论文标题：Harnessing Engineered Microbial Consortia for Xenobiotic Bioremediation: Integrating Multi-Omics and AI for Next-Generation Wastewater Treatment

论文链接：https://www.mdpi.com/2039-4713/15/4/133

期刊名称：Journal of Xenobiotics

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jox

一、研究背景

随着全球工业化和城市化进程加速，废水中药物残留、合成染料、内分泌干扰物和微塑料等难降解外源污染物（xenobiotics）的种类和浓度持续增加，传统活性污泥法等生物处理工艺对这些物质的去除效率在许多情况下仍存在一定局限。工程微生物群落（Engineered Microbial Consortia）因其代谢灵活性、生态稳健性和种间协同降解能力，被认为是应对这一技术挑战的重要研究方向之一。近年来，多组学技术和人工智能算法的快速发展为微生物群落的理性设计和实时调控提供了新工具。来自墨西哥索诺拉大学等多国研究团队在Journal of Xenobiotics发表综述，系统梳理了这一交叉领域的最新进展。

图1 工程菌联合AI与多组学技术用于环境污染物生物修复

二、研究方法

该综述在Web of Science、Scopus和Google Scholar数据库中进行系统文献检索，时间跨度为2010至2025年。检索关键词涵盖外源污染物降解、微生物群落、共消化、多组学、人工智能、生物强化、生物膜反应器和人工湿地等。纳入标准为具有原始实验或建模数据、且与废水处理或微生物生态学直接相关的同行评审文献；无实验数据、非同行评审以及与主题无关的研究被排除。综述对纳入文献中的污染物去除率、微生物群落结构和功能预测数据进行了横向比较和趋势归纳。

三、研究结果

在微生物生态学层面，综述归纳了多类关键降解菌群：假单胞菌属、不动杆菌属、芽孢杆菌属和黄杆菌属在好氧条件下具有较为广泛的代谢能力，可参与塑料、药物、多环芳烃和正烷烃等多种外源污染物的转化过程。在部分研究中，真菌–细菌协同体系显示出相较单一细菌体系更高的处理效率。例如在屠宰场废水处理中，混合群落实现了约93%的化学需氧量（COD）去除，而纯细菌体系的去除率低于78%。白腐真菌 Trametes versicolor 的漆酶活性可达2500 U/mg以上，在染料及酚类污染物降解中具有重要作用。在人工湿地系统中，有研究报道土霉素和恩诺沙星在约三周运行周期内的去除率可超过99%，同时抗生素抗性基因（ARGs）丰度降低约64%–84%。此外，Desulfovibrio alaskensis 菌株6SR在特定条件下可在48至144小时内实现超过99.9%的镉去除效率。

在技术增强策略方面，共消化过程被认为可通过Firmicutes、Bacteroidetes和Proteobacteria等菌群的协同代谢作用促进难降解有机物的共代谢转化。导电材料则被用于促进微生物间直接种间电子传递（DIET），从而在一定程度上提升厌氧消化系统的反应效率。在多组学与AI融合方面，PICRUSt2和FAPROTAX等工具可基于16S rRNA数据对微生物潜在功能进行推断，从而间接评估外源污染物降解相关代谢能力。人工神经网络、随机森林和支持向量机等机器学习方法被用于出水水质及ARG丰度的预测，在部分研究中表现出较高的预测精度（通常可达90%左右）。

四、讨论

尽管工程微生物群落与AI辅助分析展现出良好的应用前景，综述也指出仍存在若干关键限制因素。首先，微生物群落在实际工程系统中的稳定性仍然有限，进水水质波动可能引起群落结构变化，并影响系统功能表现。同时，由于功能冗余的存在，部分早期失衡信号可能被掩盖，从而增加过程失效的滞后性。

此外，抗生素抗性基因（ARGs）在环境中的水平转移与扩散仍是重要的生物安全问题，需要在工程应用中加以持续关注。另一方面，目前用于宏基因组分析的微生物参考数据库仍主要来源于温带地区样本，对热带及干旱地区微生物群落的覆盖相对不足，这在一定程度上限制了不同区域系统的精确功能解析。

AI模型方面，其预测能力在很大程度上依赖于训练数据的质量与多样性，因此跨区域、跨工艺条件下的模型泛化能力仍有待进一步验证。

五、结论与展望

工程微生物群落与多组学及人工智能技术的结合，为下一代废水处理系统提供了一种新的研究与设计框架。该综述提出未来可通过整合工程微生物群落、AI辅助生物监测与模块化反应器系统，推动废水处理向更加智能化与精细化的方向发展，并强调其在One Health与循环经济框架下的潜在应用价值。

未来研究仍需重点关注微生物群落长期稳定性的维持机制，构建更具区域代表性的微生物参考数据库，提升AI模型的可解释性与跨场景适应能力，并逐步建立针对抗性基因传播风险的标准化评估体系，从而推动废水处理技术由“过程优化”向“过程智能调控”的进一步演进。

期刊介绍

主编：Prof. Dr. François Gagné, Environment and Climate Change Canada, Canada

Journal of Xenobiotics (ISSN 2039-4713)是一个国际性、同行评审、开放获取的期刊，期刊为外源性物质以及其各方面有关的文章提供发表平台。期刊主题涵盖但不限于：外源毒素、外源药理学、环境外源性物质、内分泌干扰物、氧化应激、抗生素、生物标记物、纳米颗粒、微塑料、农药、除草剂等。期刊现已被 Scopus, ESCI (Web of Science), PubMed，PMC等多个数据库收录。

2025 Impact Factor：4.6

2025 CiteScore：5.1

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