综述 | Nat. Ecol. Evol.：用生态共存理论理解抗生素耐药性和微生物竞争

2021-04-15 微生态

我行我show！中国医院管理案例评选，医院卓越管理实践大秀场。点击查看

导读

要解决抗生素耐药性的问题，就必须深入了解物种内和物种间的资源竞争如何调节耐药微生物的适应性。生态共存理论的最新进展为探究种内和种间竞争的调节机制提供了一个有力的框架，但这一理论体系对抗生素耐药性问题的意义在很大程度上被忽视了。在此观点中，我们借鉴新兴的生态学理论来说明资源生态位重叠的变化与理解耐药性成本和耐药性病原体在微生物群落中持续存在的竞争能力的变化同等重要。然后，我们展示了资源和抗生素供应的不同时间模式，以及在资源浓度高和低时竞争能力之间的权衡，如何对耐药菌株和易感菌株的共存和排斥产生截然相反的后果。这些见解为抗生素耐药性的生态学方面的创新实验和理论研究提供了许多机会。

论文ID

原名：Using ecological coexistence theory to understand antibiotic resistance and microbial competition

译名：用生态共存理论理解抗生素耐药性和微生物竞争

期刊：Nature Ecology & Evolution

IF：12.541

发表时间：2021.2

通讯作者：Andrew D. Letten

通讯作者单位：澳大利亚昆士兰大学生物科学学院

主要内容

1. 耐药性的分配成本

虽然共存理论体现了一个广泛的理论体系，旨在表征时空同质和异质环境中调节共存的多种机制，但其定义特征之一是区分竞争能力和生态位重叠对焦点物种及其竞争者相对适应性的贡献差异。需要注意的是，竞争能力的差异通常也称为适应性差异，但是在这里我们采用前一个术语以避免与进化适应性混淆，进化适应性是竞争能力和生态位重叠的综合结果。竞争能力差异反映了两个物种对其共同环境的适应程度，而生态位差异则反映了它们在利用共同环境时的重叠程度。因此，竞争者之间的共存要求竞争能力的差异不超过生态位差异的稳定作用。在极端情况下，如果两个物种在空间和时间上的资源使用完全重叠（并且捕食者相同），那么它们将需要具有相同的竞争能力才能共存，甚至只能保持中立。但是，物种在资源利用上的差异越大，与共存相适应的竞争能力差异范围也就越大，直到达到另一个极端，即两个生态位重叠为零的物种（在空间和时间上不享有任何相同的资源）尽管在竞争能力上存在无限大的差异，但仍能共存下去。

那么，如何将相对适应性分解为竞争能力和生态位重叠成分，为我们理解抗生素耐药性进化提供信息？关键的见解是，耐药性的成本可能仅来自竞争能力的丧失，也可能与生态位重叠的变化共同产生。传统上，耐药性成本主要是通过竞争能力的损失（即某一资源的增长率或产量的降低）来解释的。在一定的假设下，如果我们只关注耐药性突变体及其抗生素敏感亲本的相对适应性，那么这可能是合理的，但在多物种群落的情况下，忽略生态位重叠的局限性就显得尤为突出。

一个突变体演化出对一种抗生素的耐药性，其结果是：亲本消耗的所有资源的生长减少，即一般的代谢负担（Ri，图1a的左下）；或仅在亲本消耗的一部分资源上实现零增长，即细菌生理学发生更具体的变化（Rii，图1a右下）。图1和图2通过对两种可替代资源竞争的经典机理模型的分析，说明了这些不同情况分区耐药性成本的影响。

图1.将资源摄取限制所介导的耐药性成本划分为竞争能力差异和生态位重叠。（a）在没有（上）和存在（下）两种不同的抗生素耐药性突变体的情况下，消耗两种可替代资源的抗生素易感病原体（S）的基本食物网，表现出对两种资源性能的同等程度的损失（Ri，左下角）或对两种资源中的一种代谢能力的损失，而对另一种资源的性能没有变化（Rii，右下角）。（b）虚线和绿色箭头追踪了相应的生态位重叠(ρ)变化和易感菌株和耐药性菌株之间的竞争能力差异(Ri，绿色填充的蓝色菱形；Rii，绿色填充的蓝色三角形)。灰色阴影区域表示对应共存的参数空间；无阴影区域表示对应排斥的参数空间。

