Resistoma móvil de comunidades microbianas y residuos antimicrobianos de sistemas de abastecimiento de agua potable en Río de Janeiro, Brasil

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 19050 (2022) Citar este artículo

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Los genes de resistencia a los antibióticos (ARG) están muy extendidos en el medio ambiente debido al uso excesivo de antibióticos y otros contaminantes, lo que representa una amenaza para la salud humana y animal. En este estudio, evaluamos los residuos de antimicrobianos, la diversidad bacteriana y los ARG en dos cuencas hidrográficas importantes, Guandu y São João, que abastecen de agua potable a la ciudad de Río de Janeiro, Brasil. Además, se recolectaron muestras de agua del grifo de tres ciudades diferentes en el estado de Río de Janeiro, incluida el área metropolitana de la ciudad de Río de Janeiro. Se encontraron claritromicina, sulfametoxazol y azitromicina en agua no tratada y agua potable en todas las muestras. Se observó una mayor abundancia de Proteobacteria en las cuencas de Guandu y São João, con la mayoría de las secuencias pertenecientes a la clase Gammaproteobacteria. Un enfoque metagenómico centrado en el plasmidoma reveló ARG 4881 (Guandu), 3705 (São João) y 3385 (agua potable) asociados principalmente con sistemas de eflujo. Los genes que codifican las enzimas metalo-β-lactamasas (blaAIM, blaGIM, blaIMP y blaVIM) se detectaron en las dos cuencas hidrográficas y en muestras de agua potable. Además, demostramos la presencia de los genes de resistencia a la colistina mcr-3 y mcr-4 (ambas cuencas hidrográficas) y mcr-9 (agua potable y Guandu) por primera vez en Brasil. Nuestros datos enfatizan la importancia de introducir medidas para reducir la eliminación de antibióticos y otros contaminantes capaces de promover la aparición y propagación del resistoma microbiano en ambientes acuáticos y predecir posibles impactos negativos en la salud humana.

Los impactos ambientales que más afectan la calidad de los ecosistemas acuáticos y, en consecuencia, la salud pública están fuertemente asociados con las aguas residuales sin tratar o tratadas inadecuadamente1,2. La contaminación del agua puede ocurrir por falta de saneamiento y/o descarga de desechos sin tratamiento por fuentes puntuales o difusas3,4.

Varias sustancias han sido consideradas contaminantes emergentes, incluidos nuevos pesticidas, antimicrobianos, productos de cuidado personal, algunos subproductos de los procesos de desinfección del agua, edulcorantes como la sucralosa, nanomateriales y algunos microorganismos5,6. Estimaciones recientes indican que los antimicrobianos son las principales clases de medicamentos capaces de causar algunos de los mayores impactos ambientales7.

Los antimicrobianos han sido ampliamente utilizados en medicina humana y veterinaria. Sin embargo, alrededor del 70 al 80 % de las dosis ingeridas se excretan sin cambios y se descargan en cuerpos de agua, principalmente a través de aguas residuales generadas por hospitales e industrias farmacéuticas8. Estos fármacos se eliminan solo parcialmente mediante el tratamiento de aguas residuales y, dependiendo del compuesto, todavía se pueden encontrar en niveles que oscilan entre 10 y 1000 ng L−1 en los efluentes9,10.

Los antimicrobianos transportados por la eliminación de efluentes en el medio ambiente, incluso en niveles bajos, son una señal clave que promueve la diseminación de genes y, en consecuencia, el aumento de la resistencia11. Muchos antimicrobianos son compuestos naturalmente biodegradables, pero las drogas sintéticas como las quinolonas son más resistentes a la biodegradación en el medio ambiente. Esto conduce a efectos prolongados en las comunidades bacterianas y a un impacto sustancial en el aumento de la resistencia. Incluso cuando se elimina la contaminación antimicrobiana, los determinantes de la resistencia pueden mantenerse y diseminarse dentro y entre las poblaciones microbianas12,13.

Además, la eliminación de residuos de antimicrobianos en ambientes acuáticos no solo puede causar impactos en la biodiversidad y el funcionamiento de los ecosistemas, sino que también puede seleccionar bacterias resistentes a los antibióticos (ARB) y estimular la diseminación de genes de resistencia a los antimicrobianos (ARG)14. Elementos genéticos móviles (MGE), incluidos fagos, plásmidos y transposones, entre otros, median en esta propagación15. Los plásmidos, en particular, se diseminan rápidamente en el medio ambiente y desempeñan un papel importante en la evolución y adaptación microbiana como vehículos de transferencia de genes16.

El plasmidomo se define como las poblaciones totales de plásmidos dentro de una comunidad determinada17. El análisis del plasmidomo proporciona información sobre la composición y estructura del resistoma móvil. Por lo tanto, se considera un enfoque prometedor que proporciona información sobre los tipos de plásmidos presentes en la comunidad microbiana estudiada y el MGE contenido en estos plásmidos18.

El papel de los entornos no clínicos en el aumento de la propagación de los ARB no se ha dilucidado por completo. En general, los ARG no se eliminan fácilmente de las áreas contaminadas, incluso cuando desaparece la presión selectiva que ejercen los contaminantes. Esto también puede explicar por qué los ARG se encuentran a menudo en entornos libres de antimicrobianos19,20. La resistencia a los antimicrobianos, inicialmente confinada a los hospitales, también se ha observado en el medio ambiente natural, lo que suscita gran preocupación por los impactos en la salud humana. Los ARB y ARG se pueden dispersar en fuentes de agua potable sin tratar, principalmente a través de la descarga de desechos humanos y animales, plantas de tratamiento de aguas residuales, aguas residuales de hospitales y prácticas agrícolas como la aplicación de estiércol21,22.

El presente estudio evaluó la presencia, distribución y abundancia de residuos de antimicrobianos y ARG en dos cuencas hidrográficas importantes para el suministro de agua potable a las regiones centro-sur del estado de Río de Janeiro, Brasil, incluida la región metropolitana de la ciudad de Río de Janeiro, Brasil, utilizando alta -cromatografía líquida de rendimiento acoplada a espectrometría de masas en tándem y un enfoque independiente del cultivo, respectivamente. Nuestro estudio puede aportar información relevante sobre la estructura, complejidad y contenido del plasmidomo de estas aguas, que pueden suponer graves amenazas para la salud humana.

Las muestras fueron agrupadas en Cuenca São João, Cuenca Guandu y Agua Potable. La claritromicina fue el antimicrobiano detectado con mayor frecuencia, observándose en el 80% (8/10) de las muestras de Guandu, el 40% (4/10) de las muestras de São João y el 36% (4/11) de las muestras de agua potable. En la primera recolección en la desembocadura del río São João, se encontraron concentraciones de cefoperazona > 500 ng L−1. La concentración de sulfametoxazol, perteneciente a la clase de las sulfonamidas, varió de 47,4 a 340,5 ng L−1 en la segunda colecta en los ríos Macacos y Queimados, respectivamente. La muestra de agua potable de Unamar presentó niveles de 12,5 ng L−1 de este antimicrobiano. La azitromicina fue encontrada en las muestras de agua potable de Itaguaí, en el río Macacos y en la desembocadura del río São João en una concentración inferior a 10 ng L−1, y 49,9 ng L−1 en la segunda recolección en el río Queimados. La troleandomicina y la roxitromicina se detectaron solo en la muestra de agua potable de Leblon en concentraciones < 10 ng L-1 (Fig. 1).

Frecuencia de detección y niveles de concentración de antimicrobianos en muestras agrupadas de la cuenca de São João, cuenca de Guandu y agua potable.

