关于本研究专题
背景
多药耐药菌（MDRB）的全球蔓延已成为重大公共卫生危机，显著提升感染性疾病治疗难度，导致发病率、死亡率和医疗成本持续攀升。本专题旨在展示MDRB监测与控制领域的创新研究成果，重点关注临床与社区环境中的流行病学追踪及防控策略。征稿范围涵盖新型诊断工具、分子与基因组监测、感染预防措施、抗菌药物合理使用、耐药传播生态因素、药物递送优化方案及政策支持框架。特别鼓励整合微生物学、临床医学、公共卫生与数据科学的跨学科研究，以推动MDRB防控干预措施的创新发展。
全球MDRB激增是公共卫生核心挑战，这些病原体会削弱抗生素疗效，造成疾病管理复杂化，引发更高发病率、更长住院周期及更高医疗支出。耐药机制的快速演化使现有诊断、治疗和感染控制体系面临严峻考验，迫切需要建立强化的监测与控制策略，以追踪耐药模式、快速识别疫情爆发并实施精准干预。
整合分子诊断、基因组测序、药物研发及流行病学数据的监测系统对MDRB实时防控至关重要。全基因组测序和生物信息学技术进步使耐药基因与传播路径的精确识别成为可能，从而支持更有效的遏制措施。强化感染预防规程、抗菌药物管理项目及环境消毒措施可有效降低医疗机构与社区的传播风险。此外，政策框架建设与数据协同共享机制是构建全球综合应对体系的关键支撑。
研究范围
本专题重点征稿方向包括但不限于：
- 先进监测工具：开发和应用分子诊断、全基因组测序及生物信息学技术，用于多药耐药菌的精准检测、追踪与特征分析
- 感染防控措施：临床与社区场景下的卫生规程、针对性隔离实践与环境消毒技术
- 抗菌药物管理项目：以合理使用抗生素为核心的设计方案、实施效果及优化策略
- 新型诊断技术：适用于快速准确识别细菌耐药性的即时检测（POCT）系统
- 生态学研究：探究环境储存库及细菌种群耐药性出现与传播的生态驱动因素
- 政策框架：加强细菌监测、促进实时数据共享及制定各级干预策略的法规体系
- 人工智能应用：利用AI与机器学习进行细菌耐药模式预测建模及控制策略设计
核心关键词
多药耐药生物（MDROs）、抗菌药物耐药性、监测策略、感染控制、基因组流行病学
重要说明
所有投稿需符合目标期刊的学术定位。Frontiers保留在同行评审任一阶段将超出期刊范围的稿件转投合适期刊的权力。
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