预测抗生素耐药性和评估抗生素带来的风险负担:热带水库中的整体建模框架
Xuneng Tong1,2, Shin Giek Goh2, Sanjeeb Mohapatra2
1Department of Civil & Environmental Engineering, National University of Singapore, 1 Engineering Drive 2, Singapore 117576, Singapore.
预测水生环境中的抗菌素耐药性 (AMR) 热点至关重要. 这项研究开发了一种混合模型来预测抗生素和耐药细菌水平,确定三甲作为更高的AMR风险和硫甲作为更高的生态风险.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 微生物学 微生物学
- 计算机建模 计算建模
背景情况:
- 水生生态系统中的抗菌素耐药性 (AMR) 构成重大风险.
- 有效预测AMR热点对于风险管理至关重要.
- 热带水库是重要的水生环境,需要对AMR进行监测.
研究的目的:
- 开发和验证一个综合建模框架,用于预测抗生素,指标细菌和抗生素耐药细菌 (ARB) 的时空丰富性.
- 在热带水库中评估与特定抗生素和细菌相关的潜在AMR风险.
- 建立一个混合建模方法,用于整体的抗药性耐药性预测和风险管理.
主要方法:
- 开发了一个混合建模框架,集成统计和基于过程的模型.
- 专注于硫甲醇 (SMX) 和三甲 (TMP) 抗生素,以及大肠杆菌 (E. coli) 和其耐药变体 (EC_SXT).
- 使用保留数据验证了模型,实现了高性能指标 (NSE> 0.79,ARD < 25%,R2 > 0.800).
主要成果:
- 预测的SMX度为1-15 ng/L,TMP度为0.5-5 ng/L.
- 预测的 *大肠杆菌* 丰度从 0 到 5 (log10 MPN/100 mL) 和 EC_SXT 从 -1.1 到 3.5 (log10 CFU/100 mL).
- 风险评估表明,TMP对抗药物耐药性发展的风险更高,而SMX对生态风险更大.
结论:
- 该研究成功建立了一种经过验证的混合建模框架,用于预测水生生态系统中的AMR.
- 这些发现突出了SMX和TMP所带来的差异性风险,为有针对性的管理策略提供了信息.
- 这种综合方法促进了水生环境的增强风险管理框架.
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