挪威鲑鱼虱（Lepeophtheirus salmonis）对Azamethiphos抗药性研究（2014–2022）：基于农场水平抗性发展与治疗强度的关联分析

　　本刊推荐：为应对鲑鱼养殖中鲑鱼虱（Lepeophtheirus salmonis）对有机磷药物Azamethiphos抗药性蔓延的问题，研究人员开展了一项基于商业检测数据的大规模回顾性研究。通过农场水平回归分析与广义可加混合模型（GAMM），揭示了抗性等位基因频率与地理区域、本场及周边场治疗次数显著相关。该研究为抗性管理策略的制定提供了关键数据支撑，对现有药物及新药的抗性防控具有重要指导意义。

　　

在大西洋鲑鱼养殖业中，鲑鱼虱（Lepeophtheirus salmonis）一直是最令人头疼的体外寄生虫之一。它们不仅会造成养殖鱼类的鳞片脱落、皮肤损伤和福利下降，还可能引发继发感染、贫血、渗透调节失调，甚至导致死亡。更严重的是，养殖场中产生的虱幼虫可能传播至野生鲑鱼类，对野生种群造成威胁。为此，挪威当局设定了养殖场每鱼平均虱数的上限，要求必须通过防治手段将虱数控制在限值内。

自1970年代以来，有机磷类药物就被用作浴剂治疗鲑鱼虱，但长期使用有限种类的药物——包括有机磷、拟除虫菊酯、阿维菌素、苯甲酰脲和过氧化氢——为抗药性的产生铺平了道路。分子机制使得部分虱个体能够在药物治疗中存活下来，经过多代筛选，最终导致原本有效的药物疗效下降。目前，对大多数现有药物都已发现抗药性现象。

随着药物疗效普遍下降，非药物治疗方法逐渐被开发并广泛应用。在挪威，自2017年以来，非药物治疗次数已超过药物治疗。尽管化学治疗本身涉及动物福利问题，但这一转变反而增加了鲑鱼虱防治中的动物福利后果，比如处理过程中的死亡率上升。不过，非药物治疗减少了对非目标生物的不良影响。与此同时，清洁鱼的使用也在抗药性发展的背景下增加，但引入这些额外物种同样带来养殖福利和生态问题。

在众多防治药物中，有机磷类中的Azamethiphos自1998年起成为挪威唯一使用的有机磷药物。然而，早在1990年代就已经发现鲑鱼虱对有机磷类药物产生抗性。2015年，Kaur等人发现其分子机制是乙酰胆碱酯酶基因ace1a中的Phe362Tyr点突变（由单核苷酸替换T1145A引起），该突变等位基因（R等位基因）的存在显著降低虫体对Azamethiphos的敏感性。随后的研究表明，该突变在首次有机磷治疗之前就已存在，并且广泛分布于大西洋两岸的鲑鱼虱种群中。

尽管抗性检测已在挪威商业化运营，帮助养殖者根据虱群基因型制定治疗决策，但自2014年以来，缺乏对全国范围内抗性发展的系统评估与时间趋势分析。以往的研究往往受限于数据规模，难以深入揭示农场层面治疗策略与抗性发展之间的内在关联。尤其自2019年以来，Azamethiphos的使用量出现反弹，部分养殖者尝试通过延长药物暴露时间来提高疗效，这一做法是否加速了抗性发展尚不明确。

为此，本研究团队收集了2014–2022年间由PatoGen AS执行的855次商业化抗性测试数据，覆盖挪威13个养殖生产区的442个养殖场。同时，结合来自VetReg处方的药物治疗记录以及BarentsWatch的非药物治疗报告，研究人员首次在全国尺度上系统评估了Azamethiphos抗性的时空变化趋势，并通过广义可加混合模型（GAMM）分析了农场自身及周边治疗史对抗性等位基因频率的影响。

关键技术方法包括：基于PatoGen提供的基因分型数据（SS、SR、RR基因型计数）计算抗性等位基因（R）频率；利用VetReg和BarentsWatch数据库提取Azamethiphos处方与治疗记录；使用海路距离模型（最远40公里）界定“邻近养殖场”；应用GAMM模型（二项分布家族，logit连接函数）分析抗性与治疗次数、区域和年份的关联，模型包含固定效应（如治疗次数、区域）和随机效应（养殖场编号），并采用薄板回归样条拟合年份趋势。

研究结果：

4.1 描述性分析

抗性测试数据显示，RR基因型频率在2016–2017年达到峰值后出现下降，而SS基因型频率在后期低于Hardy-Weinberg平衡预期值。不同生产区之间抗性等位基因频率存在显著差异，其中中部挪威（生产区7和8）的抗性水平最高，而最北部和最南部地区抗性较低。

4.3 主模型结果

GAMM模型揭示了农场过去两年内的Azamethiphos治疗次数与R等位基因频率呈正相关（OR=1.121, p<0.001）。每增加一次治疗，抗性等位基因的出现几率上升12.1%。邻近养殖场的治疗也有轻微促进作用（OR=1.005, p=0.0013），但效应远小于本场治疗。此外，生产区是抗性水平的重要预测因子，区域7和8的R等位基因出现概率是区域1的接近4倍。

2019年后的治疗（假定暴露时间延长）对本场抗性水平的影响更大（OR=1.049），但未达到统计显著性。然而，结合基础治疗效应，2019年后每次治疗实际上可提高抗性几率17.6%。模型整体解释了81.6%的偏差，其中生产区及其与年份的交互效应贡献了近一半的解释力。

4.4 敏感性分析

将治疗史按时间分段（2014–2018 vs 2019–2022）后，结果显示2019年后本场治疗对抗性的影响进一步增强（OR=1.176, p<0.001），而邻近场治疗的影响在2019年后变得不显著。改变邻近场定义的海路距离（10–160公里）并未显著改变模型结论，表明抗性发展主要受本地治疗压力驱动。

讨论与结论：

本研究首次基于大规模商业化检测数据，揭示了挪威鲑鱼虱对Azamethiphos抗性的时空动态。结果明确显示，抗性水平与地理区域高度相关，且本场治疗历史是抗性发展的主要驱动因素。这一发现强调了在抗性管理中需采取区域化策略，并重视治疗强度对抗性等位基因的选择压力。

2019年后治疗次数增加但抗性等位基因频率未同步上升，可能反映了延长暴露时间虽提高了短期疗效，但也加速了抗性筛选。此外，RR基因型频率在2017年后下降且低于Hardy-Weinberg预期，提示抗性个体可能存在适合度代价（fitness cost），在无治疗压力时抗性基因频率会逐渐下降。

该研究为鲑鱼虱抗性管理提供了重要依据：一是抗性监测应作为常规实践，尤其在新药引入初期；二是治疗策略需考虑区域抗性背景和本地治疗历史；三是结合抗性遗传机制与适合度代价，可优化轮药策略以延缓抗性发展。未来需进一步研究抗性变异的适合度成本，并将这些参数纳入抗性发展预测模型，以制定更可持续的虱害防控方案。