Se observaron nueve filos bacterianos, predominando Proteobacteria en el 93,5% (29/31) de las muestras, seguido de Actinobacteria y Bacteroidetes. Dentro del filo Proteobacteria, la clase predominante fue Gammaproteobacteria (36 a 46 %), seguida de Alphaproteobacteria (11–13 %). En el filo Bacteroidetes, la clase Bacteroidia fue la más abundante (12-17%). En el filo Actinobacteria, la clase Actinobacteria fue la más abundante (12-14%) (Fig. 2). No hubo diferencias significativas (p > 0.05) en la diversidad alfa de las comunidades microbianas asociadas con la estacionalidad de la recolección de muestras. Por lo tanto, las muestras se agruparon en cuenca de São João, cuenca de Guandu y agua potable (Fig. 3a).

Abundancia relativa de la composición bacteriana a nivel de clase en muestras agrupadas de la cuenca de São João, cuenca de Guandu y agua potable.

Índices de diversidad (Promedios). (A) Comparación de la diversidad alfa de la unidad taxonómica operativa (OTU) entre la recolección de muestras de agua no tratada y tratada. análisis de cobertura de Shannon; (B) Comparación de la diversidad alfa de OTU bacterianas entre las muestras de agua analizadas. análisis de cobertura de Chao1; (C) Análisis de coordenadas principales (PCoA) entre las comunidades bacterianas presentes en la cuenca de Guandu (verde), la cuenca de São João (azul) y el agua potable (rojo).

El efecto de los tipos de muestras en la diversidad de bacterias alfa se evaluó en función de la riqueza de OTU (número absoluto de taxones), la diversidad y la uniformidad. Las comunidades bacterianas en las muestras de agua potable presentaron menor diversidad, en comparación con las muestras de agua no tratada de las microcuencas (p < 0.02 con Índice de Shannon) (Fig. 3A y B). No hubo diferencias estadísticamente significativas entre estas muestras, por lo que se agruparon. Las muestras de agua también mostraron variaciones significativas (p < 0,001) en cuanto a la diversidad beta de las comunidades bacterianas. Por su parte, las muestras no presentaron variaciones significativas (p < 0,103) por el método de Jaccard (Fig. 3C). Creemos que las amplias variaciones observadas entre las muestras reflejan las condiciones ambientales que son muy dinámicas en estos hábitats acuáticos, como la lluvia y la descarga de aguas residuales, por ejemplo. Dado que nuestro objetivo principal era determinar las concentraciones antimicrobianas y la presencia de ARG en el plasmidomo de estas muestras, creemos que no es necesario recolectar más muestras. Las medidas de diversidad alfa más detalladas se presentan en el material complementario Tabla S1, que revela que la riqueza de la comunidad bacteriana (Chao1), la diversidad (Shannon y Simpson) y la uniformidad (Shannon incluso) variaron ampliamente entre las muestras.

Se generaron un total de 3.490.453 lecturas emparejadas para la cuenca de São João, 2.719.506 para Guandu y 3.302.359 muestras de agua potable. Después del control de calidad y el ensamblaje, se analizaron 6197 contigs de la cuenca del río São João (longitud de secuencia media 2.043 pb), 4866 de la cuenca del río Guandu (longitud de secuencia media 4776 pb) y 5185 contigs del agua potable (longitud de secuencia media 3255 pb). Dieciocho subsistemas distintos, que contienen genes atribuidos a la resistencia y adaptación a los antimicrobianos, metales y otros contaminantes ambientales, se distribuyeron entre todas las muestras, según los análisis de la base de datos MG-RAST. Mientras que la cuenca de Guandu mostró la mayor diversidad de subsistemas (n = 16), São João exhibió la menor diversidad (n = 4) mientras que las muestras de agua potable revelaron 12 subsistemas.

Cincuenta y siete por ciento de las secuencias de la cuenca de São João y 4% de las secuencias de Guandu se atribuyeron a la resistencia al cadmio; este sistema no se encontró en muestras de agua potable. El subsistema Cobalt-zinc-cadmium_resistance, incluidos los sistemas de eflujo de zinc, cobalto y cadmio codificados principalmente por el gen cusA y el operón czc, se encontró en el 14 % de la cuenca de São João, el 16 % de la cuenca de Guandu y el 13 % de las cuencas de agua potable. secuencias de agua La presencia de determinantes genéticos del subsistema Multidrug_Resistance_Efflux_Pumps también fue revelada en los tres grupos de muestra (14% cuenca São João, 17% cuenca Guandu, 10% agua potable) compuestos principalmente por miembros de la familia Multidrug And Toxic compound Extrusion (MATE) en las muestras de las cuencas de São João y Guandu (> 90%). En las muestras de agua potable, la familia MATE (37,5%), la superfamilia de bombas de resistencia a la salida-nodulación-división celular (RND) codificada por el gen cmeA (12,5%) y el sistema de salida de macrólidos macA/macB (25%). fueron encontrados (Fig. 4a).

(A) Abundancia relativa de secuencias relacionadas con subsistemas de resistencia antimicrobiana y compuestos tóxicos en muestras agrupadas de la cuenca de São João, cuenca de Guandu y agua potable; (B) Abundancia relativa de ARG en relación con las clases de antimicrobianos, en los tres grupos de muestras.

A través de las búsquedas en la base de datos CARD, se anotaron 4881 genes de resistencia a los antimicrobianos de la cuenca del río Guandu, 3705 de la cuenca del río São João y 3385 de las muestras de agua potable. Este análisis reveló la prevalencia de tres tipos de mecanismos de resistencia: salida de antibióticos, alteración/protección del objetivo de antibióticos e inactivación de antibióticos, distribuidos uniformemente entre las muestras (Fig. 4b).

En general, los ARG que se encuentran en las muestras codifican muchos tipos de proteínas y enzimas capaces de conferir resistencia a los antimicrobianos. Los genes capaces de conferir resistencia a 4 o más clases de antimicrobianos se agruparon como Multidrogas, mientras que las clases de antimicrobianos menos abundantes (< 1%) se agruparon como Otros. Los genes de resistencia a macrólidos prevalecieron en los tres sitios de muestreo (15,2% São João, 14,9% Guandu y 15,3% agua potable), seguidos de ARG contra glicopéptidos, tetraciclinas, fluoroquinolonas, β-lactámicos y otros. Los genes más abundantes tanto en las cuencas hidrográficas como en las muestras de agua potable fueron macB y tetA(58), ambos asociados a sistemas de eflujo. Se destaca la presencia de los genes blaAIM (cuencas de Guandu y São João), blaGIM (agua potable, cuencas de Guandu y São João), blaIMP (cuenca de Guandu) y blaVIM (agua potable, cuencas de Guandu y São João) que codifican enzimas metalo-β-lactamasa. Aún más sorprendente, la presencia de los genes mcr-3 (Agua potable, cuencas de Guandu y São João), mcr-4 (Cuenca de Guandu) y mcr-9 (Agua potable y cuenca de Guandu) que pueden proporcionar resistencia a la colistina y son actualmente considerado un grave problema de salud pública, también se observó.

El consumo de agua potable contaminada es una vía importante para que los ARB ambientales entren en el intestino humano22. Las cuencas hidrográficas de São João y Guandu se ven frecuentemente afectadas por niveles elevados de contaminación química y fecal, debido a la falta de tratamiento de aguas residuales en las ciudades circundantes. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo determinar la presencia de residuos de antimicrobianos en los recursos hídricos y evaluar sus posibles impactos en el resistoma microbiano. Los residuos de antimicrobianos en el medio acuático pueden provenir de efluentes hospitalarios, domésticos, rurales (acuicultura, ganadería)23,24 y de la industria farmacéutica25.

En este estudio se detectaron sustancias de las clases de antimicrobianos β-lactámicos, macrólidos y sulfonamidas en muestras de aguas no tratadas, siendo la cuenca del río Guandu la que presenta mayores índices de antimicrobianos. También se han encontrado claritromicina, azitromicina y sulfametoxazol en muestras de agua potable. Vale la pena señalar que se observaron residuos de claritromicina en los tres ambientes, así como una alta proporción de genes de resistencia a este antibiótico, lo que sugiere un impacto del fármaco en la propagación de genes de resistencia26. Además, la troleandomicina y la roxitromicina se detectaron solo en muestras de agua potable. Los macrólidos, como la claritromicina y la azitromicina, se administran ampliamente en medicina humana y animal y pueden ser transportados a los recursos hídricos a través del suelo agrícola y la aplicación de lodos cloacales o fertilizantes27.

