasserproben
- Ergebnisse zu Antibiotikaresistenzgenen
- Verständnis der mikrobiellen Dynamik
- Der Einfluss verschiedener bakterieller Familien
- Die Rolle von Biofilmen
- Saisonale Trends in bakteriellen Populationen
- Zusammenhang zwischen Antibiotikaeinsatz und Resistenz
- Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit
- Zukünftige Forschungsrichtungen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Abwasserbasierte Überwachung (WBS) ist ein Ansatz, der sich mit dem chemischen und biologischen Material in der Abwasserentsorgung beschäftigt, um Infos über die öffentliche Gesundheit zu sammeln, besonders in Bezug auf Antibiotikaresistenz. Diese Methode sammelt Proben aus Kläranlagen (WWTPs), um verschiedene Krankheitserreger zu identifizieren und zu verstehen, wie Antibiotika in den Gemeinschaften eingesetzt werden. Das ist besonders praktisch, weil traditionelle klinische Tests manche grösseren Trends in der Gemeinschaft übersehen könnten.
Was ist Antibiotikaresistenz?
Antibiotikaresistenz (AR) tritt auf, wenn Bakterien sich ändern, um auf die Verwendung von Medikamenten zu reagieren, die eigentlich dazu gedacht sind, sie abzutöten. Das kann Infektionen schwerer behandelbar machen, was zu längeren Krankenhausaufenthalten, höheren Kosten und einem erhöhten Sterberisiko führt. Man könnte sagen, die Bakterien ziehen sich wie Superhelden um, um den Medikamenten zu entkommen, die sie besiegen wollen.
Warum ist WBS wichtig für AR?
WBS kann eine Menge Infos über die Menge an antibiotikaresistenten Bakterien in einer Gemeinschaft liefern, ohne sich nur auf klinische Daten zu stützen. Diese Methode erlaubt eine breitere Sicht, die eine Reihe von Gesundheitsinformationen erfasst, die bei einzelnen Patienten übersehen werden könnten. Es ist wie ein Gruppenfoto anstelle von nur einem Selfie. Durch die Analyse von Abwasser können Wissenschaftler Trends über die Zeit identifizieren und Ausbrüche von resistenten Bakterien erkennen, bevor sie sich ausbreiten.
Herausforderungen bei WBS
Obwohl WBS vielversprechend ist, bringt es auch Herausforderungen mit sich. Zum einen sind antibiotikaresistente Krankheitserreger (ARPs) zahlreich und unterscheiden sich stark in ihren Eigenschaften. Einige wachsen unter bestimmten Bedingungen besser als andere, was es schwierig macht, ein klares Bild zu bekommen. Ausserdem sind die menschlichen Mikroben im Abwasser nur ein kleiner Teil der grossen Mischung aus vielen verschiedenen Arten von Mikroben, die in Abwasser zu finden sind. Es ist, als würde man versuchen, ein paar verlorene Socken in einem riesigen Wäschekorb voller Kleidung zu finden.
Die Komplexität von Abwasser
Städtisches Abwasser ist ein chaotischer Cocktail aus Mikroben, einschliesslich solcher aus menschlichen Abfällen und anderen Quellen, wie Regenwasser und Biofilmen, die sich in den Abwasserrohren bilden. Das Mikrobiom – also die Gemeinschaft von Mikroben – im Abwasser ist ziemlich komplex und kann je nach Jahreszeit variieren. Diese saisonale Variation kann die Resistenzgene im Wasser beeinflussen, was es schwierig macht, genaue AR-Werte zu bestimmen.
Die Rolle des Antibiotikaeinsatzes
Interessanterweise ist der Zusammenhang zwischen Antibiotikaeinsatz und der Entwicklung von Resistenz nicht einfach. Es wäre naheliegend, dass mehr verschriebene Antibiotika zu mehr resistenten Bakterien führen, aber Studien zeigen, dass die Beziehung oft schwach ist. Das könnte an anderen Faktoren liegen, wie der Einschleppung resistenter Mikroben aus externen Quellen in die Gemeinschaft, und nicht nur durch lokale Antibiotikanutzung.
