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Evolution under sequential antibiotic combinations: integrating clinical data into models and experiments to tackle resistance

Descripción del proyecto

Dilucidar la evolución de la resistencia en los tratamientos combinados con antibióticos

La resistencia a los antibióticos es una de las principales amenazas sanitarias en el mundo. Los tratamientos que alternan de forma secuencial varios antibióticos con periodos sin antibióticos podrían reducir al mínimo la evolución de la resistencia, pero esta hipótesis aún no se ha evaluado rigurosamente. En el proyecto EvoComb, respaldado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, tiene como objetivo resolver esta cuestión combinando modelos teóricos, datos clínicos y experimentos de evolución. La integración de modelos genéticos poblacionales con datos clínicos fundamentará el diseño de experimentos de evolución controlada y la interpretación de los resultados. Los resultados se compararán con la estocasticidad evolutiva, es decir, con los acontecimientos aleatorios impredecibles que determinan la trayectoria de la evolución. También se determinará la respuesta de las poblaciones bacterianas a los fármacos en distintas etapas de su evolución. Comprender mejor la dinámica de las resistencias podría ayudar a identificar medidas para frenar su aparición.

Objetivo

The looming crisis of antibiotic resistance makes it imperative to better understand how treatments influence the dynamics of resistance evolution. Clinical treatments often combine multiple antibiotics aiming to increase treatment efficacy and minimise resistance evolution. In addition, chronic infections typically require long-term treatments that combine multiple antibiotics and antibiotic-free periods sequentially. Although treatment selection pressure is a fundamental determinant of resistance evolution, quantitative, systematic studies investigating the impact of treatment schemes on evolutionary dynamics in clinical treatments are lacking.
EvoComb proposes a multidisciplinary, hybrid approach that combines theoretical models, evolution experiments, and clinical data from patient treatments to elucidate the effects of treatment schemes that combine antibiotics on the evolution of antibiotic resistance. I will develop population genetic models and integrate them with clinical data to design, perform and interpret controlled evolution experiments with clinically relevant bacterial populations. This kind of approach has proven to be an effective tool for predicting and disentangling the effects of the different factors driving resistance evolution. I will also phenotypically characterise bacterial populations at different stages of evolution both in the lab and in the clinic, by quantitatively determining their drug responses. Using a dedicated robotic platform, I will address the reproducibility of results within evolutionary stochasticity via high-throughput experiments. Taken together, the outcomes of this project will substantially advance our understanding of the dynamics of resistance evolution during real-world treatments, with broad biomedical applications.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinador

UNIVERSITAT ZU KOLN
Aportación neta de la UEn
€ 300 352,08
Dirección
ALBERTUS MAGNUS PLATZ
50931 Koln
Alemania
Región
Nordrhein-Westfalen Köln Köln, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
Sin datos

Socios (2)