Muchos antimicrobianos ya se han detectado en el agua potable en varios países desarrollados a niveles generalmente < 100 ng L−128. También se han observado niveles elevados de carbamazepina, ácido clofíbrico y sulfametoxazol en el agua potable de países de Europa y América del Norte29. Sin embargo, nuestros datos mostraron que aunque se encontró cefalexina en el 60% (6/10) de las muestras de Guandu y el 20% (2/10) de São João en niveles que oscilan entre < 10 ng L−1 y > 500 ng L− 1 no se detectó en aguas potables. Algunos antimicrobianos pueden eliminarse mediante degradación abiótica o biótica, pero su introducción continua puede hacerlos pseudopersistentes en ambientes acuáticos29. La presencia de antimicrobianos en el agua potable se debe a su eliminación incompleta durante los pasos de tratamiento convencionales en las EDAR. Además, los residuos de antimicrobianos pueden acelerar la aparición y evolución de ARB y ARG en el medio ambiente30.

El agua también representa una forma importante de propagación de bacterias entre diferentes entornos acuáticos, incluidos los hábitats de agua dulce que albergan la diversidad bacteriana más rica31. Es bien sabido que los procariotas heterótrofos juegan papeles importantes en la estructura y dinámica de las redes tróficas y la remineralización de la materia orgánica32. Encontramos que la mayoría de los ambientes analizados (93.5%; 29/31) están dominados por los filos Proteobacteria, Actinobacteria y Bacteroidetes. Las proteobacterias tienen una gran diversidad metabólica, hecho que permite su diseminación en los más variados ambientes33.

Un hallazgo relevante de nuestro estudio fue la alta abundancia de actinobacterias en la presa de Juturnaíba, que es uno de los grupos más conocidos por contener organismos productores de antimicrobianos y portadores de perfiles MDR, y una de las fuentes más prevalentes de ARG34. Las actinobacterias tienen muchas acetiltransferasas y fosfotransferasas, que representan el mayor mecanismo de resistencia a los aminoglucósidos34.

La contaminación física, química y biológica puede influir en la composición microbiana, con efectos potenciales sobre la calidad y la seguridad del agua. Aunque mantener un suministro seguro y confiable de agua potable es de vital importancia, se reconocen pocos microorganismos potencialmente patógenos y menos aún están regulados35. La homogeneidad entre las comunidades bacterianas mostrada en nuestro estudio puede explicarse por el proceso de urbanización que conduce a la descarga de altas cargas de desechos sin tratar y aguas residuales que contienen heces y compuestos xenobióticos en cuerpos de agua36,37. Los ambientes que no se ven afectados tienen una mayor prevalencia de phyla Acidobacteria y Verrucomicrobia36. Además, el tratamiento del agua potable tiene como objetivo reducir la carga microbiana, lo que explica por qué las diversidades alfa y beta de las comunidades microbianas de las aguas de cuencas no tratadas fueron más altas en comparación con las comunidades de agua potable38,39.

Nuestros análisis de plasmidomo revelaron una gran abundancia del sistema de salida de czc (cobalto-zinc-cadmio) en todos los entornos analizados. Este sistema está fuertemente asociado con lugares impactados por petróleo, lodos, metales y otros desechos urbanos40. Existe una gran preocupación por la relación entre este sistema y el aumento de la resistencia a los antimicrobianos. Cepas de P. aeruginosa aisladas de sondas urinarias, sensibles a carbapenémicos y portadoras del operón czc, han demostrado resistencia a imipenem, cuando se exponen a zinc. Además, el análisis de los mecanismos de resistencia cruzada reveló la corregulación de la sobreexpresión de czcR y una disminución de la expresión de oprD, que codifica un canal asociado con la resistencia a los carbapenémicos, especialmente al imipenem41,42.

Ya se sabe que los ARB pueden sobrevivir a las presiones selectivas que se producen durante el proceso de tratamiento del agua43. Mientras tanto, la eliminación de ARG varía según el esquema de tratamiento de agua. La desinfección con cloro puede eliminar muchos ARB, pero no destruye los ARG, lo que provoca su descarga en ambientes acuáticos44,45.

Varios ARG detectados en nuestro estudio han sido previamente reportados en aguas ambientales, sedimentos y suelos, agua potable y EDAR46,47. Los genes de tipo blaNDM y blaCTX-M que a menudo se encuentran en elementos genéticos móviles, como plásmidos, ya se han informado en el agua potable en todo el mundo22,48. También mostramos la presencia de varios genes que codifican MBL (metalo-β-lactamasas), carbapenemasas y los genes mcr (mobile colistin resistance), que confieren resistencia a la colistina, asociados a plásmidos.

Es de destacar que, hasta donde sabemos, este es el primer estudio que informa la presencia de los genes mcr-3 y mcr-9 en muestras de agua potable. Ya se han descrito algunos genes similares a mcr en sistemas de agua, como mcr-1 que, aunque se describió por primera vez en Enterobacteriaceae aisladas de animales, alimentos y humanos en China49, ya se ha revelado en los sistemas de agua de China46. Hasta el momento, la presencia del gen mcr-9 no ha sido descrita en Brasil, ya sea en aislamientos bacterianos o mediante estudios metagenómicos. Si bien en nuestro estudio no se revelaron residuos de colistina, la presencia de genes similares a mcr en las cuencas hidrográficas de Guandu y São João y en muestras de agua potable podría estar relacionada con los bajos niveles de colistina y/u otros fármacos importantes para la propagación de genes de resistencia mcr en esos ambientes. Stanton et al.50 demostraron evidencia de que los antibióticos en bajas concentraciones (por debajo de las concentraciones inhibitorias mínimas) promueven la aparición y persistencia de la resistencia a los antibióticos en ambientes naturales. De hecho, la colistina se ha agregado mucho a la alimentación animal, como promotor del crecimiento en bovinos, porcinos y aves de corral, en Brasil51. Lo mismo se observó en algunos países asiáticos, incluidos China, India, Japón y Vietnam, donde la colistina se usa ampliamente para mejorar el aumento de peso en los animales52. En Europa, se usa principalmente para tratar infecciones causadas por Enterobacteriaceae en cerdos, pollos, vacas, ovejas y cabras53.

La producción de la enzima β-lactamasa es el mecanismo más común de resistencia bacteriana a los antimicrobianos β-lactámicos53. En este estudio, los genes que codifican carbapenemasas se encontraron solo en una de las cuencas evaluadas (Guandu). Sin embargo, bacterias Gram negativas portadoras de genes de resistencia a carbapenémicos ya han sido aisladas de muestras de ríos, aguas residuales y agua potable, destacando su alto potencial de diseminación en el medio ambiente54,55.

Además de otros genes de resistencia a los carbapenémicos, en el presente estudio se encontraron los genes blaGIM y blaVIM en las muestras de agua potable. En general, las cepas que portan genes MBL son MDR, lo que supone un grave problema terapéutico en aislados clínicos. La descripción de genes que codifican MBL asociados con MGE ha aumentado considerablemente la atención sobre estas enzimas, incluyéndolas entre las principales amenazas para la salud humana para el siglo XXI56,57.

La resistencia antimicrobiana generalizada representa una grave amenaza para la salud humana ya que se asocia con la pérdida del potencial terapéutico de los antibióticos y la consiguiente morbimortalidad58. Actualmente, los estudios sugieren que los compuestos químicos que no son antimicrobianos también pueden seleccionar y estimular la resistencia a los antimicrobianos, como metales pesados59, desinfectantes60, subproductos de la desinfección61 y nanomateriales62.