Saisonale Verschreibungsmuster für Antibiotika
Der Einsatz von Antibiotika kann schwanken, wobei saisonale Muster oft von Faktoren beeinflusst werden, wie z.B. viralen Infektionen, die zu bestimmten Zeiten des Jahres zunehmen. Zum Beispiel, wenn die Grippesaison kommt, verschreiben Ärzte möglicherweise mehr Antibiotika für verwandte Infektionen, was vorübergehend die Anwesenheit von resistenten Bakterien im Abwasser erhöhen kann. Forscher haben festgestellt, dass bestimmte Antibiotika in den Wintermonaten häufiger verschrieben werden, während andere im Frühling und Sommer ihren Höhepunkt erreichen.
Analyse von Abwasserproben
Forschungsteams sammeln mehrmals pro Woche über längere Zeiträume Proben aus dem Abwasser. Sie analysieren diese Proben mit modernen Sequenzierungstechniken, um die Arten von Bakterien und Resistenzgenen zu identifizieren. Das Ziel ist es, die Daten über Antibiotikaverschreibungen mit den im Abwasser gefundenen Resistenzlevels zu verknüpfen.
Ergebnisse zu Antibiotikaresistenzgenen
Bei der Analyse von Abwasserproben fanden Forscher heraus, dass spezifische Gene, die mit Antibiotikaresistenz verbunden sind, tatsächlich mit den in der Gemeinschaft ausgestellten Antibiotikaverschreibungen übereinstimmten. Der Zeitpunkt spielt jedoch eine Rolle – es schien eine Verzögerung zwischen dem Anstieg der Antibiotikanutzung und dem beobachtbaren Anstieg der Resistenzgene im Abwasser zu geben.
Verständnis der mikrobiellen Dynamik
Die mikrobielle Gemeinschaft im Abwasser ändert sich ständig, beeinflusst durch viele Faktoren wie Umweltbedingungen und menschliche Aktivitäten. Das bedeutet, dass die Beziehung zwischen Antibiotikaeinsatz und Resistenz stark variieren kann, nicht nur zwischen verschiedenen Antibiotika, sondern auch aufgrund unterschiedlicher bakterieller Wirte.
Der Einfluss verschiedener bakterieller Familien
Bei der Untersuchung von Bakterien im Abwasser stellten die Forscher einen bedeutenden Unterschied zwischen zwei Hauptfamilien fest: Enterobacteriaceae und Pseudomonadaceae. Die Resistenzgene, die mit Enterobacteriaceae assoziiert sind, reagierten tendenziell schneller auf den Antibiotikaeinsatz, während die mit Pseudomonadaceae verbundenen eine verzögerte Reaktion zeigten. Das deutet darauf hin, dass einige Bakterien reaktiver auf Antibiotikadruck sind als andere.
Die Rolle von Biofilmen
Biofilme, also Kolonien von Bakterien, die sich an Oberflächen festhalten, können die Dynamik der Antibiotikaresistenz komplizieren. Sie können als Reservoir fungieren, in dem resistente Bakterien und Gene wohnen, und diese in den Abwasserstrom freisetzen. Man könnte Biofilme als eine Art geheimen Club für Bakterien sehen – verborgen vor der Aussenwelt, bis die Bedingungen stimmen, um sich auszubreiten.
Saisonale Trends in bakteriellen Populationen
Forschungen zeigen, dass die Population bestimmter Bakterien im Abwasser nicht statisch ist. Sie verändert sich mit den Jahreszeiten, was die Häufigkeit resistenter Stämme beeinflusst. Durch die Untersuchung, wie sich diese Populationen verschieben, können Forscher Einblicke gewinnen, wie gut bestimmte Antibiotika wirken und welche Resistenzen möglicherweise zunehmen.
Zusammenhang zwischen Antibiotikaeinsatz und Resistenz
Durch die sorgfältige Analyse der Übereinstimmung zwischen Antibiotikaverschreibungen und Resistenzgenen im Abwasser fanden die Forscher bemerkenswerte Zusammenhänge. Zum Beispiel zeigten bestimmte Antibiotika eine starke Korrelation mit spezifischen Resistenzgenen, was die Idee untermauert, dass der Einsatz von Antibiotika in der Gemeinschaft einen Einfluss darauf hat, was im lokalen Abwassersystem passiert.
Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit
Das Verständnis der Dynamik der Antibiotikaresistenz im Abwasser kann bedeutende Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit haben. Durch das Verfolgen dieser Trends können Gesundheitsbehörden besser Ausbrüche antizipieren und Strategien entwickeln, um Resistenzen zu bekämpfen, bevor sie zu einem grösseren Problem werden. WBS kann als Frühwarnsystem fungieren und Gemeinden die Möglichkeit geben, sich diesen Bedrohungen direkt zu stellen.