图2.将资源摄取限制所介导的耐药性成本划分为竞争能力差异和生态位重叠。（a）背景群落的一个非致病性成员(C)在存在亲本抗生素易感菌株(上)或两个替代抗生素耐药性突变体(下)的情况下，消耗两种可替代资源中的一种的基本食物网，表现出对两种资源的性能有同等程度的损失(Ri，左下)，或对两种资源中的一种代谢能力的损失，而对另一种资源的性能没有变化(Rii，右下)。（b）橙色填充的蓝色圆圈表示易感菌株和背景群落成员之间的初始生态位重叠和竞争能力差异。虚线和绿色箭头追踪耐药性菌株和背景群落成员之间的生态位点和竞争能力差异的相应变化（Ri，橙色填充的绿色菱形；Rii，橙色填充的绿色三角形）。

尽管两种突变体在资源利用性状上的权衡非常不同，但它们在降低马尔萨斯生长参数（低密度下的生长速率）和相对于亲本菌株的承载能力方面表现出相同的耐药性成本。也就是说，根据对单个突变体表型生长的测量，两种突变表型的耐药性表观成本将无法区分。但是，从共存理论的角度来看，这些耐药性成本提出了非常不同的目标，这些目标是由背景群落的共生成员进行控制的。

首先考虑亲本菌株与两种耐药性表型之间的关系（图1）。相对于亲本菌株，消耗所有资源的能力降低（图1a左下方，图1b绿点虚线）将导致竞争能力下降，但生态位重叠率不变。相反，失去代谢先前消耗的资源的能力（图1a中右下角和图1b中的虚线绿线），不仅会导致竞争能力的下降，而且会导致相对于亲本株系的生态位重叠的减少。但在这两种情况下，结果都将是在无抗生素的环境下，易感菌株对突变菌株的排斥。然而，突变菌株可能获得(或更好地利用)亲本菌株没有利用(或利用不善)的资源，在这种情况下，生态位重叠的最终变化可能足以促进耐药性表型和易感表型的瞬间共存(见 1.1 经验基础)。

现在考虑突变表型和背景群落成员之间的关系。抗生素耐药性突变体和背景群落之间的生态位重叠增加的重要性在一定程度上取决于环境。在没有抗生素的情况下，抗生素耐药性突变体和背景群落之间的生态位重叠增加可能会使它们进入更直接的竞争，因此夸大了观察到的耐药性成本（图2b）。如果突变菌株和亲本菌株之间竞争能力的损失相对较小，则在防止耐药性进化方面可能特别重要。相反，在存在抗生素的情况下，如果背景群落的成员也被抗生素抑制，则突变菌株与背景群落之间的生态位重叠的任何变化都不会有太大的影响。然而，如果一些背景群落成员对抗生素天然不敏感（例如，在仅针对革兰氏阴性或阳性细菌的窄谱抗生素的情况下），它们可能在防止抗生素耐药性突变体主导系统方面发挥关键作用。

同样，可以将降低耐药性表观成本的补偿性突变有效地划分为对竞争能力的影响和对生态位重叠的影响。例如，逆转与耐药性相关的资源效率下降（即一般的代谢负担）的补偿性突变应使耐药性和易感菌株的竞争能力相等，并使它们更接近潜在的中性共存状态（图1b中绿色虚线箭头的逆转）。如果补偿性突变恢复了亲本菌株代谢某种资源的能力（1b中绿色虚线箭头的反转），情况也是如此。然而，尽管耐药性菌株的竞争能力没有变化，但补偿性突变也可能与其抗生素敏感性亲本更牢固地稳定共存。如果耐药性菌株要获得对亲本易感菌株无法使用的资源的访问权限，则会出现这种情况。

1.1经验基础

有大量证据表明，共生微生物在不同营养位上的竞争能力可能存在很大差异，与动物宿主和土壤相关的群落表现出特别高的代谢分化水平。同时，人们越来越认识到，资源的可获得性和动态性在调节病原体动态方面可以发挥重要的自下而上的作用。据我们所知，迄今为止，尚无研究直接研究如何将由耐药性突变引起的生态位重叠和竞争能力的变化分开。然而，有明显的证据表明耐药性突变通常与特定的代谢变化有关，而不是与更普遍的代谢负担有关。