El tratamiento del agua potable en las plantas de tratamiento no tiene como objetivo eliminar los desinfectantes y, con bastante frecuencia, se mantiene una cantidad residual en el sistema de suministro para prolongar la calidad del agua durante la distribución63. Sin embargo, las consecuencias y presiones selectivas de tales residuos no suelen considerarse en relación con la presencia de ARG, ARB y MGE. Además de eso, estas plantas no eliminan eficientemente antimicrobianos y metales64,65. Por lo tanto, esta presión de selección causada por la desinfección, los antimicrobianos y los agentes metálicos podría continuar a lo largo de la distribución, y las bacterias portadoras de determinantes de resistencia, o capaces de adquirirlos, podrían persistir en el agua de bebida11,66.

La normatividad vigente no establece el monitoreo y control de ARBs, ARGs y MGEs en agua potable y aguas residuales. Nuestros datos enfatizan la importancia de introducir medidas para reducir la eliminación de antibióticos y otros contaminantes capaces de promover el enriquecimiento y mantenimiento del resistoma microbiano. Además de eso, nuestros datos indican que se deben implementar estrategias de mitigación para reducir el riesgo de AMR y prolongar la eficacia de los agentes antimicrobianos actualmente disponibles para su uso en animales y humanos.

Se seleccionaron cinco sitios de colecta en la Cuenca de Guandu (22°50′22.11″ S y 43°36′36.70″ O) (ríos Queimados, Guandu, Piraí y Macacos y Represa de Guandu), y cinco sitios en la Cuenca de São João (22°37 ′36,60″ S y 42°17′54,36″ O) (ríos Capivari, Bacaxá y São João, desembocadura del río São João y presa Juturnaíba). Las muestras (5 L de cada sitio) fueron recolectadas en botellas estériles, con seis meses de diferencia (enero y junio/2015). Además, en enero de 2015, se recolectaron 11 muestras de agua potable de grifo domiciliario (5 L de cada punto) en diferentes barrios (una muestra por barrio) de la ciudad de Río de Janeiro (Centro, Copacabana, Ilha do Governador, Jacarepaguá, Jardim Botânico , Leblon, Realengo, Santa Teresa, Vista Alegre) y de los pequeños pueblos de Unamar e Itaguaí (una muestra por ciudad) en el estado de Río de Janeiro. Todas las muestras se recolectaron en tres repeticiones y se refrigeraron hasta que se procesaron en el laboratorio dentro de las 24 h. Todos los experimentos se realizaron utilizando kits y controles internos. Los metadatos de todas las muestras se incluyen en la Tabla 2 complementaria.

Toda el agua potable es proporcionada por la planta de tratamiento de agua de Guandu (GWTP). La GWTP figura en el Libro Guinness como la planta de tratamiento de agua potable más grande del mundo en producción continua con un caudal de unos 45.000 L por segundo67. Al llegar a la GWTP, se agrega al agua un coagulante químico, seguido de un polielectrolito. Con el coagulante adecuadamente dispersado, el agua pasa por floculadores hidráulicos, cuya agitación controlada promueve el choque de las partículas y consecuentemente la aglutinación, formando los flóculos. Luego el agua ingresa a los tanques de sedimentación (decantadores), donde se reduce la velocidad, y las escamas ya formadas y con mayor peso se hunden al fondo. El agua clarificada se recoge a través de canales en la superficie de la pala y se distribuye al sistema de filtración. Los filtros están compuestos por capas de arena con una granulometría capaz de retener las partículas más finas que aún están presentes en el agua clarificada. Después de ser filtrada, el agua fluye hacia los tanques de contacto, donde ocurre la desinfección con la adición de cloro. Después de ser desinfectada, el agua se alimenta a través de canales subterráneos a los ascensores de alta presión. En estos canales, la corrección del pH se produce con la adición de cal viva. El flúor también se aplica al agua tratada como agente auxiliar en la lucha contra la caries dental68.

Trihidrato de amoxicilina (AMOX), ampicilina (AMPI), cefaclor (CFCL), cefadroxilo (CFDX), hidrato de cefalexina (CFLX), cefazolina (CFZL), claritromicina (CLA), clorhidrato de ciprofloxacina (CPF), norfloxacina (NOR), clorhidrato de tetraciclina (TC) y sulfametoxazol (SMZ) fueron sustancias químicas de referencia de la Convención de la Farmacopea Brasileña (Santa María, RS, Brasil). La azitromicina deshidratada (AZI), la roxitromicina (ROX), la espiramicina (SPI), la oleandomicina (OLE), la tilmicosina (TILM) y la sal de sulfato de cefquinoma (CFQN) se obtuvieron del Dr. Ehrenstorfer (Augsburgo, Alemania). Oxitetraciclina (OTC), hiclato de doxiciclina (DC), sales de clorhidrato de clortetraciclina (CTC) y demeclociclina (DMC), dapsona (DAP), sulfacetamida (SCT), sulfadimetoxina (SDM), sulfamerazina (SFM), sulfametazina (SMT), sulfaquinoxalina (SQN), sulfatiazol (STZ), tilosina tartrato (TYL), troleandomicina (TRO), eritromicina (ERY), sal sódica de cefapirina (CPPN), ceftiofur (CFTF), cefoperazona (CFPZ), sal sódica de bencilpenicilina (PENG), oxacilina el hidrato de sal de sodio (OXA), la moxifloxacina (MXF) y la ofloxacina (OFX) fueron suministrados por la Convención de la Farmacopea de EE. UU. (Rockville, MD, EE. UU.). La sal de potasio de fenoximetilpenicilina (PENV), la sal de sodio de cloxacilina hidratada (CLOX), la sal de sodio de dicloxacilina hidratada (DCLOX) y la sal de sodio de nafcilina (NAFC) fueron suministradas por el Centro Colaborador de la OMS para Sustancias Químicas de Referencia (Estocolmo, Suecia). La metaciclina (MTC), la 4-epioxitetraciclina (4-EOTC), la 4-epitetraciclina (4-ETC) y el clorhidrato de 4-epiclortetraciclina (4-ECTC) se adquirieron de Acros (Pittsburgh, PA, EE. UU.). La ampicilina-d5 (AMPID5) se adquirió de Purity Grade Standards (San Francisco, CA, EE. UU.). La desacetilcefapirina (DESAC) fue suministrada por Bristol-Myers Squibb (Nueva York, EE. UU.).

El metanol (MeOH) y el acetonitrilo (ACN) de grado HPLC, el ácido clorhídrico (HCl) y el ácido fórmico (FOA) de grado analítico se adquirieron de Merck (Darmstadt, Alemania). El hidróxido de sodio (NaOH), la acetona (ACE) y el ácido ascórbico (ASA) se adquirieron de Merck (Darmstadt, Alemania). El dihidrato de disodio del ácido etilendiaminotetraacético (EDTA) se adquirió de Calbiochem (Gibbstown, NJ, EE. UU.). El agua ultrapura se obtuvo de un sistema de purificación Milli-Q (Millipore, Bedford, MA, EE. UU.).

La extracción en fase sólida (SPE) se realizó con cartuchos Oasis® HLB de 60 mg de Waters Corp. (Milford, MA, EE. UU.). Se compraron filtros de membrana de fluoruro de polivinilideno (PVDF) con un tamaño de poro de 0,22 µm de Millipore (Billerica, MA, EE. UU.).

Las soluciones estándar madre se prepararon para obtener una concentración de aproximadamente 1000 μg mL−1. Las soluciones madre de β-lactámicos (BL) se prepararon en agua y las de fluoroquinolonas (FQ) en NaOH 0,03 mol L−1. Finalmente, se prepararon soluciones de macrólidos (MC), sulfonamidas (SF) y tetraciclinas (TC) en MeOH. La cantidad pesada para cada estándar se calculó considerando la pureza, el contenido de agua y las correcciones de ácido libre/básico. Las soluciones se transfirieron a microtubos y se almacenaron en un congelador a -70 °C o menos. Se utilizaron DMC y AMPID5 como estándares internos.

