Projektbeschreibung
Modellierung der Entwicklung bakterieller Antibiotikaresistenzen
Bakterielle Antibiotikaresistenzen stellen ein ernstes Gesundheitsproblem dar. Die Koexistenz antibiotikaresistenter und -sensitiver Genotypen innerhalb derselben Population ist noch immer ein ungelöstes Problem. Derzeit angewendete epidemiologische Modelle sagen die Dominanz eines der beiden Stämme voraus oder ihnen fehlt es an der Allgemeingültigkeit. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts PolyPath sollen diese Probleme gelöst werden, indem die pathogene Dynamik im Wirt sowie die Übertragung von Bakterien zwischen Wirten verknüpft wird. Mithilfe der Modellierung des Systems innerhalb des Wirts können die Rate der Resistenzentwicklung sowie die Häufigkeit sensitiver und resistenter Bakterien mit oder ohne Antibiotikabehandlung vorhergesagt werden. Die resistenten Bakterien gedeihen unter Antibiotikabehandlung, der sensitive Stamm hingegen ist beim Befall und bei der Kolonisation unbehandelter Wirte im Vorteil. Das Projekt wird dazu beitragen, die optimalen Behandlungsstrategien für die Bekämpfung von Antibiotikaresistenzen zu bestimmen.
Ziel
Understanding and controlling the evolution of antibiotic resistant strains is one of the biggest public health challenges of our time. Despite a vast amount of data gathered and models being developed, coexistence of antibiotic resistant and sensitive genotypes within the same bacterial pathogen is still an unresolved problem. Simple epidemiological models predict the dominance of either of the two strains while more complex models suffer from generality. Using empirical evidence, I set out to resolve this problem by coupling within-host pathogen dynamics and between-host transmission of bacteria. First, stochastically modelling the within-host system I will develop predictions for the rate of resistance emergence and abundance of sensitive and resistant individuals in hosts with or without antibiotic treatment. While resistant bacteria thrive under antibiotic treatment, the sensitive strain has an advantage in invading and colonising untreated hosts. The outcomes help to get a more detailed understanding of the within-host dynamics, e.g. identification of optimal treatment strategies to confine the evolution of antibiotic resistance. Feeding these results into the dynamics on the population level, the between-host level, will result in a within-between-host feedback. Fitting and confronting the model to empirical data on prevalence and resistance emergence in Streptococcus pneuomoniae and Escherichia coli will conclude this project. The mechanistic implementation of the dynamics can immediately be linked to data which is of great importance given the increasing amount of empirical studies in the field of epidemiology. Through the theoretical and applied results, the study will add new insights and predictions in the field of infectious disease evolution and be able to identify factors enabling the stable coexistence of antibiotic resistant and sensitive bacteria.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencesbiological sciencesmicrobiologybacteriology
- medical and health scienceshealth sciencespublic healthepidemiology
- medical and health scienceshealth sciencesinfectious diseases
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacypharmaceutical drugsantibiotics
- medical and health sciencesbasic medicinepharmacology and pharmacydrug resistanceantibiotic resistance
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
75006 Paris
Frankreich