Генетические маркеры антибиотикорезистентности в экспериментальных моделях и системах эпидемиологического надзора
https://doi.org/10.37489/0235-2990-2026-71-5-6-61-73
EDN: QJRZYS
Аннотация
Актуальность. Антибиотикорезистентность (АМР) имеет высокую медико-социальную значимость, поскольку формируется на пересечении клинического применения антимикробных препаратов, ветеринарной практики, пищевого производства, экологического загрязнения и горизонтального переноса мобильных генетических элементов. Анализ АМР требует оценки не только отдельных генов устойчивости, но и моделей, диагностических подходов и систем эпиднадзора, прослеживающих распространение генов антибиотикорезистентности (antibiotic resistance genes, ARG) между клиническими, животными и экологическими резервуарами.
Цель. Обобщить данные об экспериментальных и вычислительных моделях распространения ARG, охарактеризовать выбранные генетические маркеры АМР и оценить современные подходы к их выявлению.
Материал и методы. Выполнен нарративный обзор с прозрачной методологией поиска и тематическим синтезом. Поиск проводился в PubMed/MEDLINE, Scopus, Web of Science и Google Scholar; последний поиск выполнен 2 мая 2026 г. После полнотекстовой оценки включено 46 источников.
Результаты. Рассмотрены маркеры blaCTX-M-15, blaNDM, blaKPC, blaOXA-23, floR и intI1, а также мобильные генетические элементы, участвующие в их распространении. Обобщены возможности и ограничения in vitro-моделей, моделей кишечника, мышиных моделей, биоплёночных систем, математического моделирования, AST, ПЦР/qPCR, WGS, mNGS, ML и CRISPR-Cas12a-диагностики.
Заключение. CRISPR-Cas12a-платформы могут использоваться для быстрого целевого скрининга заранее выбранных ARG, но не заменяют фенотипическое тестирование и геномный анализ. Наиболее обоснованным направлением является интеграция AST, WGS/mNGS, целевой молекулярной диагностики, ML и One Health-надзора.
Ключевые слова
Об авторах
А. Х. ИсматовРоссия
Исматов Абдулло Хабибуллоевич - cтудент 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко», Воронеж, Российская Федерация
В. С. Рахманина
Россия
Рахманина Виктория Сергеевна - cтудентка 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко», Воронеж, Российская Федерация
М. А. Алексахина
Россия
Алексахина Марина Александровна - cтудентка 6 курса, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко», Воронеж, Российская Федерация
Г. Ф. Азизова
Россия
Азизова Гюльсона Фикретовна - cтудентка 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко», Воронеж, Российская Федерация
А. А. Измалкова
Россия
Измалкова Алина Андреевна - cтудентка 6 курса, педиатрический факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко», Воронеж, Российская Федерация
М. В. Рощупкин
Россия
Рощупкин Михаил Вячеславович - cтудент 5 курса, стоматологический факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко», Воронеж, Российская Федерация
А. Ю. Иванюк
Россия
Иванюк Ангелина Юрьевна - cтудентка 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет», Курск, Российская Федерация
О. М. Шустрова
Россия
Шустрова Ольга Михайловна - cтудентка 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет», Курск, Российская Федерация
С. Р. Алиева
Россия
Алиева Сабият Расуловна - cтудентка 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет», Курск, Российская Федерация
А. О. Яковлева
Россия
Яковлева Арина Олеговна - cтудентка 6 курса, лечебный факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Курский государственный медицинский университет», Курск, Российская Федерация
Л. Г. Пирумян
Россия
Пирумян Лиана Герасимовна - врач-терапевт поликлинического отделения ГБУ РО «Центральная районная больница» в Неклиновском районе, Ростов-на-Дону, Российская Федерация
Я. А. Мартынова
Россия
Мартынова Яна Андреевна - студентка 6 курса, педиатрический факультет, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ростовский государственный медицинский университет», Ростов-на-Дону, Российская Федерация
Э. Т. Макаева
Россия
Макаева Эльвина Тахировна - врач-терапевт участковый, Государственное учреждение здравоохранения «Липецкая городская поликлиника №1», Липецк, Российская Федерация
Список литературы
1. Naghavi M, Vollset SE, Ikuta KS, Swetschinski LR, Gray AP, Wool EE, et al. Global burden of bacterial antimicrobial resistance 1990-2021: a systematic analysis with forecasts to 2050. Lancet. 2024; 404(10459): 1199–1226. doi: 10.1016/S0140-6736(24)01867-1.
2. Hutchings M, Truman A, Wilkinson B. Antibiotics: past, present and future. Curr Opin Microbiol. 2019; 51: 72–80. doi: 10.1016/j.mib.2019.10.008.
