抗生物質耐性の蔓延を軽減するための豚の糞尿処理戦略

Scientific Reports volume 13、記事番号: 11999 (2023) この記事を引用 731 アクセス 2 Altmetric Metrics の詳細病原性抗生物質耐性細菌とそのリスクのため

Scientific Reports volume 13、記事番号: 11999 (2023) この記事を引用

731 アクセス

2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

病原性抗生物質耐性細菌とその抗生物質耐性遺伝子が家畜の糞便から土壌や栽培作物に移行するリスクがあるため、その危険な可能性を最小限に抑えるための効果的な農場糞尿処理を見つけることが不可欠です。持続可能な開発、環境に優しい農業生産、人工肥料の使用削減を目的とした循環経済に重点を置く、世界的に導入された政策。したがって、そのような処理方法は動物の糞尿の施肥価値も最大化する必要があります。この研究では、豚糞尿を処理するための 2 つの戦略、つまり貯蔵と堆肥化が提案されています。本研究では、生の肥料と比較した、処理済み肥料のマイクロバイオームおよびレジスタームにおける物理化学的特性の変化を調べます。これは、同じバッチの肥料に対してこのような包括的な分析が行われたのは初めてです。我々の結果は、どのプロセスも環境リスクを排除するものではないが、堆肥化により、多剤耐性の原因となる抗生物質耐性遺伝子を含む可動性遺伝要素がより迅速かつより顕著に減少することを示唆している。全体として、堆肥化プロセスは、必須の肥料成分を提供しながら、環境内での抗生物質耐性の蔓延を緩和し、作物や食物連鎖への耐性の伝達リスクを軽減するための効率的な戦略となり得ます。

肉の需要の高まりにより、世界中で養豚が増加しています。世界の豚の年間生産量は過去 50 年間で増加し、2018 年には約 1 億 2,000 万トンに達しました。豚肉の総消費量は、2020 年と比較して 2030 年には 13%、2050 年には 22% 増加すると推定されています1。豚肉の主な生産国は中国 (世界生産量の 45%）、次に米国、ドイツ、スペイン、ベトナム 2 が続き、これら 5 か国が世界の豚肉生産量のほぼ 65% を占めています。 EUでは、抗生物質は細菌感染症の治療にのみ使用されていますが、他の一部の国では、成長を促進し、生産効率を高めるためにも一般的に使用されています。これらの国では、毎年約 66,667 トンの抗生物質が世界中の家畜に投与されています3。しかし、家畜における抗生物質の使用と病原菌における抗生物質耐性の出現との関連が報告されているため、成長促進剤としての抗生物質の使用は制限されており、EU では 2006 年以降禁止されています4。米国でも 2017 年から禁止されており5、中国でも 2020 年から制限されている6。それにもかかわらず、中国は依然として抗生物質の最大の生産者および消費者であり、その 52% が畜産に使用されている7。

ブタの胃腸微生物叢には、宿主の健康をサポートすることが知られている多様な細菌集団が存在しますが、それらは薬剤耐性遺伝子の供給源である可能性もあります。集約的な畜産農場は、高い細菌負荷と高い抗菌選択圧力の組み合わせによって特徴付けられます。この条件は、抗菌薬耐性菌 (ARB) や抗生物質耐性遺伝子 (ARG) の発生を促進することが知られています8。さらに、腸内細菌叢の乱れにより、ARG の移入が促進されたり、動物から排出される ARB の量が増加したりする可能性があります。

通常、抗生物質の投与量の半分以上が変化せずに尿や糞便中に排泄されます。少数の抗生物質のみが宿主動物によって部分的に代謝され、微生物学的に活性または不活性な代謝産物を生成します。たとえば、肝臓では、エンロフロキサシンは部分的に（< 25%）代謝されてシプロフロキサシンになりますが、スルホンアミドはわずかながら活性の低い N4-アセチルスルホンアミドに代謝されます。どちらの場合も、製品は微生物学的に活性です9。

