问题：近年来，多重耐药细菌感染持续给临床救治带来压力。世界卫生组织2024年将耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌列为最高优先级病原体之一，凸显其在医院获得性感染和重症患者感染中的高风险与高负担。噬菌体可特异性裂解细菌，被认为是对抗耐药菌的重要补充手段，但在肺炎克雷伯菌防控中长期存在“能杀但不广”的难题：许多天然噬菌体只能识别少数菌株，难以覆盖临床复杂多变的流行谱系。 原因：噬菌体宿主范围受限的关键原因之一，是肺炎克雷伯菌表面荚膜抗原的高度异质性。不同荚膜型（KL型）在结构和表位上差异明显，噬菌体用于识别宿主的受体结合蛋白往往高度特异，一旦靶点变化，感染效率就会显著下降。此外，噬菌体基因组数据快速积累，但仍面临“数据多、可用信息少”的问题：如何从海量序列中准确锁定决定宿主识别的功能模块，并继续转化为可预测、可调控的工程化设计，仍是噬菌体走向稳定、规模化应用的重要瓶颈。 影响：宿主谱难以预测、靶向范围难以扩展，不仅增加噬菌体制剂研发的试错成本，也削弱了其在复杂感染场景中的快速响应能力。对医院感染防控而言，如果难以在较短时间内获得覆盖主要流行KL型的候选噬菌体组合，就难以形成与常规抗菌药物互补的精准干预；对产业化和监管评估而言，缺少可复制的模块化设计路径，会影响产品一致性与可评价性，从而拖慢临床转化进程。 对策：针对上述问题，中国科学院微生物研究所微生物多样性与资源创新利用全国重点实验室冯婕团队近日在工程化噬菌体研究上取得新进展。研究以Przondovirus属噬菌体为对象，通过系统挖掘噬菌体遗传信息，发现噬菌体受体结合蛋白簇与肺炎克雷伯菌荚膜（KL）型之间存在较为精确的对应关系。在此基础上，团队提出“表型工程化”策略：将线上基因组数据转化为可调用的模块化工具集，围绕决定宿主识别的关键蛋白模块进行组合与组装，实现噬菌体靶向能力的可编程调控。该框架将噬菌体开发从经验筛选进一步推向数据驱动设计，为解决宿主谱不可预测、不可控提供了更清晰的技术路径。 前景：业内认为，面向耐药菌防治，噬菌体应用的关键之一是形成可快速迭代的按需定制能力。本研究建立的数据挖掘到工程化构建流程，有望提高噬菌体靶向设计的效率和准确性，为不同地区、不同医院应对流行菌株变化提供更灵活的技术储备。下一步，有关技术仍需在更复杂的临床分离株集合、感染模型和制剂工艺条件下持续验证，并与耐药监测、分型检测体系协同，推动形成“病原体快速识别—靶向噬菌体快速匹配—联合治疗策略评估”的闭环。研究团队信息显示，微生物所博士研究生荆世松为论文第一作者，冯婕研究员和王超副研究员为共同通讯作者；研究得到国家重点研发计划及中国科学院国际伙伴计划等项目支持。
在耐药菌威胁不断加剧的背景下，这项源自中国的探索为抗感染治疗提供了新的思路，也展示了合成生物学在公共卫生挑战中的应用潜力。科学进展的意义不止于论文数据，更在于能否转化为可落地的工具，真正服务临床、守护生命。