北京
在日常生活中，抗生素是我们抵御细菌感染的重要武器。然而，这些微小的分子正以意想不到的方式进入江河湖海，并对水生生态系统造成深远影响。最新研究发现，即使是极低剂量的抗生素，也可能诱发水生生物出现“低浓度刺激、高浓度抑制”的双相剂量-响应关系，即“毒物兴奋效应”。这一发现正在重塑我们对水环境中抗生素生态风险的认知。
1. 看不见的水中“调味剂”
我们在医院、农场和家庭中使用的抗生素，其微量残留物可能通过农业径流、污水处理厂排放或垃圾渗滤液等途径进入各种水体。研究表明，中国环境中残留的兽用抗生素中，超过40%最终进入水环境。传统观点认为，化学物质对生物的影响遵循“剂量决定毒性”的原则—剂量越高，毒性越强。然而，自然界的复杂性远超我们的想象。越来越多的研究发现，包括抗生素在内的许多污染物在低浓度下反而能刺激生物生长，而在高浓度下则表现出抑制作用。这种现象类似于少量咖啡因能让人精神振奋，而过量则会引起不适。它并非偶然，而是生物在轻度环境压力下产生的适应性补偿反应。
2. 毒物兴奋效应是福还是祸？
表面上看，毒物兴奋效应似乎是一种“有益刺激”，但其实暗藏风险。低水平污染物可能增强病原体的毒力、促进耐药性形成，甚至刺激藻毒素的产生，从而引发有害藻华。对于抗生素而言，低浓度诱发的刺激效应被认为是细菌获得耐药性的重要机制之一。一些学者形象地将其称为“幽灵威胁”。尽管全球对水环境中抗生素危害的关注不断上升，但目前大多数生态风险评估体系仍未将毒物兴奋效应纳入考量，其技术挑战在于：如何准确识别剂量-响应曲线的拐点？如何界定毒物兴奋效应的风险阈值？又如何建立稳健的统计模型来量化这些阈值？
3. 揭开抗生素毒物兴奋效应的面纱
为填补这一研究空白，我们团队构建了一个庞大的数据集，涵盖57种抗生素对72种水生物种的3149个剂量-响应数据，涉及藻类、甲壳类、轮虫、双壳类和鱼类等代表性生物类群。研究结果显示，抗生素诱导的标准化刺激效应幅度遵循三参数对数正态分布，表明大多数刺激效应较为温和。借助可解释人工智能分析，我们发现实验物种是影响刺激幅度差异的主要因素，揭示了不同物种间适应性的显著差异。值得警惕的是，在全球水体中记录的89612条抗生素浓度数据中，约8%的浓度已达到能够诱发毒物兴奋效应的最低剂量。这意味着，在某些抗生素污染的热点区域，毒物兴奋效应可能已经真实发生。
4. 从科学发现到风险评估的创新
传统的生态风险评估通常以预测无效应浓度（PNEC）作为安全阈值，但这一指标无法识别低剂量区间的毒物兴奋效应。为此，我们采用同种累积概率分布模型，分别拟合刺激、抑制及毒性效应浓度与物种响应比例，并引入两个新的阈值指标，即预测无刺激浓度（PNSC）：低于该浓度时，不会产生刺激效应；预测无抑制浓度（PNIC）：低于该浓度时，不会造成显著抑制效应。这两个新阈值与传统的PNEC形成互补，共同构建了一个涵盖完整剂量-响应关系、具有明确环境管理意义的多阈值风险识别框架。其中：接近PNSC的浓度可作为潜在生态风险的早期预警；超过PNIC则提示需要采取干预措施；而PNEC仍作为监管基准，用于识别不可忽视的风险。案例分析显示，磺胺甲恶唑、红霉素、环丙沙星和诺氟沙星等常见抗生素的兴奋效应区间与传统PNEC存在重叠，这意味着即使在“安全范围”内，抗生素仍可能带来生态风险。全球风险评估结果表明，尽管多数水体中抗生素浓度低于PNEC，但在大部分地区已超过PNSC和PNIC。
5. 从预警到行动
将毒物兴奋效应纳入生态风险评估，不仅是科学研究的进步，也对生态保护策略具有直接意义。它有助于我们更早识别低浓度抗生素污染的潜在风险，实现主动防控与前瞻性管理。在人类健康、动物健康与环境健康高度相关的背景下，理解并应对低剂量抗生素的毒物兴奋效应，是实现“同一健康（One Health）”理念的重要一步。在那片看不见的水下世界中，微量的抗生素正悄然改写着生态故事，而科学与政策的协同，正是让我们看清这些故事并采取正确行动的关键。
作 者：孙涛 博士 中国科学院烟台海岸带研究所
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