例如，一项实验研究发现，对利福平敏感的枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）菌株对几种碳底物的强烈利用在许多耐药菌株中已无法检测到。这将与野生型和耐药性突变体之间竞争能力比的变化和生态位重叠相一致，如图1b中绿色的蓝色三角形所示。然而，作者还发现，许多突变菌株仅在野生型条件下微弱地增加了底物的利用模式。这意味着单个耐药性突变实际上可能导致生态位重叠大幅减少，以使易感亲本和耐药性突变体共存，即图1b中绿色的蓝色三角形将落入阴影的共存区域内。同样，另一项研究发现抗链霉素的鼠伤寒沙门氏菌（Salmonella typhimurium）比野生型能更好地利用几种碳源。尽管由于有利碳源的生长减少而产生了明显的适应成本，但资源利用方式的这种转变可能再次足以使抗链霉素的突变体与易感菌株共存（假设有多个碳源）。最近的一项研究发现，对哌拉西林耐药的铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）已丧失分解几种碳源的能力，它们在氨基葡萄糖上的生长增强。这个例子再次表明了易感型和耐药型稳定共存的可能性。

先前的例子表明，对多种性状具有多效性的染色体突变很可能导致野生型和耐药性菌株之间竞争能力的变化和生态位的重叠。在某些情况下，尽管竞争能力发生了变化，但我们是否可以预期生态位重叠会保持不变？适应性成本可能会专门影响竞争能力的一种途径是，通过多药外排泵的过表达来赋予耐药性，从而导致资源在使用之前被排出。也就是说，多药外排泵在嗜麦芽窄食单胞菌中的过表达已被证明能使耐药突变株比野生型更有效地获得某些糖和氨基酸。

以竞争能力为中心的适应性成本的另一种途径是质粒运输。质粒携带的主要适应性成本来自于蛋白质编码质粒基因的翻译，它转移了细胞内其他关键过程的限制性资源和能量，包括三磷酸腺苷。这种代谢负担的增加与生长速率和细胞密度的降低以及迟滞期延长有关。在一定程度上，这些增加的能量消耗将对代谢通量和细胞过程产生广泛的细胞范围影响，尽管有显著的适应性成本，但可以预期质粒运输对生态位重叠的影响最小。然而，质粒运输也可能与非常具体的表型改变相关，例如通过分解基因簇赋予受体细胞降解新化合物的能力，或修饰染色体代谢基因的表达。后者的例子包括假单胞菌中编码谷氨酰胺合成和铁获取的基因表达增加，这两个基因对竞争能力和生态位重叠都应该有显著影响。运输编码新型代谢酶的分解质粒甚至可以促进非质粒和质粒携带菌株的共存，这是合理的；但到目前为止，似乎没有什么证据表明质粒同时携带降解和耐药性基因。

这些示例与前面的假设情景一起，说明了通过将耐药性成本划分为竞争能力变化和生态位重叠而获得的潜在见解。但是，到目前为止，我们仅考虑了均衡系统中的竞争，而忽略了时间变异性的影响。从生态学理论我们知道，当竞争性物种沿时变生态位轴进行权衡时（例如抗生素或营养物浓度），时间变异性在维持共存方面起着重要作用。在“动态环境中的共存和耐药性”中，我们将注意力转向抗生素接触的恒定（平衡）与波动（非平衡）模式以及资源可用性对竞争能力和耐药性的作用。在前文中，我们考虑了种内（易感菌株和耐药性菌株之间）和种间（耐药性菌株和微生物组的共生成员之间）的共存，而为了探讨波动条件的影响，我们现在将重点放在耐药性和易感基因型之间的竞争上。然而，基本的理论、预测和影响同样适用于理解耐药性病原体与群落其他异种成员之间的竞争。

2.动态环境中的共存和耐药性

微生物群落一般处于动态环境中，环境因素（如pH值、温度，当然还有杀菌剂）和营养资源的波动可以推动种群丰度和群落组成随时间波动。大多数抗生素给药制度的脉冲性质可能是变异性的一个特别有效的驱动因素。然而，尽管有大量文献关注药效学背景下的给药方案优化(即给药时间和频率)，但迄今为止，不同时间模式的抗生素给药对宿主内竞争和抗生素耐药性演变之间的相互作用的影响在很大程度上被忽视了。尽管最近有几项研究已经开始解决这个问题，并且如其他地方所指出的那样，正在就低剂量方案的优缺点进行持续的讨论，但“缺乏有关理想处方方案的基本知识仍存在巨大差距”。

