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

Descrizione del progetto

Chiarire l’evoluzione della resistenza nei regimi terapeutici a base di combinazioni di antibiotici

La resistenza agli antibiotici è una minaccia crescente per la salute pubblica a livello globale. I regimi terapeutici che combinano in sequenza più antibiotici e periodi senza antibiotici potrebbero ridurre al minimo l’evoluzione della resistenza, ma questa ipotesi non è stata ancora verificata in modo rigoroso. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto EvoComb si propone di colmare questa lacuna conoscitiva, combinando modelli teorici, dati clinici ed esperimenti di evoluzione. L’integrazione di modelli di genetica delle popolazioni con i dati clinici favorirà la progettazione e l’interpretazione di esperimenti di evoluzione controllata. I risultati saranno confrontati con la stocasticità evolutiva, ovvero eventi casuali imprevedibili che determinano le traiettorie evolutive. EvoComb determinerà inoltre le risposte ai farmaci delle popolazioni batteriche in diverse fasi dell’evoluzione. Con una comprensione migliore delle dinamiche di resistenza, potrebbe essere possibile individuare interventi di mitigazione.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinatore

UNIVERSITAT ZU KOLN
Contributo netto dell'UE
€ 300 352,08
Indirizzo
ALBERTUS MAGNUS PLATZ
50931 Koln
Germania
Regione
Nordrhein-Westfalen Köln Köln, Kreisfreie Stadt
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)