Modelowanie oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe pomoże w zapobieganiu malarii
Oporność na środki przeciwdrobnoustrojowe jest jednym z głównych wyzwań, przed którymi stoi dziś ludzkość. Wzmożone stosowanie środków przeciwdrobnoustrojowych w ciągu ostatniego stulecia, zarówno u ludzi, jak i u zwierząt, doprowadziło do wzrostu liczby opornych na nie patogenów. Oporność na środki przeciwdrobnoustrojowe może się rozwijać, jeśli stosowane są leki niższej jakości lub jeśli pacjenci nie kończą swoich cykli leczenia. Lekooporność zakażenia jest procesem ewolucyjnym, często wymagającym wystąpienia wielu mutacji, wyjaśnia Tamsin Lee, specjalistka z komórki Resilient and Sustainable Systems for Health w The Global Fund. „Te oporne patogeny przeżywają i są przenoszone dalej, rozprzestrzeniając oporność na całą populację”, mówi. Każdego roku oporność na środki przeciwdrobnoustrojowe powoduje tysiące zgonów w całej UE i kosztuje systemy opieki zdrowotnej miliony euro. Prognozowanie jej rozpowszechniania jest jednak trudne, częściowo z powodu trudności związanych z gromadzeniem danych.
Modelowanie oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe
W ramach finansowanego ze środków UE projektu EstAMR, podjętego przy wsparciu programu działań „Maria Skłodowska-Curie”, naukowcy pracowali nad stworzeniem modelu oporności pasożyta wywołującego malarię, Plasmodium falciparum. Jego organizm wykształcił oporność na najnowsze środki przeciwmalaryczne. Wyniki mogą pomóc w prognozowaniu częstotliwości występowania malarii lekoopornej w różnych miejscach na świecie. Za czynnik zwiększający częstość występowania oporności na leki zespół uznał status społeczno-ekonomiczny. „Być może leki są gorszej jakości, albo pacjenci dzielą się swoimi lekami z członkami rodziny”, wyjaśnia Lee. Aby lepiej zrozumieć ten związek, badacze potrzebują dużej ilości danych. Zakażenia malarią lekooporną rozpoznaje się za pomocą badań markerów molekularnych, które identyfikują mutacje odpowiedzialne za oporność. „Idealnie byłoby, gdybyśmy mogli monitorować miejsce i czas wystąpienia mutacji w danym regionie i śledzić rozprzestrzenianie się tego wariantu w całej populacji, co pozwoliłoby nam przewidzieć, kiedy i gdzie pojawi się on w następnej kolejności”, mówi Lee. Badania markerów molekularnych są jednak kosztowne. W rezultacie badane są tylko regiony, w których podejrzewa się występowanie pasożytów lekoopornych, co oznacza, że zebrane dane są obarczone błędem.
Wykorzystanie modelu czasoprzestrzennego
Aby obejść ten problem, Lee i jej zespół opracowali model czasoprzestrzenny, który dopuszcza zmiany w przestrzeni i czasie. Zastosowali w nim dane z symulacji, rozważając sytuację w nie tak odległej przyszłości, w której badanie zakażeń lekoopornych będzie tanie i łatwe. Korzystając z tych danych z symulacji, zespół EstAMR był w stanie określić, które ośrodki opieki zdrowotnej były narażone na większe ryzyko „pojawienia się” oporności na leki. „Te ośrodki opieki zdrowotnej prawdopodobnie korzystają z leków gorszej jakości, możemy więc zadziałać i dowiedzieć się, jaka jest tego przyczyna”, wyjaśnia Lee. „Być może mieszczą się w odległej lokalizacji, co utrudnia utrzymanie zapasów leków, mają wątpliwego dostawcę, a może istnieje potrzeba edukacji pacjentów lub obniżenia ceny leków, aby doprowadzali oni swoje cykle leczenia do końca”, mówi Lee.
Edukacja na rzecz pełnego cyklu leczenia
Wyniki prac mogłyby zostać wykorzystane do zapobiegania rozprzestrzenianiu się malarii lekoopornej i wydłużenia czasu działania konkretnych leków. „Oporność na leki jest realnym problemem, ale wstrzymywanie leczenia jest nieetyczne, nawet jeśli jest ono poniżej przyjętych norm”, mówi Lee. „Aby zwalczyć problem oporności na leki, musimy zapewnić, by każdy miał dostęp do wysokiej jakości leczenia i był świadomy konieczności ukończenia całego cyklu leczenia”, dodaje.
Słowa kluczowe
EstAMR, malaria, przeciwdrobnoustrojowy, oporność, lek, zakażenie, modelowanie, symulowane, dane