Las soluciones estándar intermedias y de trabajo se prepararon recientemente a varias concentraciones mediante la dilución adecuada de las soluciones estándar madre.

La metodología de extracción de residuos de antimicrobianos se basó en el método estándar de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA)—Método 169469, con modificaciones descritas por Monteiro et al.70.

Las muestras se filtraron previamente a través de papel de filtro y filtro de membrana de PVDF de 0,22 µm. Una alícuota de 50 ml de cada muestra se enriqueció con 100 ng L-1 de los estándares internos, se acidificó a pH 2,5 con HCl y se agregaron 2 ml de una solución madre de 25 mg L-1 de EDTA. Para las muestras de agua potable, se agregaron 2 mL de ASA 625 mg L−1 para reducir el cloro residual. Esta solución se aplicó a un cartucho Oasis® HLB previamente acondicionado en secuencia con 3 mL de MeOH, 3 mL de agua ultrapura y 3 mL de agua ultrapura acidificada a pH 2,5 con HCl. Después de lavarlos dos veces con 2 ml de agua, los cartuchos SPE se secaron al vacío (-35 kPa) durante 2 min. Los antimicrobianos se eluyeron con tres porciones de 2 ml de MeOH y una porción de 2 ml de ACE, usando solo flujo por gravedad. Se transfirieron alícuotas de 4 ml del eluato a dos tubos de centrífuga y se evaporaron hasta sequedad con N2 a una temperatura de hasta 47 °C. Los residuos se reconstituyeron con 1 ml de FOA:MeOH al 0,1 % (80:20, v/v) para análisis TC y SF y 1 ml de MeOH:H2O (65:35, v/v) para análisis BL, MC y FQ. , se agitó durante 30 s y se filtró a través de un filtro de jeringa de fluoruro de polivinilideno (PVDF) de 0,22 µm en viales de muestreador automático ámbar.

El análisis cromatográfico se realizó en un Shimadzu Prominence HPLC (Kyoto, Japón) equipado con una bomba cuaternaria (LC-20AD), un desgasificador de membrana (DGU-20A5), un automuestreador (SIL-20AC), un horno de columna (CTO -20AC) y un controlador de sistema (CBM-20A) conectado a un espectrómetro de masas de triple cuadrupolo (API5000, Applied Biosystems/MDS Sciex, Foster City, CA, EE. UU.) con la fuente TurboIonSpray®. Se utilizó el software de control Analyst® V1.4.2 LC/MS. La columna analítica fue una Pursuit™ C18 RS (100 mm × 2 mm de d.i., tamaño de partícula de 3 µm, 200 Å), con una precolumna respectiva (Varian, Lake Forest, CA, EE. UU.). Las fases móviles A, B y C se prepararon utilizando agua, ACN y MeOH, respectivamente, todas con 0,1% de FOA. Se utilizó un programa de elución en gradiente para el método TC y SF con un caudal de 0,15 mL min−1 a 25 °C y para BL, MC y FQ se utilizó otro gradiente de elución con un caudal de 0,30 mL min−1 a 35 °C. C. El volumen de inyección fue de 25 µL para ambos métodos. El muestreador automático se ajustó a 4 °C. Se usó la técnica de ionización por electropulverización positiva (ESI+) en el modo de adquisición Monitoreo de Reacción Múltiple (MRM) para monitorear dos iones para cada sustancia.

Se preparó recientemente un conjunto de calibración de seis puntos agregando niveles variables de soluciones estándar de trabajo en agua ultrapura. Las curvas analíticas para todos los analitos en el rango de concentración de 25 a 1000 ng L-1 se construyeron para cuantificar los analitos en las muestras.

Los picos cromatográficos se integraron con el algoritmo IntelliQuan del software Analyst®. Para la detección se requería una relación señal/ruido de los picos igual o superior a 3:1 para al menos 2 transiciones. Los tiempos de retención relativos y las abundancias relativas entre las transiciones de MRM de cuantificación y confirmación en los patrones y las muestras reforzados con matriz se utilizaron como criterios de confirmación de acuerdo con las tolerancias recomendadas en la Decisión de la Comisión 2002/657/EC, vigente cuando se llevó a cabo este trabajo71. Las muestras se consideraron contaminadas cuando los analitos se detectaron de acuerdo con los criterios de identificación mediante espectrometría de masas en tándem de cromatografía líquida y los valores de concentración excedieron los límites de detección (LOD).

Las muestras de agua se filtraron a través de membranas de acetato de celulosa de 0,22 µm (Millipore, EE. UU.) en condiciones asépticas. Todos los experimentos se realizaron utilizando kits y controles internos. El ADN se extrajo de los filtros utilizando el PowerWater DNA Isolation Kit (Qiagen Science, EE. UU.). Para la preparación de la biblioteca de amplicones, el ADN se cuantificó con un fluorómetro Qubit 2.0 (ThermoFisher Scientific, EE. UU.) y las muestras se diluyeron para alcanzar la concentración de 5 ng μL−1 por muestra. La región hipervariable V4 del gen 16S rRNA se amplificó por PCR utilizando los cebadores 16Sf (5′- GTGCCAGCMGCCGCGGTAA-3′) y 16Sr (5′- GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3′) con los códigos de barras y adaptadores apropiados72. Los productos de PCR se purificaron con el kit de limpieza de PCR ChargeSwitch™ (ThermoFisher Scientific, EE. UU.). Cada biblioteca de muestras individual se diluyó a 4 nM y luego se agruparon y se secuenciaron en pares en un sistema MiSeq (Illumina Inc. EE. UU.), usando el kit MiSeq Reagent v2 de 500 ciclos.

El análisis de calidad de las lecturas sin procesar se realizó con el software FastQC73 y el filtrado de las secuencias con una calidad promedio igual o superior a 20 se realizó con el programa PRINSEQ74. El análisis de datos se realizó utilizando QIIME (Quantitative Insights Into Microbial Ecology) 1.9.175. Los datos se compararon con la base de datos SILVA Ribosomal RNA (no redundante) 132 release72 con un e-value máximo de 1e-5 y una identidad mínima del 99%, lo que generó una tabla con grupos taxonómicos. Los análisis estadísticos, como la diversidad alfa y beta, se calcularon utilizando la plataforma web MicrobiomeAnalyst (https://www.microbiomeanalyst.ca/)76,77. La diversidad de las comunidades bacterianas se evaluó utilizando el índice Chao1 y el índice de Simpson calculado para OTU con la distancia evolutiva de 0,01 (o 99% de similitud de secuencia del gen 16S rRNA). El análisis de coordenadas principales (PCoA) entre las comunidades bacterianas presentes en las cuencas de Guandu, São João y en el agua potable se construyó utilizando el método Jaccard con PERMANOVA y utilizando las OTU bacterianas.

El ADN plásmido (pDNA) se extrajo de los filtros mediante lisis alcalina usando el Plasmid Mini Kit (Qiagen Science, EE. UU.) de acuerdo con el protocolo del fabricante. El ADNp se precipitó con isopropanol y se lavó con etanol al 70 %. Para eliminar posibles rastros de ADN genómico, el precipitado se trató con ADNasa segura de plásmido dependiente de ATP (Epicentre, EE. UU.) de acuerdo con las instrucciones del fabricante46. El pDNA se cuantificó utilizando un fluorómetro Qubit 2.0 (ThermoFisher ScientificTM, EE. UU.) de acuerdo con el manual del fabricante.