3. Lipsitch M, Samore MH. Antimicrobial use and antimicrobial resistance: a population perspective. Emerg Infect Dis. 2002; 8 (4): 347–354. doi: 10.3201/eid0804.010312.
4. Arnold KE, Laing G, McMahon BJ, Fanniing S, Stekel DJ, et al. The need for One Health systems-thinking approaches to understand multiscale dissemination of antimicrobial resistance. Lancet Planet Health. 2024; 8: e124–e133. doi: 10.1016/S2542-5196(23)00278-4.
5. Huijbers PMC, Blaak H, de Jong MCM, Graat EAM, Vandenbroucke-Grauls CMJE, de Roda Husman AM. Role of the Environment in the Transmission of Antimicrobial Resistance to Humans: A Review. Environ Sci Technol. 2015; 49 (20): 11993–12004. doi: 10.1021/acs.est.5b02566.
6. von Wintersdorff CJH, Penders J, van Niekerk JM, Mills N, Majumder S, van Alphen LB, Savelkoul PHM, Wolffs PFG. Dissemination of antimicrobial resistance in microbial ecosystems through horizontal gene transfer. Front Microbiol. 2016; 7: 173. 10.3389/fmicb.2016.00173.
7. D’Andrea MM, Arena F, Pallecchi L, Rossolini GM. CTX-M-type β-lactamases: A successful story of antibiotic resistance. Int J Med Microbiol. 2013; 303 (6–7): 305–317. doi: 10.1016/j.ijmm.2013.02.008.
8. Castanheira M, Simner PJ, Bradford PA. Extended-spectrum β-lactamases: an update on their characteristics, epidemiology and detection. JAC Antimicrob Resist. 2021; 3 (3): dlab092. doi: 10.1093/jacamr/dlab092.
9. Poirel L, Nordmann P. Carbapenem resistance in Acinetobacter baumannii: mechanisms and epidemiology. Clin Microbiol Infect. 2006; 12 (9): 826–836. doi: 10.1111/j.1469-0691.2006.01456.x.
10. Tokuda M, Shintani M. Microbial evolution through horizontal gene transfer by mobile genetic elements. Microb Biotechnol. 2024; 17: e14408. doi: 10.1111/1751-7915.14408.
11. Li P, Zhu T, Zhou D, Lu W, Liu H, Sun Z et al. Analysis of resistance to florfenicol and the related mechanism of dissemination in different animal-derived bacteria. Front Cell Infect Microbiol. 2020; 10: 369. doi: 10.3389/fcimb.2020.00369.
12. Lu J, Zhang J, Xu L, Liu Y, Li P, Zhu T, et al. Spread of the florfenicol resistance floR gene among clinical Klebsiella pneumoniae isolates in China. Antimicrob Resist Infect Control. 2018; 7: 127. doi: 10.1186/s13756-018-0415-0.
13. Gillings MR, Gaze WH, Pruden A, Smalla K, Tiedje JM, Zhu Y-G. Using the class 1 integron-integrase gene as a proxy for anthropogenic pollution. ISME J. 2015; 9 (6): 1269–1279. doi: 10.1038/ismej.2014.226.
14. Zhang S, Abbas M, Rehman MU, Huang Y, Zhou R, Gong S, et al. Dissemination of antibiotic resistance genes via integrons in Escherichia coli: a risk to human health. Environ Pollut. 2020; 266 (Pt 2): 115260. doi: 10.1016/j.envpol.2020.115260.
15. Stalder T, Barraud O, Casellas M, Dagot C, Ploy MC. Integron involvement in environmental spread of antibiotic resistance. Front Microbiol. 2012; 3: 119. doi: 10.3389/fmicb.2012.00119.
16. Tang L, Yang W, Yang L, Lv Y, Zhang J. Targeting horizontal gene transfer to combat antimicrobial resistance: a review of mechanisms, drivers, and multi-omics strategies. Infect Drug Resist. 2026:589-962. doi: 10.2147/IDR.S589962. doi: 10.2147/IDR.S589962.
17. Liu G, Thomsen LE, Olsen JE. Antimicrobial-induced horizontal transfer of antimicrobial resistance genes in bacteria: a mini-review. J Antimicrob Chemother. 2022; 77 (3): 556–567. doi: 10.1093/jac/dkab450.
18. Ji J, Zhu Y, Zhao F, Zhang J, Yao B, Zhu M, et al. Co-colonization of different species harboring KPC or NDM carbapenemase in the same host gut: insight of resistance evolution by horizontal gene transfer. Front Microbiol. 2024; 15: 1416454. doi: 10.3389/fmicb.2024.1416454.
