噬菌体治疗面临噬菌体转导抗生素耐药性传播的风险

  噬菌体是一种可以感染和杀死细菌的病毒，人们通过研究噬菌体治疗法作为潜在的方案解决抗生素耐药性的威胁。然而，当噬菌体偶然携带非噬菌体DNA时，也可能通过广义转导驱动细菌进化。但目前我们对转导噬菌体如何促进抗生素耐药性(AMR)传播认识有限。Quentin J. Leclerc等人在mSystems期刊发表Growth-Dependent Predation and Generalized Transduction ofAntimicrobial Resistance by Bacteriophage中提出通过实验工作和数学模型，发现噬菌体的转导促进了多耐药菌的进化;而且当细菌生长减少时，噬菌体的释放量也会减少，从而使细菌和噬菌体在共存体系中达到平衡。噬菌体捕食和转导的联合动力学导致了与细菌复杂的相互作用，必须弄清楚这种复杂关系以防止噬菌体促进抗生素耐药性的传播。

  在本研究中，使用临床相关细菌耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)研究噬菌体动力学的捕食和转导。转导是水平基因转移驱动细菌进化的主要机制，而噬菌体疗法目前正在研究治疗MRSA感染。研究目的是通过生成新的体外实验数据来阐明MRSA和噬菌体的捕食和广义转导之间的联合动力学，确定生物学上可能解释的动力学假说，并建立数学模型来验证假设的有效性。

  图1：噬菌体烈性循环与广义转导

  转导主要有两种类型。本研究将专注于广义转导，它发生在噬菌体裂解周期中，当非噬菌体基因组DNA错误地被包装在一个新的噬菌体颗粒中(图1)，结果是转导噬菌体在裂解过程中释放并可以注入到另一个细菌中。广义转导目前常被忽略，因为罕见而不显著，但它可能是抗生素耐药性传播的一个重要因素，因为它是质粒转移的常见机制，而质粒是AMR基因的主要载体。

  图2：外源噬菌体80α的起始浓度影响了共培养中噬菌体和细菌的平衡值

  注：BE表示含有红霉素耐药基因的MRSA，BT表示含有四环素耐药基因的MRSA，BET表示含有红霉素和四环素双耐药基因的MRSA，PL表示噬菌体80α。

  外源噬菌体的起始浓度影响了噬菌体和细菌在共培养过程中能否达到平衡(图2)。实验使用的噬菌体是80α，是一种广义转导噬菌体，能防止80α进一步感染细菌，同时解释了噬菌体与细菌处于平衡的原因。在共培养中，7小时就检测到双耐药性菌(BET)，表明AMR基因通过广义转导转移到含有单抗性基因的菌株中。利用PCR验证，排除突变的原因产生抗性(图为显示)和排除噬菌体溶原性和横向转导(图3)。意味着噬菌体裂解和广义转导才是噬菌体-细菌相互作用的主要机制。

  图3：在检测水平下未能在共培养中检测到噬菌体80α

  噬菌体-细菌相互作用主要有两个模型。第一个模型：依赖于密度和频率的噬菌体捕食。依赖于密度的模型是常见模型。在一个时间段，噬菌体感染细菌的数量和被噬菌体感染的细菌数量都等于细菌数量、噬菌体数量和噬菌体吸附率的乘积。但缺陷是一个噬菌体实际上在一个时间点内只能感染一个细菌。为了克服这个问题，作者考虑了一个可行的相互作用，认为噬菌体捕食是频率依赖性的，解释了一个噬菌体不一定总是导致一种感染的事实。例如噬菌体有时可能无法与细菌结合，或者多个噬菌体可能与同一细菌结合(图4)。

  图4：依赖于密度和频率的噬菌体捕食的模型

  第二种模型：噬菌体捕食依赖于细菌的生长。细菌达到稳定期后下降会影响噬菌体吸附率，因为细菌受体的改变会影响噬菌体的结合；其次，当细菌生长缓慢时这可能会影响噬菌体的生长，从而影响噬菌体后代释放量，因为噬菌体的复制依赖于细菌过程(图5)。

  图5：噬菌体捕食依赖于细菌的生长的模型

  研究人员结合实验的体外数据和数学模型进行拟合优化，得到最佳的噬菌体-细菌相互作用模型。用最佳模型预测每产生108个新的噬菌体中就有一个是携带AMR基因的转导噬菌体，而ARP菌主要通过转导而不是生长获得的。(图6)

  图6：最佳噬菌体-细菌互作模型下噬菌体的释放量与细菌生长有关

  本研究首次提出将噬菌体释放量与细菌生长联系起来，将噬菌体捕食表示为一种频率依赖的相互作用。噬菌体的捕食依赖于细菌的生长，这可能对抗生素-噬菌体联合治疗有影响，因为抗生素会抑制细菌生长，可能减少噬菌体捕食，这种情况金黄色葡萄球菌已经发现。

  研究表明，在噬菌体-细菌动力学的探索中，转导目前还没有得到足够的重视。未来关于这一课题的研究不应该假设转导可以被默认地排除，而是应该调查它是否与他们的系统相关。这需要进一步的体外和体内监测，以确定转导在AMR基因转移中发挥重要作用的情况，这可能取决于存在的环境和细菌和噬菌体的特征。广义转导可以持续导致的传播AMR基因，广义转导从定义上看是烈性循环中的一个错误，因为很难预防。建议未来的噬菌体治疗研究应该承认广义转导的风险，并评估其对治疗过程中体内细菌进化的影响。

  DOI: https://doi.org/10.1128/msystems.00135-22