对60个国家74个城市收集的污水进行了全面分析，得出了第一个可比较的全球数据，显示了这些国家主要健康人群中存在的抗菌耐药细菌的水平和类型。丹麦技术大学国家食品研究所负责该研究，该研究由一个国际研究团队进行。
在宏基因组学研究中，研究人员已经绘制出污水样本中的所有DNA材料，并发现根据抗菌素耐药性，世界各国属于两组。北美，西欧，澳大利亚和新西兰的抗菌素耐药性一般最低，而亚洲，非洲和南美洲的耐药性最高。
巴西，印度和越南的抗性基因多样性最多，而澳大利亚和新西兰的抗性基因最低。
卫生和健康与抗菌素耐药性密切相关
据研究人员称，抗菌药物的使用仅解释了各国抗菌药物耐药性的一小部分。因此，研究人员已经寻找其他因素，这些因素可能是耐药细菌发生的驱动因素或指标。在这项工作中，他们使用了世界银行的几个综合数据集，例如衡量了各国的健康状况和发展阶段。
研究人员的工作表明，与一个国家的抗菌素耐药性相关的大多数变量都与该国的卫生条件和人口的总体健康状况有关。
“在抗微生物药物耐药性的斗争中，我们的研究结果表明，如果在改善抗生素耐药性较高的国家的卫生条件方面做出共同努力，这将是一个非常有效的策略，”国家食品研究所的Frank Aarestrup教授和研究说。
利用世界银行提供的相同数据，研究人员还预测了259个国家/地区的抗菌素耐药水平，并制定了健康人群的抗药性世界图。根据他们的估计，荷兰，新西兰和瑞典的抵抗水平最低，而坦桑尼亚，越南和尼日利亚的抵抗水平最高。根据估计，丹麦的抗菌素耐药性排名第六。
可重复使用的数据
与传统分析方法的数据相反，来自宏基因组学研究的原始数据可以重复用于检查其他问题。来自污水项目的研究人员例如使用该研究的数据来分析污水中其他致病微生物的发生。
随着未来出现更多抗性基因，研究人员还将能够重新分析来自宏基因组学研究的公开可用原始数据，以快速揭示这些基因是如何出现和传播的。
更接近全球监控系统
研究人员将利用从项目中获得的经验来实现他们开发全球监测系统的总体目标，该系统可以持续监测致病微生物的发生和传播以及抗菌素耐药性。
“分析污水可以快速，相对便宜地显示出一个区域内确切存在的细菌 - 收集和分析污水不需要道德批准，因为这些材料无法追溯到个人。这两个参数都有助于通过污水建立监测系统一个可行的选择 - 也在发展中国家，“Frank Aarestrup教授解释道。
研究人员的目标是开发一个系统，使得实时交换和解释信息成为可能。因此，有可能使用全球监测数据，例如管理可能蔓延到国家边界以外的疾病，并发展为流行病，如埃博拉病毒，麻疹，脊髓灰质炎或霍乱。