解决该问题的部分困难在于，在群落范围内，不同剂量方案的效应与限制营养素的时间动态密切相关。据我们所知，很少有研究明确探讨资源提供制度（例如，喂养模式）和抗生素接触之间的相互作用如何调节抗生素耐药性的演变。尽管如此，我们仍可以从新兴研究中获得一些见识，以了解喂养方式（独立于营养成分）对肠道微生物组稳定性的影响。

即使没有接触抗生素，肠道也已经是一个高度动态的环境，在自然环境中，自然喂养方式会产生营养，pH和次级代谢产物的波动。大量的研究已经证明饮食对肠道菌群有明显的影响；饮食的改变可以在短短几个小时内极大地改变一个人的肠道微生物群落。很少有人关注了解进食方式（例如，时间限制与非限制）如何独立于饮食组成或热量摄入而调节肠道微生物组组成。但是，最近的少量研究提供了令人信服的证据，表明进食方式确实可以改变肠道内的竞争等级。例如，一项研究发现，饮食相同但喂养模式不同的小鼠，其肠道微生物群存在差异，节食和禁食的自然周期对应着微生物组成的可预测变化。另一个类似的研究发现，喂养模式是肠道内微生物循环的一个重要决定因素，只在夜间或白天喂养的小鼠在特定类群的峰值丰度上表现出相应的改变。

如果像最近的几项研究表明的那样，生态竞争可以对抗生素耐药性的进化产生强有力的限制，那么有理由相信，这种抑制力量的强弱将高度依赖于竞争者的身份。同时，上述研究表明，在与抗菌药物的药理寿命（即小时）密切相关的时间范围内，仅喂养方式的细微差异可能会对主要竞争者的身份产生重大影响。在“预测竞争性结果”中，我们利用生态学理论对抗生素递送及其与资源可用性和耐药性权衡的相互作用如何调节耐药和易感菌株的相对适应性，共存性和排斥性进行了一系列可检验的预测。

2.1预测竞争性结果

在恒定的抗生素接触下，所有其他条件都相同，耐药菌株将排除抗生素浓度超过某个临界阈值的易感菌株，易感菌株将排除低于该阈值的耐药菌株。该阈值由耐药性和易感性的适应性成本相交的点设置。然而，与当前讨论最相关的是，除了不太可能的适应性是完全相等的情况之外，在这种简单的情况下不可能共存。相比之下，生长抑制性抗生素的脉冲递送（大多数方案中的典型情况）可以在相同的时间平均浓度下促进耐药菌株和易感菌株的稳定共存，从而导致在持续接触下排除一种表型（图3）。之所以会出现这种情况，是因为阻碍生长的抗生素的脉冲作用在时间上有效地集中了相对于菌株之间的株内竞争。用共存理论的语言，脉冲通过一种群落生态学家将其称为时间存储效应（时间生态位划分概念的形式化）的机制减少了生态位重叠，使竞争者在波动的环境中获利（例如，存在/不存在抗生素）。

如果满足其他假设（例如，饥饿生存反应引起的人均死亡率的负资源依赖），杀死微生物而不是抑制微生物生长（抑菌）的杀菌剂的波动也可能会引起暂时的时间存储效应。值得一提的是，无论抗生素种类如何，当在持续不断的抗生素供应下已经产生耐药性时，我们都无法预测共存。这是因为耐药性菌株对抗生素波动不敏感，从而阻止了暂时性储存效应的出现。因此，这种现象与当前有关低剂量方案优劣的讨论特别相关，在这种情况下，给药的时间模式（恒定或脉冲）可能是耐药性抑制或出现之间的差异。

为了更充分地说明低剂量抗生素脉冲对共存的这种影响，图4总结了易感性菌株和耐药菌株之间资源竞争的模拟，其特征是在越来越大的抗生素脉冲区间内适应度（人均增长率的降低）的变化程度不同。脉冲间隔表示无抗生素和接触抗生素的条件之间的切换时间。这样，竞争菌株与抗生素接触的总时间（或平均时间）在整个脉冲间隔内是恒定的，但是转换越频繁，细菌对环境的感知就越恒定。如图3所示，耐药性成本是这样选择的，即当条件快速地来回切换时（最下面一行），除了最小的耐药性成本外，易感者排除所有耐药性。因此，x轴（耐药性增长率）可以替代地解释为抗生素浓度；较小的耐药性成本对应于耐药菌株的时间平均相对竞争能力的增加（如在不断增加的抗生素浓度下所预期的）。