19. Rooney CM, Sheppard AE, Clark E, Davies K, Hubbard ATM, Sebra R, et al. Dissemination of multiple carbapenem resistance genes in an in vitro gut model simulating the human colon. J Antimicrob Chemother. 2019;74(7):1876-1883. doi: 10.1093/jac/dkz106.
20. Hernández-Beltrán JCR, San Millán A, Fuentes-Hernández A, Peña-Miller R. Mathematical models of plasmid population dynamics. Front Microbiol. 2021; 12: 606396. doi: 10.3389/fmicb.2021.606396.
21. Liu F, Luo Y, Xu T, Lin H, Qiu Y, Li B. Current examining methods and mathematical models of horizontal transfer of antibiotic resistance genes in the environment. Front Microbiol. 2024; 15: 1371388. doi: 10.3389/fmicb.2024.1371388.
22. Lopez JG, Donia MS, Wingreen NS. Modeling the ecology of parasitic plasmids. ISME J. 2021; 15 (10): 2843–2852. doi: 10.1038/s41396-021-00954-6.
23. Yong M, Low WW, Mishra S, et al. Differential gut transmission of IncP plasmid clades involving hypervirulent Klebsiella pneumoniae reveals plasmid-specific ecological adaptation. Nat Commun. 2025; 16: 11353. doi: 10.1038/s41467-025-66413-4.
24. Huisman JS, Bernhard A, Igler C. Should I stay or should I go: transmission trade-offs in phages and plasmids. Trends Microbiol. 2025; 33 (5): 484–495. doi: 10.1016/j.tim.2025.01.007.
25. Wang S, Jiang Y, Che L, Wang RH, Li SC. Enhancing insights into diseases through horizontal gene transfer event detection from gut microbiome. Nucleic Acids Res. 2024; 52 (14): e61. doi: 10.1093/nar/gkae515.
26. Neil K, Allard N, Rodrigue S. Molecular mechanisms influencing bacterial conjugation in the intestinal microbiota. Front Microbiol. 2021; 12: 673260. doi: 10.3389/fmicb.2021.673260.
27. Lerner A, Matthias T, Aminov R. Potential effects of horizontal gene exchange in the human gut. Front Immunol. 2017; 8: 1630. doi: 10.3389/fimmu.2017.01630.
28. Sher AA, Whitehead-Tillery CE, Peer AM, Bell JA, Vocelle DB, Dippel JT, et al. dynamic spread of antibiotic resistance determinants by conjugation to a human-derived gut microbiota in a transplanted mouse model. Antibiotics (Basel). 2025; 14 (2): 152. doi: 10.3390/antibiotics14020152.
29. Kessler C, Hou J, Neo O, Buckner MMC. In situ, in vivo, and in vitro approaches for studying AMR plasmid conjugation in the gut microbiome. FEMS Microbiol Rev. 2023; 47 (1): fuac044. doi: 10.1093/femsre/fuac044.
30. Stercz B, Farkas FB, Tóth Á, Gajdács M, Domokos J, Horváth V, et al. The influence of antibiotics on transitory resistome during gut colonization with CTX-M-15 and OXA-162 producing Klebsiella pneumoniae ST15. Sci Rep. 2021; 11: 6335. doi: 10.1038/s41598-021-85766-6.
31. Liu W, Huang Y, Zhang H, Liu Z, Huan Q, Xiao X, et al. Factors and mechanisms influencing conjugation in vivo in the gastrointestinal tract environment: a review. Int J Mol Sci. 2023; 24 (6): 5919. doi: 10.3390/ijms24065919.
32. Kaprou GD, Bergšpica I, Alexa EA, Alvarez-Ordóñez A, Prieto M. Rapid methods for antimicrobial resistance diagnostics. Antibiotics (Basel). 2021; 10 (2): 209. doi: 10.3390/antibiotics10020209.
33. Oniciuc EA, Likotrafiti E, Alvarez-Molina A, Prieto M, Santos JA, Alvarez-Ordóñez A. The present and future of whole genome sequencing and whole metagenome sequencing for surveillance of antimicrobial resistant microorganisms and antimicrobial resistance genes across the food chain. Genes (Basel). 2018; 9 (5): 268. doi: 10.3390/genes9050268.
34. Juraschek K, Borowiak M, Tausch SH, Malorny B, Käsbohrer A, Otani S, et al. Outcome of different sequencing and assembly approaches on the detection of plasmids and localization of antimicrobial resistance genes in commensal Escherichia coli. Microorganisms. 2021; 9 (3): 598. doi: 10.3390/microorganisms9030598.
35. Sierra R, Roch M, Moraz M, Prados J, Vuilleumier N, Emonet S, et al. Contributions of Long-Read Sequencing for the Detection of Antimicrobial Resistance. Pathogens. 2024; 13 (9): 730. doi: 10.3390/pathogens13090730.
