用于同时检测沙门氏菌、EHEC O157:H7 和 Cronobacter 的新型标记基因

为何这与日常食品安全息息相关

从沙拉蔬菜到汉堡再到婴儿配方粉，我们信任的食物有时会带有危险的病菌。三类最令人担忧的病原体——某些大肠杆菌菌株、沙门氏菌以及一种鲜为人知的细菌 Cronobacter——能引发严重疾病，尤其对婴幼儿和免疫脆弱的成年人危害甚大。本研究展示了科学家如何利用海量 DNA 数据库和巧妙的实验检测方法，同时快速而准确地识别这三种威胁，在受污染食物到达餐桌之前将其筛出。

常见食物中的隐性危险

过去十年中，食源性疾病呈上升趋势，这在一定程度上由全球供应链以及大量加工和即食食品推动。EHEC O157:H7 是一种毒性极强的大肠杆菌，可引发血性腹泻和肾功能衰竭。沙门氏菌每年导致数百万例食物中毒，而 Cronobacter 虽不如前者出名，但在新生儿中尤为致命，尤其与婴儿配方粉相关。传统实验室方法常常一次只针对一种病原体，并需要数天培养，这会拖慢疫情调查和常规筛查。作者旨在构建更快的基于 DNA 的检测方法，能够在单次、简化的流程中同时标记这三种病原体。

在海量 DNA 中寻找“条形码”

为此，研究团队首先需要可靠的遗传“条形码”——即在目标病原的大多数菌株中存在但在其他菌株中缺失的短 DNA 片段。他们没有仅搜索少数基因组，而是利用了来自 50 个属的 146 万个细菌基因组的庞大公共集合。针对 EHEC O157:H7，研究者比对了数千个大肠杆菌基因组，并在超过 10 万个辅助基因家族中筛选出该危险亚型独有的序列。经过多轮过滤并与超过一百万个非大肠杆菌基因组交叉校验后，他们确定了名为 z0340 的基因作为 EHEC O157:H7 的高特异性标记。采用类似策略，在超过 50 万个沙门氏菌基因组及近一百万个其他细菌基因组上筛查后，他们找到另一个基因 sbcC，可作为整个沙门氏菌群的可靠标记。

将标记转化为现实世界的检测

结合这两个新条形码——以及研究组此前发现的针对 Cronobacter 的特异基因 ygcB——研究者设计了能一次检测三种病原体的实验方法。他们构建了多重 PCR 检测体系，这类似于针对特定位点进行分子复印的机制，并开发了更灵敏的 TaqMan 定量 PCR 版本，可实时测量目标 DNA 的含量。当这些检测用 23 个目标病原株和 100 个其他常见细菌菌株进行挑战时，检测每次都准确识别出预期目标，显示出 100% 的特异性。基础的多重 PCR 最低可检测到每微升 1 皮克克（pg）的 DNA，而 TaqMan 版本可下探到 0.5 pg，表明灵敏度很高。

将方法应用于食品检测

实验室内的准确性只有在检测能适应复杂的真实样本时才有意义。为此，科学家将已知数量的 EHEC O157:H7、沙门氏菌或 Cronobacter 故意接种到生菜、碎牛肉和婴儿配方粉中。经过标准富集步骤以让任何存在的细菌增殖后，他们应用了多重 PCR 和 TaqMan qPCR 检测。在每一种情况下，方法均能正确检测到被接种的病原，并且在阴性对照中没有产生误报。三类食品的检测表现一致，表明脂肪、植物成分或复杂配料并未显著干扰检测结果。

局限性与未来改进

尽管结果令人鼓舞，作者指出他们的验证样本仍仅代表自然界微生物多样性的一小部分。例如，实验室中仅测试了一个 EHEC O157:H7 菌株，尽管其基于基因组的筛选覆盖了数万株此类菌。研究中使用的污染水平也相对较高，而实际能致病的细菌数量可能极低。未来工作需检测更多真实分离株、研究自然污染的食品，并加入内部对照以防范食品中抑制 DNA 扩增的物质。

对消费者意味着什么

通俗来说，这项研究表明，精心挑选的 DNA 条形码可以让食品安全实验室同时筛查多种高风险病原，且准确性高、时间远短于传统培养方法。通过挖掘数百万个基因组，研究者识别出三种基因特征——分别对应 EHEC O157:H7、沙门氏菌和 Cronobacter——它们看起来既高度特异又较为稳定。由此开发的检测可加强对生菜、肉类和婴儿配方粉等食品的常规监测，更早、更可靠地发现污染。除了这三种病原，基于基因组优先的同样方法也可用于设计针对其他危险微生物的快速检测，为保障全球食品供应提供一种强有力的新工具。

引用: Zhang, H., Xiong, P., Lu, Z. et al. Novel marker genes for simultaneous detection of Salmonella, EHEC O157:H7, and Cronobacter. Sci Rep 16, 9362 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38990-x

关键词: 食源性病原体, 多重 PCR, 基因组标记, 沙门氏菌与 EHEC, Cronobacter 检测