我们希望强调的主要观察结果是，随着脉冲间隔长度的增加，使耐药菌株持续存在的适应成本范围扩大。这是因为抗生素的脉冲间隔时间越长，在对立条件下受青睐的竞争者之间的时间生态位重叠越少，因此时间存储效果越强。同时，当耐药性成本较低时（图4最右边三列），或者抗生素浓度较高，则没有任何抗生素脉动会促进共存。总之，在所有其他条件相同的情况下，由抗生素脉冲产生的波动条件有利于耐药菌株。

图3.恒定与脉冲输送生长抑制抗生素对易感菌株（蓝色）和耐药性突变体（绿色）共存的影响。（a）在无抗生素条件下，平均生长对限制性资源的反应，易感菌株表现出优越的生长。在接触抗生素的情况下，易感菌株无法生长（未显示），而耐药性菌株不受影响。（b）当抗生素的给药率太低而有利于耐药菌株时（也就是说，耐药成本还是太高），易感菌株就会排除耐药菌株。（c）脉冲抗生素在相同的时间平均浓度，如在（b）中允许耐药菌株与易感菌株共存。对于给定的脉冲间隔，稳定的共存出现的所有耐药性成本跨越灰色阴影区域在（a）中。

图4.在抗生素脉冲时间间隔越来越长但时间平均浓度相同的情况下，易感菌株和耐药菌株的共存和排除，耐药成本不断降低。在左下角，耐药性成本大，加上快速脉冲，导致耐药性菌株的排除（蓝色格子）。在右侧，小的耐药性成本和长的脉冲间隔导致易感菌株被排除在外（绿色格子）。导致共存的耐药性成本的范围（灰色格子）随着较长的脉冲间隔而增加。较浅的细胞阴影表示较慢的竞争性排斥率。

但是，如果其他条件都不相等怎么办？以上模拟的假设是，限制资源以恒定速率进入系统，就像在恒化器中那样。当然，这在许多微生物环境中是不可能的，包括如动物肠道，受摄食方式影响会导致微生物群落组成的快速时间（每小时到每天）波动。现在，我们放宽此假设，以调查资源输送的波动如何影响耐药性和易感菌株的竞争优势和共存性。

当资源不断提供，并且多个菌株（或物种）受到同一资源的限制时，具有最低维持要求（R *，增长率为零的资源浓度）的菌株将排除所有其他竞争者。但是，当资源随时间波动时，R *较低的菌株不再可能将资源维持在较低水平，因此，成为 “ 收割者”资源的竞争优势会大大削弱。相反， R *较高但在高资源水平下增长率较大的 “机会主义”菌株更有可能成为竞争者。实际上，在正确的资源脉冲频率和幅度下，这两种策略可以通过一种称为相对非线性竞争的的机制共存。这种机制的名称是指菌株对资源集中的增长曲线的曲率所必需的差异，这使得“机会主义”菌株-“收割者”的权衡成为可能。

这些相反的资源获取策略的含义是，在均衡系统中，严重的耐药性成本在可变性更大的系统中可以忽略不计，反之亦然。考虑一个环境，在该环境中，抗生素会按某种周期性的时间表再次注入系统中（例如，在医学治疗中口服摄入抗生素，或从农业上向牲畜施用抗生素而流失）。无论耐药菌株在资源权衡范围内处于什么位置，首先请注意与抗生素异相的资源脉冲应使易感菌株受益，而与抗生素同相的资源脉冲将使耐药菌株受益。这是因为，当抗生素给药方案支持菌株时，丰富的资源将增强该菌株的时间平均竞争能力。

但是，如果资源的可获得性与抗生素的脉动不相关怎么办？每当抗生素脉冲之间的间隔时间相对较长时（例如在农业环境中），或者资源供应量（例如通过宿主消耗）比抗生素剂量更加频繁时，就可能出现这种情况。如以下模拟所示，当在有和没有抗生素的情况下资源均等时，耐药性菌株的资源获取表型与资源传递方式（即脉冲与恒定）之间的相互作用会对竞争的结果产生截然相反的效果。