Zukünftige Forschungsrichtungen
Obwohl es viel zu lernen gibt über die Abwasserüberwachung in Bezug auf Antibiotikaresistenz, ist mehr Forschung nötig. Zukünftige Studien werden darauf abzielen, die Komplexität der mikrobiellen Interaktionen im Abwasser, die Stabilität von Antibiotika in verschiedenen Umgebungen und mehr über die Entwicklung von Resistenzen zu verstehen. Mit fortschreitender Technologie wird auch die Präzision unserer Analysen zunehmen.
Fazit
Die abwasserbasierte Überwachung bietet einen einzigartigen Einblick in die Gesundheit von Gemeinschaften und die steigende Bedrohung durch Antibiotikaresistenz. Obwohl Herausforderungen bestehen bleiben, können die gewonnenen Erkenntnisse die Bemühungen leiten, Resistenzen effektiv zu bekämpfen. Mit fortgesetzter Forschung und den richtigen Strategien können wir das Blatt im Kampf gegen Antibiotikaresistenzen wenden und dafür sorgen, dass Antibiotika weiterhin wirksame Werkzeuge im Kampf gegen Infektionen bleiben. Und wer weiss, vielleicht finden wir eines Tages heraus, wie wir diese nervigen Bakterien dazu bringen können, ihre Superhelden-Capes für immer abzulegen.
Originalquelle
Titel: Metagenomics disentangles epidemiological and microbial ecological associations between community antibiotic use and antibiotic resistance indicators measured in sewage
Zusammenfassung: Wastewater-based surveillance (WBS) is proving to be a valuable source of information regarding pathogens circulating in the community, but complex microbial ecological processes that underlie antibiotic resistance (AR) complicate the prospect of extending WBS for AR monitoring. The epidemiological significance of observed relative abundances of antibiotic resistance genes (ARGs) in sewage is unclear, in part due to multiple sources and in-sewer processes that shape the ARG signal at the entry to the wastewater treatment plant (WWTP). Differentiating between human-derived signals of resistance and those associated with downstream physical and ecological processes could help amplify public health value of WBS of AR by removing noise. In particular, autochthonous sewage microbiota--microbes stably associated with sewage collection networks independent of human/fecal input--could influence profiles of antibiotic resistance via seasonality, temperature, or other factors that alter human community-level AR signals at a given time point. Here we address this fundamental challenge by differentiating distinct associations between sewage-borne antibiotic resistant bacteria and outpatient antibiotic use in the community served by the sewershed. This was made possible using a unique dataset of outpatient antibiotic prescription rates encompassing the majority of antibiotic use over a 5-year period. Leveraging a yearlong 2x weekly sampling of a conventional WWTP with deep metagenomic sequencing (average 29 Gbp/sample) and extensive bioinformatics analysis, we identify striking associations between sewage-borne ARGs and antibiotic usage depending on the putative bacterial host and the presumed environmental stability of the antibiotic. It was found that a subset of ARGs, predominantly associated with Enterobacteriaceae, displayed a direct correlation with antibiotic usage, while ARGs predominantly associated with Pseudomonadaceae displayed a lagged relationship with antibiotic usage (between 1-3 months). Nested statistical modeling was applied to model the relationship between Pseudomonas metagenome assembled genomes and lagged sulfamethoxazole/trimethoprim use while jointly considering sewage characteristics and seasonality. This effort demonstrates the utility of WBS for understanding epidemiological dimensions of AR and provides a framework for accomplishing this purpose by considering microbial ecological factors that contribute to the corresponding signals in sewage.
Autoren: Connor L. Brown, Monjura Afrin Rumi, Lauren McDaniel, Ayella Maile-Moskowitz, Justin Sein, Loc Nguyen, Minyoung Choi, Fadi Hindi, James Mullet, Muhit Emon, Nazifa Ahmad Moumi, Matthew F. Blair, Benjamin C. Davis, Jayashmina Rao, Anthony Baffoe-Bonnie, Peter Vikesland, Amy Pruden, Liqing Zhang
Letzte Aktualisierung: 2024-12-12 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.11.24318846
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.11.24318846.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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