最新发表在《Nature》杂志上的研究“Geographic migration and fitness dynamics of Streptococcus pneumoniae”由Wellcome Sanger研究所等机构的科学家团队共同完成，他们开创性地结合病原体基因组数据与基于匿名移动电话记录的人口流动模型，为追踪病原体传播路径、评估其对疫苗和抗生素的反应，以及预测未来疾病大流行提供了强大工具。

 

该研究通过深入分析南非收集的7000份肺炎链球菌样本的基因组数据，并与详尽的人类流动性数据相结合，揭示了这些导致肺炎和脑膜炎的致病菌在不同区域间的迁徙模式和进化历程。研究结果显示，尽管2009年引入的肺炎链球菌疫苗一度减少了抗生素耐药性的出现，但这种效果并未持久，非目标菌株尤其是耐药菌株迅速获得了生存竞争优势，占据了高达68%的市场份额。

 

肺炎链球菌因其超过100种类型和近900种遗传变异的多样性，成为全球肺炎、脑膜炎和败血症的主要病原体之一，每年导致大量儿童死亡。传统疫苗策略往往难以全面应对其多变的菌株，而本研究通过精确衡量不同菌株的适应性，为开发针对最危险菌株的新型疫苗奠定了基础。

 

研究团队利用meta公司提供的匿名人口流动数据，追踪了2000年至2014年间在南非采集的6910份肺炎链球菌样本的基因组变化。他们发现，肺炎链球菌在南非人群中的充分混合需要长达半个世纪的时间，这主要受限于地方性的人口移动模式。此外，疫苗和抗生素的使用对细菌种群结构产生了显著影响，未被疫苗覆盖的耐药菌株迅速崛起。

 

Sophie Belman博士作为研究的第一作者指出：“我们的研究揭示了肺炎链球菌的复杂迁徙和进化机制，并警示了疫苗在降低抗生素耐药性方面的效果可能是短暂的。我们开发的模型有望在未来更广泛地应用于不同地域和病原体，帮助科学家在疫苗效力和抗生素耐药性的背景下，更准确地预测病原体的传播。”

 

这项研究不仅为肺炎链球菌的研究提供了新视角，也为其他传染病如结核病、HIV和COVID-19的防控策略提供了参考。通过持续的基因组监测和灵活的疫苗策略，研究人员有望更有效地对抗病原体的适应性变化，减轻全球疾病负担。这项综合方法首次以高清晰度揭示了细菌隐匿的迁移路径，为公共卫生策略的制定提供了关键信息，有助于提前预测和防范潜在疫情。