首先，考虑在高营养水平下显示出最强耐药性成本的抗生素耐药性菌株，即在高资源水平下其相对于易感亲本的生长率差异最大（图5中最大的生长权衡；左侧的热图）。在这种情况下，我们看到在一个极端情况下，较小且频繁的资源脉冲使耐药性菌株排除了易感菌株（图5主左面板左下方的绿色阴影单元）。这是因为在无抗生素的环境中，较小的频繁脉冲会最小化两个表型之间的适应性差异。但是，随着间隔的增加（y轴上的增加）和/或更大的资源脉冲（x轴上的增加），易感菌株将能够与耐药性菌株共存（左主面板中间的灰色阴影单元格），直到达到另一个极端，并且易感菌株排除了耐药性菌株（主左侧面板右上角的蓝色阴影单元格）。这是因为在无抗生素的环境中，较大的不频繁脉冲会最大化两个表型之间的适应性差异。该预测实际上与先前研究中获得的实验数据一致，该研究发现，当相同菌株在营养限制恒温器条件下竞争时，耐利福平的大肠杆菌和野生型亲本在营养丰富的条件下观察到的显著适应性差异基本消失了。

现在考虑另一种情况，即在低浓度的限制资源下，抗生素耐药性菌株表现出最强的耐药性成本，也就是说，相对于对抗生素易感的亲本的生长速率差异在低资源水平下最大（R*在图5中进行权衡）。这与一些实验研究一致，这些研究表明当营养物处于低浓度时会增加耐药性。通过R *权衡，我们看到资源脉冲间隔/大小与社区动态之间的相反关系。与最大的增长权衡直接相反，较小的频繁资源脉冲使易感菌株排除了耐药性菌株；中间脉冲间隔/大小导致共存；大的不频繁脉冲可最大程度地降低耐药性成本，有助于耐药性菌株排除易感菌株。

图5. 模拟结果说明了在不同的资源占用相关的耐药性成本下，抗生素脉冲、资源脉冲间隔长度和资源脉冲大小对竞争结果的交互影响（左图为最大增长权衡；右图为R*权衡）。每个无抗生素区间和抗生素接触区间的长度固定为128个时间单位。在无抗生素和抗生素接触区间内，总的资源可用性是相等的。绿色格子表示排除易感菌株；蓝色格子表示排除耐药菌株；灰色格子表示共存。平均生长反应图中的水平虚线表示与密度无关的死亡率。

重申一下我们的主要信息，除了使耐药性和易感菌株共存外，波动的资源环境还可以有效地调高或降低耐药性菌株的竞争劣势。养分波动是增加还是降低耐药性菌株的竞争能力，关键取决于适应性成本在高或低养分浓度时最小。因此，在营养物竞争能力的简单权衡下，可以在营养物可利用性的相反模式下逆转抗生素耐药性的选择过程。尽管这里以耐药性和易感基因型之间的竞争为框架，但这些权衡取舍还应预期为调节耐药性菌株与更广泛的微生物群落共存的潜力。这就是说，我们预测，群落介导的耐药性抑制也将对营养物有效性的不同时间模式敏感。

3.局限性

许多生态学理论在更具临床意义的情况下可能的局限性是，所关注的临床反应通常是丰度（即病原体负荷）而不是定性状态（即共存与排斥）。生态学理论往往更重视评价两个物种是否能稳定共存，而不是量化它们的相对丰度。然而，在低丰度时持续存在的病原菌株可能与在高丰度时持续存在的病原菌株的关系微乎其微，即使这两个系统在质量上是等同的。低丰度的种群也越来越容易受到随机性的影响，一些研究人员认为，一旦种群足够小，免疫系统可以清除残留的感染。幸运的是，目前已经在努力将随机性更明确地纳入共存分析，而且在扩展群落生态学家经常采用的模型类型以纳入免疫反应方面没有限制。

后一种关注暗示了理论与现实之间更广泛的紧张关系，即一般性与复杂性之间的权衡。除了免疫系统外，我们还可以列出一系列其他生态和进化因素，这些因素很可能对本文所确定的动态产生压倒性影响，从交叉进食、捕食、空间异质性和直接竞争，到补偿性突变和水平基因转移。同样，将这些复杂性纳入我们分析所用的模型中并无限制，我们当然鼓励研究这些更复杂情况下的动态（见“未来方向”）。然而，从生态学的角度来看，资源竞争可以说是最普遍和最典型的相互作用类型，至少在营养级中是如此。此外，由于能量的限制，像哺乳动物肠道这样的厌氧生境被认为是支持相对平坦的生态系统。我们认为，这为进一步强调资源竞争在调节耐药性出现方面的复杂作用提供了强有力的研究理由。

