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Evolution of antibiotic tolerance in the 'wild': A quantitative approach

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Biophysikalischer Ansatz gegen Antibiotikaresistenzen

Ein bahnbrechendes Projekt entwickelte mathematische Modelle zur Prognose bakterieller Signalwege, die Antibiotikaresistenzen fördern, mit dem Ziel, Behandlungsstrategien wirksamer zu machen.

Gesundheit

Seit Entdeckung des Penicillins im Jahr 1928 kommen Antibiotika in der stationären und ambulanten Versorgung gegen bakterielle Infektionen zum Einsatz. Gegen jedes neue Antibiotikum entwickeln sich jedoch bakterielle Resistenzen, die seine Wirksamkeit beeinträchtigen. Diesen Wettlauf zwischen medizinischem Fortschritt und bakterieller Evolution scheint der Mensch jedoch nicht für sich entscheiden zu können. „Viele größere Pharmaunternehmen – die bislang treibende Kraft hinter der Antibiotikaforschung – entwickeln keine antimikrobiellen Substanzen mehr“, erklärt Nathalie Balaban, Professorin für Biophysik an der Hebräischen Universität Jerusalem, Israel, und Projektkoordinatorin von Tolerome. „Die Antibiotikaforschung gilt nicht als gewinnbringend, und die Entwicklung neuer Medikamente dauert Jahre, sodass momentan nur sehr wenige neue Antibiotika in Aussicht stehen.“ Da bereits jetzt Bakterienstämme existieren, die gegen alle Antibiotika resistent sind, verweist Balaban auf die Gefahren der unkontrollierten Ausbreitung neuer infektiöser, resistenter Stämme.

Modelle der bakteriellen Evolution

Das Projekt Tolerome stellte sich dieser enormen medizinischen Herausforderung und forscht eingehend zur Entstehung bakterieller Resistenzen, beginnend mit Antibiotikatests an Bakterien in Laborversuchen. „Wir konnten zeigen, dass einige Bakterien im Verlauf ihrer Evolution Toleranzen ausbilden“, sagt Balaban. „In dieser Phase befinden sich Bakterien im Ruhezustand. Unseren Forschungen zufolge könnte die Toleranzbildung ein erster wichtiger Schritt in Richtung Antibiotikaresistenz sein, da Bakterien auf diese Weise Antibiotikaangriffe überleben können.“ Die Arbeitsgruppe um Balaban arbeitete auch mit Krankenhäusern in Jerusalem zusammen, um bakterielle Auslöser lebensbedrohlicher Blutvergiftung (Sepsis) zu analysieren. Die Bakterienstämme wurden in täglichen Abständen sequenziert, um die bakterielle Evolution direkt nachverfolgen zu können. „Die evolutionäre Entwicklung, die im Labor zu beobachten war, fanden wir dann auch im Blut“, wie Balaban erläutert. „Wir konnten zeigen, dass bakterielle Toleranz ein klinisches Problem ist und bei der Behandlung bakterieller Infektionen berücksichtigt werden muss.“ Ein wichtiger Schritt war die Umsetzung dieser Ergebnisse in mathematische Modelle, was Prognosen zur Evolution von Bakterienstämmen ermöglicht. „Die Darstellung der Ergebnisse in mathematischen Gleichungen ist eine äußerst effektive Methode“, erklärt Balaban, „denn im Labor sind Prozesse mitunter nur schwer beobachtbar. Mathematische Modelle hingegen erlauben wesentlich präzisere Prognosen zur Wirksamkeit.“

Effektivere Therapien

Diese bahnbrechende Kombination von wissenschaftlicher Analyse und Modellrechnung könnte Prognosen zur schnellen Entstehung von Antibiotikaresistenzen vereinfachen und damit die Wirksamkeit von Therapien verbessern. Insbesondere ist Balaban überzeugt, mit Tolerome zum effektiveren Einsatz bereits vorhandener Antibiotika beitragen zu können. Während die Forschung an neuen antibakteriellen Wirkstoffen und deren Entwicklung Jahre dauern kann, besteht nun die Möglichkeit, verschiedenste herkömmliche Antibiotika so zu kombinieren, dass ihre Wirksamkeit deutlich erhöht wird. Dies würde handelsüblichen Antibiotika neue Schlagkraft und damit auch eine längere Wirkungsdauer verleihen. „Wir konnten den Wissensstand zu Prozessen der bakteriellen Evolution wie auch Resistenz- und Toleranzentwicklung gegenüber Antibiotika erweitern“, sagt sie. „Ich gehe davon aus, dass mathematische Modelle zum Verlauf dieser Evolution die Suche nach Wirkstoffkombinationen vereinfachen können, um diesen Prozess zu verhindern oder zumindest die Resistenzbildung deutlich zu verlangsamen.“

Schlüsselbegriffe

Tolerome, Antibiotika, Bakterien, Blut, Sepsis, Blutvergiftung, Modelle, Wirkstoffe

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