Se preparó una biblioteca de secuenciación de ADNp utilizando el kit de preparación de bibliotecas de ADN Nextera XT (Illumina Inc. EE. UU.) siguiendo las recomendaciones del fabricante. La secuenciación de extremos emparejados se realizó con el kit de reactivos Miseq v.3 de 600 ciclos en la plataforma MiSeq (Illumina Inc. EE. UU.). Los controles de calidad de la secuencia se realizaron con el software FastQC73 y el filtrado de secuencias con una calidad promedio de 20 o superior se realizó mediante PRINSEQ78. Los contigs se ensamblaron con SPAdes versión 3.1379,80 mediante la canalización metaSPAdes.

Las secuencias fueron analizadas por la plataforma MG-RAST (Meta Genome—Rapid Annotation usando Subsystem Technology)81, donde la anotación se puede ver en varias categorías diferentes, incluidos los subsistemas. Un subsistema puede entenderse como un conjunto de roles funcionales que implementan un determinado proceso biológico o estructural82. Los subsistemas se clasifican en niveles jerárquicos, de modo que el nivel 1 incluye funciones catabólicas y anabólicas generales (por ejemplo, el metabolismo del ADN), y los niveles 2 y 3 contienen vías más específicas, como la resistencia a los antimicrobianos y otros compuestos83.

Además, las secuencias se compararon con la base de datos Comprehensive Antibiotic Resistance Database (CARD)84,85 con DIAMOND86. Solo se consideraron alineaciones con valor e < 1e5, cobertura > 60 % e identidad de aminoácidos > 30 %87.

Este artículo no contiene ningún estudio con humanos o animales realizado por ninguno de los autores.

Todos los datos empleados en este informe están disponibles en GenBank bajo BioProject PRJNA812588 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA812588). Además, los datos de la secuencia del metagenoma están disponibles en MG-RAST con los números de acceso mgm4919709.3, mgm4919786.3, mgm4919818.3.

Ilyas, M. et al. Impactos ambientales y de salud de los efluentes de aguas residuales industriales en Pakistán: una revisión. Rev. Medio Ambiente. Salud 34, 171–186 (2019).

Artículo MathSciNet PubMed CAS Google Académico

Roy, MA et al. Un enfoque metagenómico para evaluar la calidad del agua superficial en Haití. En t. J. Medio Ambiente. Res. Salud Pública 15, 2211 (2018).

Artículo PubMed Central CAS Google Académico

Liu, M. & Lu, J. Máquina de vectores de soporte: ¿una alternativa a la red de neuronas artificiales para el pronóstico de la calidad del agua en un río contaminado por fuentes no puntuales agrícolas? Reinar. ciencia contaminar Res. 21, 11036–11053 (2014).

Artículo CAS Google Académico

Yao, H., Qian, X., Yin, H., Gao, H. y Wang, Y. Evaluación de riesgos regionales para la contaminación de fuentes puntuales basada en un modelo de calidad del agua del río Taipu, China. Análisis de riesgo. 35, 265–277 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Dey, S., Bano, F. & Malik, A. Contaminación de productos farmacéuticos y de cuidado personal (PPCP): un inventario global de descargas. en productos farmacéuticos y de cuidado personal: tecnología de tratamiento y gestión de residuos 1–26 (Elsevier, 2019). doi:https://doi.org/10.1016/B978-0-12-816189-0.00001-9.

Richardson, SD & Ternes, TA Análisis del agua: Contaminantes emergentes y problemas actuales. Anal. química 86, 2813–2848 (2014).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Felis, E. et al. Productos farmacéuticos antimicrobianos en el medio ambiente acuático: presencia e implicaciones ambientales. EUR. J. Pharmacol. 866, 172813 (2020).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Nassiri Koopaei, N. & Abdollahi, M. Riesgos para la salud asociados con los productos farmacéuticos en las aguas residuales. Daru 25, 9 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Gillings, MR et al. Uso del gen integrón-integrasa de clase 1 como representante de la contaminación antropogénica. ISME J. 9, 1269–1279 (2015).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Baquero, F., Martínez, J.-L. & Cantón, R. Antibióticos y resistencia a antibióticos en ambientes acuáticos. actual Opinión Biotecnología. 19, 260–265 (2008).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Martínez, JL Antibióticos y genes de resistencia a antibióticos en ambientes naturales. Ciencia 321, 365–367 (2008).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Grenni, P., Ancona, V. & Barra Caracciolo, A. Efectos ecológicos de los antibióticos en los ecosistemas naturales: una revisión. microquímica J. 136, 25–39 (2018).

Artículo CAS Google Académico

Kraemer, SA, Ramachandran, A. & Perron, GG Contaminación por antibióticos en el medio ambiente: de la ecología microbiana a las políticas públicas. Microorganismos 7, 180 (2019).

Artículo PubMed Central CAS Google Académico

Subirats, J. et al. Los contaminantes y nutrientes emergentes afectan de forma sinérgica la propagación de la integrón-integrasa de clase 1 (intI1) y los genes sul1 dentro de comunidades bacterianas estables en el lecho de un río. Agua Res. 138, 77–85 (2018).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Partridge, SR, Kwong, SM, Firth, N. & Jensen, SO Elementos genéticos móviles asociados con la resistencia a los antimicrobianos. clin. Microbiol. Rev. https://doi.org/10.1128/CMR.00088-17 (2018).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Wein, T., Hülter, NF, Mizrahi, I. y Dagan, T. La aparición de la estabilidad del plásmido en condiciones no selectivas mantiene la resistencia a los antibióticos. Nat. común 10, 2595 (2019).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Walker, A. Bienvenido al plasmidomo. Nat. Rev. Microbiol. 10, 379 (2012).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Norman, A. et al. Un método mejorado para incluir plásmidos de rango de tamaño superior en metamobilomas. PLoS ONE 9, e104405 (2014).

Artículo ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Aminov, RI & Mackie, RI Evolución y ecología de genes de resistencia a antibióticos. FEMS Microbiol. Letón. 271, 147–161 (2007).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Rahman, MH, Nonaka, L., Tago, R. & Suzuki, S. Ocurrencia de dos genotipos del gen tet(M) de resistencia a la tetraciclina (TC) en bacterias resistentes a TC en sedimentos marinos de Japón. Reinar. ciencia Tecnología 42, 5055–5061 (2008).

Artículo ADS PubMed CAS Google Scholar

Unc, A. & Goss, MJ Transporte de bacterias del estiércol y protección de los recursos hídricos. aplicación Suelo Ecol. 25, 1–18 (2004).

Artículo Google Académico

Alawi, M., Torrijos, TV & Walsh, F. Resistencia antimicrobiana mediada por plásmidos en agua potable. Reinar. Adv. https://doi.org/10.1016/j.envadv.2022.100191 (2022).

Artículo Google Académico

Kümmerer, K. Antibióticos en el medio ambiente acuático: una revisión, parte I. Chemosphere 75, 417–434 (2009).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Kümmerer, K. Antibióticos en el medio ambiente acuático: revisión: parte II. Chemosphere https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2008.12.006 (2009).

Artículo PubMed Google Académico

Cardoso, O., Porcher, J.-M. & Sanchez, W. Los productos farmacéuticos descargados en fábrica podrían ser una fuente relevante de contaminación del medio ambiente acuático: revisión de la evidencia y necesidad de conocimiento. Chemosphere 115, 20–30 (2014).

Artículo ADS PubMed CAS Google Scholar

Él, Y. et al. Genes de resistencia a antibióticos de desechos de ganado: ocurrencia, diseminación y tratamiento. npj Agua Limpia 3, 4 (2020).

Artículo Google Académico

Topp, E., Renaud, J., Sumarah, M. y Sabourin, L. Persistencia reducida de los antibióticos macrólidos eritromicina, claritromicina y azitromicina en suelos agrícolas después de varios años de exposición en el campo. ciencia Entorno Total. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.03.210 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Segura, PA, François, M., Gagnon, C. & Sauvé, S. Revisión de la ocurrencia de antiinfecciosos en aguas residuales contaminadas y aguas naturales y potables. Reinar. Perspectiva de Salud. 117, 675–684 (2009).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Benotti, MJ et al. Productos farmacéuticos y compuestos disruptores endocrinos en el agua potable de EE. UU. Reinar. ciencia Tecnología 43, 597–603 (2009).

