在20世纪，当常规感染用标准的抗生素治疗时，康复是预期的。但随着时间的推移，导致这些感染的微生物已经进化到逃避那些旨在消灭它们的药物。
美国每年有280多万例抗生素耐药感染，导致3.5万多人死亡，医疗费用高达46亿美元。随着抗生素的效果越来越差，抗菌素耐药性对公众健康构成越来越大的威胁。
20世纪40年代，随着青霉素耐药性的上升，抗菌素耐药性开始成为一个严重的威胁。到20世纪90年代，它已升级为全球关注的问题。几十年后，关键问题仍然存在：抗菌素耐药性是如何出现的？科学家如何追踪导致耐药性的隐藏变化？为什么一些微生物的耐药性直到疫情爆发才被发现？填补这些知识空白对于预防未来疫情、改善治疗结果和挽救生命至关重要。
多年来，作为一名微生物学家和生物医学科学家，我的工作重点是研究传染性微生物的遗传学。我和我的同事们利用遗传和计算方法发现了一种以前在美国未被发现的耐药基因，这种方法可以帮助科学家改进检测和跟踪抗菌素耐药性的方法。
抗微生物药物耐药性是微生物作为一种防御机制不断进化的自然过程，获得增强其生存的遗传变化。
不幸的是，人类活动可以加速这一过程。在医疗保健、农业和环境中过度使用和误用抗生素，促使细菌发生基因变化，使它们能够在本应杀死它们的药物中存活下来。
早期发现抗菌素耐药性对于有效治疗至关重要。监测通常首先从疑似感染患者获得实验室样本，然后对其进行分析，以确定潜在的抗菌素耐药性。传统上，这是通过基于培养的方法完成的，包括在实验室中将微生物暴露于抗生素中，观察它们是否存活，以确定它们是否产生耐药性。除了帮助当局和研究人员监测抗菌素耐药性的传播外，医院还使用这种方法来决定治疗计划。
然而，基于文化的方法有一些局限性。在抗生素失效之前，耐药感染通常不会被注意到，这使得检测和干预过程变得缓慢。此外，新的抗性基因可能会完全逃脱检测。
为了克服这些挑战，研究人员将基因组测序整合到抗菌素耐药性监测中。通过全基因组测序，我们可以分析微生物样本中的所有DNA，从而全面了解所有存在的基因——包括那些导致耐药性的基因。利用生物信息学的计算工具，研究人员可以有效地处理大量的遗传数据，以提高对耐药性威胁的检测。
尽管具有优势，但将基因组测序整合到抗菌素耐药性监测中也存在一些挑战。此外，解释基因组数据的复杂性可能会限制其在临床和公共卫生决策中的应用。
建立国际标准可能有助于使全基因组测序和生物信息学成为耐药性监测的完全可靠的工具。世界卫生组织建议实验室遵循严格的质量控制措施，以确保准确和可比较的结果。这包括使用可靠的、用户友好的计算工具和共享的微生物数据库。其他战略包括投资培训项目和促进医院、研究实验室和大学之间的合作。
结合全基因组测序和生物信息学，我和同事们分析了1982年至1999年间从几种动物身上采集的沙门氏菌样本。我们发现了一种叫做blaSCO-1的沙门氏菌抗性基因，这种基因几十年来一直没有在美国的牲畜中被发现。
blaSCO-1基因赋予微生物对几种关键抗生素的耐药性，包括氨苄西林、阿莫西林-克拉维酸，在某种程度上，还包括头孢菌素和碳青霉烯类抗生素。这些药物对于治疗人类和动物感染至关重要。
blaSCO-1基因可能未被报道，因为常规监测通常针对已知的抗性基因，并且它与其他基因具有重叠功能。生物信息学专业知识方面的差距也可能阻碍了其鉴定。
未能检测到blaSCO-1等基因引起了人们对其在过去治疗失败中的潜在作用的担忧。2015年至2018年期间，美国疾病控制与预防中心开始实施全基因组测序，用于沙门氏菌的常规监测。在此期间进行的研究发现，77%的多州暴发与携带耐药沙门氏菌的牲畜有关。
这些缺失的基因对食品安全和公众健康都有重大影响。未被发现的抗微生物药物耐药性基因可通过食用动物、受污染的食品、加工环境和农业径流传播，使耐药细菌持续存在并感染人类。这些耐药细菌导致更难治疗的感染，并增加了疫情爆发的风险。此外，人员、牲畜和货物的全球流动意味着这些耐药菌株可以很容易地跨越国界，将当地疫情转变为全球健康威胁。
鉴定新的耐药基因不仅填补了一个关键的知识空白，而且还证明了基因组学和计算方法如何能够帮助在潜在的耐药机制构成广泛威胁之前发现它们。
随着抗菌素耐药性的持续上升，采取整合人类、动物和环境因素的“同一个健康”方针有助于确保新出现的耐药性不会超过人类对抗它的能力。
抗微生物药物耐药性四方多伙伴信托基金等倡议为加强全球合作监测、促进负责任地使用抗微生物药物和推动开发可持续替代品的规划提供支持。确保世界各地的研究人员遵循共同的研究标准将使更多的实验室——特别是低收入和中等收入国家的实验室——能够为全球监测工作做出贡献。
子孙后代的健康取决于世界在全球范围内确保食品安全和保护公众健康的能力。在微生物进化和人类创新之间的持续战斗中，警惕和适应能力是保持领先的关键。