36. Rebelo AR, Bortolaia V, Leekitcharoenphon P, Hansen DS, Nielsen HL, Ellermann-Eriksen S, et al. One day in denmark: comparison of phenotypic and genotypic antimicrobial susceptibility testing in bacterial isolates from clinical settings. Front Microbiol. 2022; 13: 804627. doi: 10.3389/fmicb.2022.804627.
37. Li SY, Cheng Q-X, Wang J-M, Li X, Zhang Z-L, Gao S, et al. CRISPR-Cas12a-assisted nucleic acid detection. Cell Discov. 2018; 4: 20. doi: 10.1038/s41421-018-0028-z.
38. Stella S, Mesa P, Thomsen J, Paul B, Alcón P, Jensen SB, et al. Conformational activation promotes CRISPR-Cas12a catalysis and resetting of the endonuclease activity. Cell. 2018; 175: 1856–1871.e21. doi: 10.1016/j.cell.2018.10.045.
39. Kaminski MM, Abudayyeh OO, Gootenberg JS, Zhang F, Collins JJ. CRISPR-based diagnostics. Nat Biomed Eng. 2021; 5: 643–656. doi: 10.1038/s41551-021-00760-7.
40. Vargas-Reyes M, Alcántara R, Alfonsi S, Peñaranda K, Petrelli D, Spurio R, et al. Versatile and portable Cas12a-mediated detection of antibiotic resistance markers. Sci Rep. 2026;16:11509. doi: 10.1038/s41598-026-42073-2.
41. Ren Y, Chakraborty T, Doijad S, Falgenhauer L, Falgenhauer J, Goesmann A, et al. Prediction of antimicrobial resistance based on whole-genome sequencing and machine learning. Bioinformatics. 2022; 38 (2): 325–334. doi: 10.1093/bioinformatics/btab681.
42. Noman SM, Zeeshan M, Arshad J, Deressa Amentie M, Shafiq M, Yuan Y, et al. Machine learning techniques for antimicrobial resistance prediction of Pseudomonas aeruginosa from whole genome sequence data. Comput Intell Neurosci. 2023; 2023: 5236168. doi: 10.1155/2023/5236168.
43. Scaglione G, Mastroianni N, Rizzo A, Palomba E, Carcione D, Brigante G, et al. Integrating artificial intelligence with genome sequencing against antimicrobial resistance: a narrative review. Front Public Health. 2026; 14: 1757161. doi: 10.3389/fpubh.2026.1757161.
44. Genova R, Laborda P, Cuesta T, Martínez JL, Sanz-García F. Collateral Sensitivity to fosfomycin of tobramycin-resistant mutants of Pseudomonas aeruginosa is contingent on bacterial genomic background. Int J Mol Sci. 2023; 24 (8): 6892. doi: 10.3390/ijms24086892.
45. Barbosa C, Trebosc V, Kemmer C, Rosenstiel P, Beardmore R, Schulenburg H, et al. Alternative evolutionary paths to bacterial antibiotic resistance cause distinct collateral effects. Mol Biol Evol. 2017; 34 (9): 2229–2244. doi: 10.1093/molbev/msx158.
46. Barbosa C, Roemhild R, Rosenstiel P, Schulenburg H. Evolutionary stability of collateral sensitivity to antibiotics in the model pathogen Pseudomonas aeruginosa. eLife. 2019; 8: e51481. doi: 10.7554/eLife.51481.
Рецензия
Для цитирования:
Исматов АХ, Рахманина ВС, Алексахина МА, Азизова ГФ, Измалкова АА, Рощупкин МВ, Иванюк АЮ, Шустрова ОМ, Алиева СР, Яковлева АО, Пирумян ЛГ, Мартынова ЯА, Макаева ЭТ. Генетические маркеры антибиотикорезистентности в экспериментальных моделях и системах эпидемиологического надзора. Антибиотики и Химиотерапия. :61-73. https://doi.org/10.37489/0235-2990-2026-71-5-6-61-73. EDN: QJRZYS
For citation:
Ismatov AK, Rakhmanina VS, Aleksakhina MA, Azizova GF, Izmalkova AA, Roshchupkin MV, Ivanyuk AY, Shustrova OM, Aliyeva SR, Yakovleva AO, Pirumyan LG, Martynova YA, Makayeva ET. Genetic markers of antimicrobial resistance in experimental models and surveillance systems. Antibiotiki i Khimioterapiya = Antibiotics and Chemotherapy. :61-73. (In Russ.) https://doi.org/10.37489/0235-2990-2026-71-5-6-61-73. EDN: QJRZYS
JATS XML
















