1 頭の豚は 1 日に最大 6.4 kg の湿った肥料を生産する可能性があるため 10、大規模な動物飼育施設では膨大な量の動物の糞便が生成され、その結果、世界中で年間 17 億トンの糞便が生産されます 11。ドイツ、スペイン、英国、オランダの養豚場だけでも、年間の肥料生産量は 1 億 2,000 万トンを超えています12。このような廃棄物を処理する最も簡単で安価な方法は土地利用です。しかし、家畜の糞尿は抗生物質、ARG、および潜在的に病原性ARBの貯蔵庫であることが確認されており、動物と人間の健康に重大な脅威をもたらしています。実際、豚の糞尿は環境への抗生物質耐性の拡大の主要な原因とみなされています 13,14。確かに、抗生物質で治療された家畜に由来する家畜糞尿を直接適用すると、農業地域が高レベルの抗生物質にさらされることが知られています。抗生物質と土壌組成物の物理化学的特性に応じて、化合物は肥料で改良された土壌に残ることもあれば、浸出または流出によって地下水や地表水に移動することもあります。さらに、汚染物質は水によって長距離を運ばれ、水生生態系全体に影響を与える可能性があります。さらに、分解速度は抗生物質の種類によって異なり、多くの場合、分解速度は最大 30 日間非常に低くなります14。土壌中にある場合、化合物は作物に取り込まれ、そこで蓄積し、食物連鎖に入ります。さらに、環境中に低濃度の抗生物質とその活性残基が常に存在するため、耐性菌の選択が促進されます 14。

0.7 and p < 0.0532./p> 0,9) and significant correlations (p ≤ 0.05) with 942 positive correlations and 17 negative ones. The MGEs showed more connections than ARGs, indicating a more important role in network formulation. Among the MGEs and integrons group, orf39-IS26, IncN_rep, IncQ_oriT, orf37-IS26, IS1111, tnpA_4, IncW_trwAB showed the highest number of correlations with ARGs. The rest of results is presented in Fig. 6./p> 0.9 and p < 0.05. The size of the nodes represents the degree of interaction. The gray and orange edges show positive and negative correlations between ARGs and MGEs, respectively. The color of the nodes indicated the ARG type according to the legend./p> 0,9) and significant correlations (p ≤ 0.05) with 1211 positive correlations and 13 negative ones. The MGEs showed more connections than ARGs, indicating they play an important role in network formulation. Among the MGE and integron group, orf39-IS26, IncN_rep, IncQ_oriT, orf37-IS26, IS1111, tnpA_4, IncW_trwAB, tnpA_5 tnpA_7, intI1_3, IS613, intI1_4, intI1_1, repA, tnpA_1, IS1247_2, tnpA_2, intI2_2, showed the highest number of correlations with ARGs. The rest of results is presented in Fig. 7./p> 0.9 and p < 0.05. The size of the nodes represents the degree of interaction. The gray and blue edges show positive and negative correlations between ARGs and MGEs, respectively. The color of the nodes indicates the ARG type according to the legend./p> 0,85) and significant (p ≤ 0.05) correlations with 54 positive and 25 negative correlations. As shown in the network, the gene classes presented more interactions than the microbial phyla, indicating that these genes play a crucial role in the co-occurrence network construction. While the genes coding the MDR mechanism demonstrated the highest interaction with microbial phyla, genes coding the resistance to aminoglycosides, trimethoprim, and genes assigned as Other class also exhibited high levels of interaction. The lowest level of connections were observed for integrons and MGEs. The rest of results is presented in Fig. 8./p> 0.85 and p < 0.05. The gray and orange edges represent the positive and negative correlations between ARG groups and phyla, respectively. The size of the nodes shows the degree of interaction. Green nodes represent microbial phyla, and blue nodes represent groups of ARGs./p> 0.85) and significant (p ≤ 0.05) correlations: 40 positive and 18 negative correlations. Apart from Planctomycetes, all bacterial phyla demonstrated either negative or positive correlations with the studied gene classes. Of the phyla, Planctomycetes demonstrated the most correlations, i.e. three positives (MDR, MLSB, and tetracycline-resistance genes) and four negatives (MGE, integrons, genes classified as other-, and phenicol-resistance genes). The rest of results is presented in Fig. 9./p> 0.85 and p < 0.05. The gray and orange edges represent the positive and negative correlations between ARG groups and phyla, respectively. The size of the nodes shows the degree of interaction. Green nodes represent microbial phyla, and blue nodes represent groups of ARGs./p>

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