Artículo ADS PubMed CAS Google Scholar

Ben, Y. et al. Evaluación del riesgo para la salud humana de la resistencia a los antibióticos asociada con los residuos de antibióticos en el medio ambiente: una revisión. Reinar. Res. 169, 483–493 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Vaz-Moreira, I., Nunes, OC & Manaia, CM Diversidad bacteriana y resistencia a los antibióticos en hábitats acuáticos: buscando vínculos con el microbioma humano. FEMS Microbiol. Rev. 38, 761–778 (2014).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Feng, B.-W. et al. Diversidad bacteriana de agua y sedimentos en el estuario de Changjiang y la zona costera del Mar de China Oriental. FEMS Microbiol. Ecol. 70, 80–92 (2009).

Artículo PubMed Google Académico

Qin, Y. et al. Abundancia y diversidad de bacterias en agua de estanques suministrada con diferentes alimentos. ciencia Rep. https://doi.org/10.1038/srep35232 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Forsberg, KJ et al. La filogenia bacteriana estructura los resistomas del suelo en todos los hábitats. Naturaleza https://doi.org/10.1038/nature13377 (2014).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Stanish, LF y col. Factores que influyen en la diversidad bacteriana y la composición de la comunidad en aguas potables municipales en la cuenca del río Ohio, EE. UU. PLoS ONE 11, e0157966 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Medeiros, JD et al. Metagenoma comparativo de un arroyo impactado por el fenómeno de la urbanización. Brasil. J. Microbiol. https://doi.org/10.1016/j.bjm.2016.06.011 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Paul, Michael J. & Meyer, Judy L. Arroyos en el paisaje urbano. En Urban Ecology (eds Marzluff, John M. et al.) (Springer, 2008).

Google Académico

Nogueira, IS, Nabout, JC, Oliveira, JE & Silva, KD Diversidad (alfa, beta y gamma) de la comunidad de fitoplancton de cuatro lagos artificiales urbanos en el municipio de Goiânia, GO. Hoehnea 35, 219–233 (2008).

Artículo Google Académico

Tuomisto, H. ¿Una terminología consistente para cuantificar la diversidad de especies? Sí, existe. Oecologia 164, 853–860 (2010).

Artículo ADS PubMed Google Scholar

Cabral, L. et al. El impacto antropogénico en los sedimentos de los manglares desencadena respuestas diferenciales en los metales pesados y las resistencias a los antibióticos de las comunidades microbianas. Reinar. contaminar https://doi.org/10.1016/j.envpol.2016.05.078 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Conejo, MC, García, I., Martínez-Martínez, L., Picabea, L. & Pascual, A. El zinc eluido de catéteres urinarios de látex siliconado disminuye la expresión de OprD, provocando resistencia a carbapenem en Pseudomonas aeruginosa. Antimicrobiano Agentes Quimiotera. 47, 2313–2315 (2003).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Perron, K. et al. CzcR-CzcS, un sistema de dos componentes involucrado en la resistencia a metales pesados y carbapenem en Pseudomonas aeruginosa. J. Biol. química 279, 8761–8768 (2004).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Guo, X., Li, J., Yang, F., Yang, J. & Yin, D. Prevalencia de genes de resistencia a sulfonamida y tetraciclina en plantas de tratamiento de agua potable en el delta del río Yangtze, China. ciencia Entorno Total. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.06.035 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Furukawa, T., Jikumaru, A., Ueno, T. y Sei, K. Efecto de inactivación del gen resistente a los antibióticos mediante desinfección con cloro. Agua (Suiza) https://doi.org/10.3390/w9070547 (2017).

Artículo Google Académico

Khan, H., Miao, X., Liu, M., Ahmad, S. y Bai, X. Comportamiento de los genes de resistencia a los antibióticos de último recurso (mcr-1 y blaNDM-1) en un sistema de suministro de agua potable y su posible adquisición por la flora intestinal del ratón. Reinar. contaminar https://doi.org/10.1016/j.envpol.2019.113818 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Li, A.-D., Li, L.-G. & Zhang, T. Exploración de genes de resistencia a antibióticos y genes de resistencia a metales en metagenomas de plásmidos de plantas de tratamiento de aguas residuales. Frente. Microbiol. 6, 1025 (2015).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Nesme, J. et al. Estudio a gran escala basado en la metagenómica de la resistencia a los antibióticos en el medio ambiente. actual Biol. https://doi.org/10.1016/j.cub.2014.03.036 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Taggar, G., Attiq Rehman, M., Boerlin, P. & Diarra, M. Epidemiología molecular de carbapenemasas en enterobacterias de humanos, animales, alimentos y el medio ambiente. Antibióticos 9, 693 (2020).

Artículo PubMed Central CAS Google Académico

Liu, Y.-Y. et al. Aparición del mecanismo de resistencia a la colistina mediado por plásmidos MCR-1 en animales y seres humanos en China: un estudio microbiológico y de biología molecular. Lanceta. Infectar. Dis. 16, 161–168 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Fernández, MR et al. La diseminación silenciosa de Escherichia coli resistente a la colistina en América del Sur podría contribuir a la propagación mundial del gen mcr-1. Eurovigilancia https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2016.21.17.30214 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Kempf, I., Jouy, E. & Chauvin, C. Uso de colistina y resistencia a la colistina en bacterias de animales. En t. J. Antimicrobiano. Agentes https://doi.org/10.1016/j.ijantimicag.2016.09.016 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Catry, B. et al. Uso de productos que contienen colistina dentro de la Unión Europea y el Espacio Económico Europeo (UE/EEE): Desarrollo de resistencia en animales y posible impacto en la salud humana y animal. En t. J. Antimicrobiano. Agentes 46, 297–306 (2015).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Rossolini, GM et al. Productores de metalo-β-lactamasas en microbiota ambiental: nueva enzima de clase molecular B en Janthinobacterium lividum. Antimicrobiano Agentes Quimiotera. https://doi.org/10.1128/AAC.45.3.837-844.2001 (2001).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Marathe, NP et al. Los desechos urbanos sin tratar contaminan los sedimentos de los ríos indios con genes de resistencia a los antibióticos de último recurso. Agua Res. https://doi.org/10.1016/j.watres.2017.07.060 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Piedra-Carrasco, N. et al. Enterobacteriaceae productoras de carbapenemasas recuperadas de un ecosistema fluvial español. PLoS ONE https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175246 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Islam, MA et al. Propagación ambiental de bacterias multirresistentes productoras de metalo-β-lactamasa-1 de Nueva Delhi en Dhaka, Bangladesh. aplicación Reinar. Microbiol. https://doi.org/10.1128/AEM.00793-17 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Mombini, S., Rezatofighi, SE, Kiyani, L. & Motamedi, H. Diversidad y genes productores de metalo-β-lactamasa en cepas de Pseudomonas aeruginosa aisladas de filtros de sistemas domésticos de tratamiento de agua. J. Medio Ambiente. Administrar. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.10.068 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Ashbolt, Nueva Jersey y col. Evaluación de riesgos para la salud humana (HHRA) para el desarrollo ambiental y la transferencia de resistencia a los antibióticos. Reinar. Perspectiva de Salud. https://doi.org/10.1289/ehp.1206316 (2013).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Seiler, C. & Berendonk, TU Coselección impulsada por metales pesados de la resistencia a los antibióticos en el suelo y los cuerpos de agua afectados por la agricultura y la acuicultura. Frente. Microbiol. 3, 399 (2012).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Zhang, Y., Gu, AZ, He, M., Li, D. y Chen, J. Las concentraciones subinhibitorias de desinfectantes promueven la transferencia horizontal de genes de resistencia a múltiples fármacos dentro y entre géneros. Reinar. ciencia Tecnología 51, 570–580 (2017).

