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항생제 내성 확산을 완화하기 위한 돼지분뇨 처리 전략

Feb 04, 2024

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 11999(2023) 이 기사 인용

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병원성 항생제 내성 박테리아와 항생제 내성 유전자가 가축 배설물에서 토양 및 재배 작물로 옮겨질 위험이 있으므로, 그러한 위험 가능성을 최소화하기 위해 효과적인 농장 내 거름 처리 방법을 찾는 것이 필수적입니다. 지속 가능한 개발, 생태학적 농업 생산에 중점을 두고 인공 비료 사용을 줄이는 것을 목표로 하는 순환 경제에 대한 전 세계적인 정책이 도입되었습니다. 따라서 이러한 처리 방법은 동물 분뇨의 비료 가치를 극대화해야 합니다. 본 연구에서는 돼지 분뇨 처리를 위한 두 가지 전략, 즉 저장과 퇴비화를 제안합니다. 본 연구에서는 생분뇨와 비교하여 처리된 분뇨의 물리화학적 특성, 미생물군집 및 저항체의 변화를 조사했습니다. 이는 동일한 분뇨 배치에 대해 수행된 최초의 포괄적인 분석입니다. 우리의 결과는 어떤 공정도 환경 위험을 제거하지 못하지만 퇴비화를 통해 다약제 내성을 담당하는 유전자를 포함하여 항생제 내성 유전자를 보유하고 있는 이동 유전 요소를 더 빠르고 뚜렷하게 감소시키는 것으로 나타났습니다. 전반적으로, 퇴비화 공정은 필수 비료 성분을 제공하면서 환경 내 항생제 내성 확산을 완화하고 작물 및 먹이 사슬로 전염되는 위험을 줄이는 효율적인 전략이 될 수 있습니다.

육류에 대한 수요가 증가함에 따라 전 세계적으로 돼지 사육이 증가했습니다. 연간 전 세계 돼지 생산량은 지난 50년 동안 증가해 2018년에는 약 1억 2천만 톤에 달했습니다. 총 돼지 고기 소비량은 20201년에 비해 2030년에 13%, 2050년에 22% 증가할 것으로 예상됩니다. 주요 돼지 고기 생산국은 중국입니다. 전 세계 생산량의 45%), 미국, 독일, 스페인, 베트남2이 뒤를 잇고 있으며, 이들 5개 국가는 전 세계 돼지고기 생산량의 약 65%를 차지합니다. EU에서는 항생제가 박테리아 감염 치료에만 사용되는 반면, 일부 다른 국가에서는 성장을 촉진하고 생산 효율성을 높이기 위해 일반적으로 사용됩니다. 이들 국가에서는 매년 전 세계적으로 약 66,667톤의 항생제가 가축에게 적용됩니다3. 그러나 가축의 항생제 사용과 병원성 박테리아의 항생제 내성 출현 사이에 보고된 연관성으로 인해 성장 촉진제로서 항생제의 사용이 제한되고 있으며 2006년부터 EU에서는 금지되었습니다4. 또한 미국에서는 2017년부터5, 중국에서는 20206년부터 제한되었습니다. 그럼에도 불구하고 중국은 항생제의 최대 생산자이자 소비국으로 남아 있으며, 52%가 동물 생산에 사용됩니다7.

돼지 위장 미생물총에는 숙주의 건강을 유지하는 것으로 알려진 다양한 박테리아 집단이 서식하고 있지만, 약물 저항성 유전자의 원천이 될 수도 있습니다. 집약적 축산 농장은 높은 박테리아 부하와 높은 항균제 선택 압력의 조합을 특징으로 합니다. 즉, 항균제 내성 박테리아(ARB) 및 항생제 내성 유전자(ARG)의 발생을 촉진하는 것으로 알려진 조건입니다8. 또한 장내 미생물총의 교란은 ARG 전달을 향상시키거나 동물에서 배출되는 ARB의 양을 증가시킬 수 있습니다.

일반적으로 투여된 항생제 용량의 절반 이상이 소변과 대변을 통해 그대로 배설됩니다. 소수의 항생제만이 숙주 동물에 의해 부분적으로 대사되어 미생물학적으로 활성이거나 비활성인 대사산물을 생성합니다. 예를 들어, 간에서 엔로플록사신은 부분적으로(< 25%) 시프로플록사신으로 대사되는 반면, 술폰아미드는 덜 활성인 N4-아세틸로술폰아미드로 소량 대사됩니다. 두 경우 모두 제품은 미생물학적으로 활성을 갖고 있습니다9.

돼지 한 마리가 하루 최대 6.4kg의 젖은 분뇨를 생산할 수 있기 때문에10 대규모 동물 사육 시설에서는 막대한 양의 동물 배설물이 생산되어 전 세계적으로 연간 17억 톤의 배설물이 생산됩니다11. 독일, 스페인, 영국, 네덜란드의 돼지 농장에서만 연간 분뇨 생산량이 1억 2천만 톤이 넘습니다12. 그러한 폐기물을 처리하는 가장 쉽고 저렴한 방법은 토지를 활용하는 것입니다. 그러나 가축 분뇨는 항생제, ARG 및 잠재적으로 병원성인 ARB의 저장소로 확인되어 동물과 인간의 건강에 상당한 위협을 가하고 있습니다. 실제로, 돼지 분뇨는 항생제 내성이 환경으로 확산되는 주요 원인으로 간주됩니다13,14. 확실히, 항생제로 처리된 농장 동물에서 나온 가축 분뇨를 직접 적용하면 농업 지역이 높은 수준의 항생제에 노출되는 것으로 알려져 있습니다. 항생제의 물리화학적 특성과 토양 구성에 따라 화합물은 거름이 개량된 토양에 남아 있을 수도 있고 침출 또는 유출에 의해 지하수와 지표수로 옮겨질 수도 있습니다. 또한, 오염물질은 물을 통해 장거리로 운반될 수 있으며 전체 수생 생태계에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 분해 속도는 항생제 종류에 따라 다르며, 많은 경우 최대 30일까지 매우 낮을 수 있습니다14. 토양에 있는 경우, 화합물은 작물에 흡수되어 축적된 후 먹이 사슬로 들어갈 수 있습니다. 또한 환경에 낮은 농도의 항생제와 그 활성 잔류물이 지속적으로 존재하기 때문에 내성 박테리아를 선택하는 데 유리합니다14.

 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>