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模型可以预测药物相互作用如何影响抗生素耐药性

根据发表在eLife上的一项研究,科学家们提出了一个建模框架,可以预测抗生素耐药性如何随着不同的治疗组合而演变。

这项由密歇根大学生物物理学家 Kevin Wood 共同领导的研究可以帮助医生优化用于治疗常见感染的抗生素的选择、时间、剂量和顺序,帮助阻止抗生素对现代医学日益增长的威胁。

第一作者、葡萄牙里斯本大学研究员 Erida Gjini 说:“药物组合是一种特别有前途的减缓耐药性的方法,但组合疗法的进化影响仍然难以预测,尤其是在临床环境中。”

“抗生素之间的相互作用可以加速、减少甚至逆转耐药性的进化,对一种药物的耐药性也可能影响对另一种药物的耐药性。这些相互作用涉及基因、竞争性进化途径和外部压力因素,使其成为一个复杂的情况。”

在他们的研究中,Gjini 和 Wood 试图简化事情。他们对微生物适应性进行了基本测量——它们的增长率,通过随时间变化的简单生长曲线测量——并将其与对两种理论药物的抗性联系起来。在模型中,他们假设耐药突变体对高浓度药物的反应与药物敏感细胞对低浓度药物的反应完全相同。

这种重新缩放的假设意味着突变体的生长行为可以从祖先(敏感)细胞的行为中推断出来,只需通过测量它们在一定浓度范围内的生长即可。然后,该团队将这一假设与一个著名的统计关系联系起来,称为价格方程,以解释药物相互作用和交叉耐药性如何影响人群定量进化耐药性和适应药物组合的方式。

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