Artículo ADS PubMed CAS Google Scholar

Li, D., Zeng, S., He, M. y Gu, AZ Los subproductos de la desinfección del agua inducen la resistencia a los antibióticos: el papel de los contaminantes ambientales en los fenómenos de resistencia. Reinar. ciencia Tecnología 50, 3193–3201 (2016).

Artículo ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Ding, C. et al. Captación mejorada de genes de resistencia a antibióticos en presencia de nanoalúmina. Nanotoxicología 10, 1051–1060 (2016).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Fish, KE, Reeves-McLaren, N., Husband, S. & Boxall, J. Corrección del autor: Aguas desconocidas: los impactos no deseados del cloro residual en la calidad del agua y las biopelículas. NPJ Biofilms Microbiomas 8, 55 (2022).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Bergeron, S., Boopathy, R., Nathaniel, R., Corbin, A. y LaFleur, G. Presencia de bacterias resistentes a los antibióticos y genes de resistencia a los antibióticos en agua de origen cruda y agua potable tratada. En t. Biodeterioro. Biodegradable 102, 370–374 (2015).

Artículo CAS Google Académico

Xi, C. et al. Prevalencia de resistencia a antibióticos en sistemas de tratamiento y distribución de agua potable. aplicación Reinar. Microbiol. 75, 5714–5718 (2009).

Artículo ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Colomer-Lluch, M., Jofre, J. & Muniesa, M. Genes de resistencia a antibióticos en la fracción de ADN de bacteriófagos de muestras ambientales. PLoS ONE 6, e17549 (2011).

Artículo ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Britto, AL, Maiello, A. & Quintslr, S. Sistema de abastecimiento de agua en la Región Metropolitana de Río de Janeiro: cuestiones abiertas, contradicciones y desafíos para el acceso al agua en una megaciudad emergente. J. Hydrol. 573, 1007–1020 (2019).

Artículo Google Académico

Bacha, L. et al. Riesgo de Colapso en la calidad del agua en el río Guandu (Río de Janeiro, Brasil). Microbio. Ecol. 84, 314–324 (2022).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos. Método 1694: productos farmacéuticos y de cuidado personal en agua, suelo, sedimentos y biosólidos por HPLC/MS/MS. Método EPA (2007) doi:https://doi.org/10.1002/etc.3451.

Monteiro, M. et al. Desarrollo y validación de métodos de cromatografía líquida-espectrometría de masas en tándem para la determinación de betalactámicos, macrólidos, fluoroquinolonas, sulfonamidas y tetraciclinas en aguas superficiales y potables de Río de Janeiro, Brasil. J. Brasil. química Soc. https://doi.org/10.21577/0103-5053.20170203 (2017).

Artículo Google Académico

Comunidades Europeas. Decisión de la Comisión del 12 de agosto de 2002 por la que se aplica la Directiva 96/23/CE del Consejo relativa a la realización de métodos analíticos y la interpretación de los resultados. 8-36 (2002).

Kozich, JJ, Westcott, SL, Baxter, NT, Highlander, SK y Schloss, PD Desarrollo de una estrategia de secuenciación de índice dual y canalización de conservación para analizar datos de secuencias de amplicones en la plataforma de secuenciación MiSeq Illumina. aplicación Reinar. Microbiol. 79, 5112–5120 (2013).

Artículo ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Andrews, S. FastQC: una herramienta de control de calidad para datos de secuencias de alto rendimiento. Babraham Bioinformatics http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/ (2010) doi:citeulike-article-id:11583827.

Schmieder, R. & Edwards, R. Información sobre la resistencia a los antibióticos a través de enfoques metagenómicos. Futuro Microbiol. 7, 73–89 (2012).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Caporaso, JG et al. QIIME permite el análisis de datos de secuenciación comunitaria de alto rendimiento. Nat. Métodos 7, 335–336 (2010).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Dhariwal, A. et al. MicrobiomeAnalyst: una herramienta basada en la web para un metanálisis estadístico, visual y completo de los datos del microbioma. Ácidos Nucleicos Res. 45, W180–W188 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Chong, J., Liu, P., Zhou, G. y Xia, J. Uso de MicrobiomeAnalyst para un metanálisis estadístico, funcional y completo de los datos del microbioma. Nat. Protocolo https://doi.org/10.1038/s41596-019-0264-1 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Schmieder, R. & Edwards, R. Control de calidad y procesamiento previo de conjuntos de datos metagenómicos. Bioinformática 27, 863–864 (2011).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Bankevich, A. et al. SPAdes: un nuevo algoritmo de ensamblaje del genoma y sus aplicaciones a la secuenciación unicelular. J. Cómputo. Biol. 19, 455–477 (2012).

Artículo MathSciNet PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Nurk, S., Meleshko, D., Korobeynikov, A. & Pevzner, PA metaSPAdes: un nuevo ensamblador metagenómico versátil. Genoma Res. 27, 824–834 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Keegan, KP, Glass, EM & Meyer, F. MG-RAST, un servicio de metagenómica para el análisis de la estructura y función de la comunidad microbiana. Métodos Mol. Biol. 1399, 207–233 (2016).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Overbeek, R. et al. El enfoque de subsistemas para la anotación del genoma y su uso en el proyecto para anotar 1000 genomas. Ácidos Nucleicos Res. https://doi.org/10.1093/nar/gki866 (2005).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Dinsdale, EA et al. Perfil metagenómico funcional de nueve biomas. Naturaleza https://doi.org/10.1038/nature06810 (2008).

Artículo PubMed Google Académico

Jia, B. et al. CARD 2017: expansión y curación centrada en el modelo de la base de datos integral de resistencia a los antibióticos. Ácidos Nucleicos Res. 45, D566–D573 (2017).

Artículo PubMed CAS Google Académico

Alcock, BP et al. CARD 2020: Vigilancia de resistomas a antibióticos con la base de datos integral de resistencia a antibióticos. Ácidos Nucleicos Res. https://doi.org/10.1093/nar/gkz935 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Buchfink, B., Reuter, K. y Drost, H.-G. Alineaciones de proteínas sensibles a la escala del árbol de la vida usando DIAMOND. Nat. Métodos 18, 366–368 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Dias, MF et al. Explorando el resistoma, el viruloma y el microbioma del agua potable en entornos ambientales y clínicos. Agua Res. 174, 115630 (2020).

Artículo PubMed CAS Google Académico

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Este trabajo fue financiado por la Coordinación para el Perfeccionamiento del Personal de Educación Superior, Fundación Oswaldo Cruz, Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico.

Instituto Nacional de Control de Calidad en Salud INCQS/FIOCRUZ, Fundación Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, RJ, 4365, Brasil

Kayo Bianco, Beatriz Oliveira de Farias, Andressa Silva Gonçalves-Brito, Ana Paula Alves do Nascimento, Mariana Magaldi, Kaylanne Montenegro, Claudia Flores, Samara Oliveira, Mychelle Alves Monteiro, Bernardete Ferraz Spisso, Mararlene Ulberg Pereira, Rosana Gomes Ferreira & Maysa Mandetta clementina

Universidad del Estado de Río de Janeiro, Río de Janeiro, Brasil

Rodolfo Mattos Albano y Alexander Machado Cardoso

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Bianco, K., de Farias, BO, Gonçalves-Brito, AS et al. Resistoma móvil de comunidades microbianas y residuos antimicrobianos de sistemas de abastecimiento de agua potable en Río de Janeiro, Brasil. Informe científico 12, 19050 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-21040-7

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Recibido: 29 de marzo de 2022

Aceptado: 22 de septiembre de 2022

Publicado: 09 noviembre 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-21040-7

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Resistoma móvil de comunidades microbianas y residuos antimicrobianos de sistemas de abastecimiento de agua potable en Río de Janeiro, Brasil