科学家已经开发出一种数学模型，该模型可以预测导致耐药性的细菌突变的数量和影响将如何影响抗生素治疗的成功。
今天在eLife杂志上描述的他们的模型提供了对临床环境中耐药性出现的新见解，并暗示了如何设计有助于避免这种耐药性发生的新颖治疗策略。
抗生素耐药性是一项重大的公共卫生挑战，它是由细菌细胞的变化引起的，细菌细胞的变化使细菌能够生存下来，而细菌可以杀死它们。抗药性通常是通过在感染治疗期间出现的细菌新突变而产生的。了解这种耐药性如何在细菌种群中出现和传播对于预防治疗失败很重要。
“数学模型是探索药物治疗结果和评估抗生素耐药性演变风险的关键工具，”瑞士苏黎世联邦理工学院博士后研究员第一作者克劳迪娅·伊格勒解释说。“这些模型通常考虑单个突变，这会导致完全的耐药性，但是可能会发生多个增加细菌对抗生素耐药性的突变。因此，有些突变会个别导致高水平的耐药性，而某些突变会导致小水平的耐药性。电阻，但可以累积以提供高级别的电阻。”
在他们的研究中，Igler和她的团队收集了实验证据，证明耐药性演变遵循以下两种模式：单个突变和多个突变。然后，他们使用此信息创建了一个信息灵通的建模框架，该框架预测了细菌细胞响应药物类型，药代动力学(药物在体内的衰减方式)和“单步”抗性相对于“多步”抗性的演变。治疗策略。他们研究了在考虑多个突变步骤而不是一个突变步骤时，治疗失败的风险如何变化，以及在治疗期间会出现多少种不同的细菌谱系(具有不同突变的细菌)。
利用他们的模型，研究小组发现，如果细菌需要两个以上的突变，则耐药性的发展将受到很大的限制。另外，该限制的程度以及因此治疗失败的可能性在很大程度上取决于药物类型和给药途径的组合，例如口服或通过IV输注。
苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)小组组长，资深作者罗兰·雷戈斯(Roland Regoes)说：“我们的工作为了解临床相关治疗环境中抗生素耐药性的出现提供了关键的一步。”“总的来说，我们的发现凸显了测量由单个突变赋予的抗生素耐药性水平的重要性，以帮助指导有效的抗菌治疗策略。
标签： 细菌突变
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！