最后，耐药性病原体和易感病原体是否在个体宿主中长期共存仍是一个悬而未决的问题。有大量证据表明，在宿主群体中（例如，在病人中）持续共存，而且越来越多的证据表明，耐药性和易感基因型在个人体内同时携带。这种共存的时间依赖性和规模对个人和公共健康都是一个问题，因为耐药基因型的持续存在可能导致治疗失败，包括增加死亡率。观察到的宿主内共存可能是一种典型的过渡性现象，一个或多个基因型的竞争性排斥是最终的结果。然而，即使在没有长期稳定共存的情况下，生态共存理论提供了一个强大的框架，以理解和预测排斥率和长期过渡状态的可能性。

4.未来方向

对所提出的观点进行实验测试是未来研究的一个自然跳板。这些实验的性质和范围可以有效地分为探讨耐药性成本在生态位重叠和竞争能力差异中的分割，以及探讨抗生素和资源脉冲对抗生素耐药性持续存在的相对时间。

从这些分析中得出的一个中心问题是，生态位重叠变化与竞争能力变化在多大程度上不成比例地捕获了耐药性成本，这种平衡在多大程度上取决于重点分类群、抗生素类型和/或耐药性突变的性质。一种相对可行的划分方法是根据经验参数化竞争模型（如Lotka–Volterra），从中可以量化生态位重叠和竞争能力差异。对于高分辨率时间序列数据，可以通过动力学模型（常微分方程系统）的统计拟合来参数化Lotka–Volterra模型。另一种在植物生态学文献中常见的方法是，根据焦点和非焦点菌株在不同密度下的人均生长率的统计拟合，直接获得竞争系数。

正如先前所认识到的，抗生素给药的时间和频率如何影响抗生素耐药性的演变仍然不清楚。为了验证本文提出的相关理论预测，需要一种实验装置，在这种装置中，抗生素和资源的输送可以通过时间进行调节，从光谱一端的连续到另一端的高脉冲。对于体外工作，这几乎肯定需要恒化器设置，尽管在液体处理机器人促进的高转移率下，半连续串联转移方法可能已经足够进行研究。另一种消除不同抗生素剂量制度必要性的方法是使用半衰期不同的抗生素。展望未来，还有机会利用模型系统（如小鼠或果蝇）在体内测试这些想法，在这些系统中，抗生素的释放和食物的可获得性可以受到严格的调控。

上段概述的实验方法无疑都包括大量的基础设施开销。在现有的R*和最大生长耐药性突变所产生的权衡证据的基础上，一种具有较低基础设施进入壁垒的替代方法将是通过简单地量化与耐药性成本相关的资源权衡的功能性质来开始。在高资源水平或低资源水平上的竞争能力损失，哪种情况更常见？这是否取决于限制性资源、焦点类群、抗生素或耐药性突变？这些信息有助于资源竞争的更多机械模型的参数化，可以用来探索不同的处方制度对耐药性演变的影响。

除了实证工作之外，理论研究还有很大的空间将额外的复杂性纳入这些分析中。已有大量生态学理论将捕食效应纳入生态位重叠和竞争能力的划分。这对于理解资源竞争和噬菌体寄生的综合效应尤其重要。噬菌体有可能作为一种替代品或与抗生素一起使用，并且有证据表明某些组合的耐药性是折衷的。相对较少的理论研究考虑了其他生态过程共存的影响，这些生态过程被认为是微生物系统的一个共同特征，如交叉取食和直接竞争，但将这些动力学纳入资源竞争的经典模型中仍然很简单。例如，使用基于个体的竞争模型，一项研究发现交叉喂养削弱了抗生素对易感菌株的负面影响。同样，有关抗生素耐药性的理论文献应提供大量的例子，说明如何将其他进化和生理因素（例如，水平基因转移、突变率和主动免疫系统）纳入我们在此重点讨论的各种生态模型中。

结论

用生态共存理论理解抗生素耐药性和微生物竞争这一观点背后的动机是提出理论生态学的最新概念，这些概念有助于理解抗生素耐药性的演变以及微生物群落中易感和耐药病原体的共存，但其使用意义还有待观察。与许多理论知识一样，得到普遍性的结果钱需要大量简化的假设，这些假设仍需验证。