Opis projektu
Modelowanie ewolucji antybiotykooporności bakterii
Antybiotykooporność bakterii jest poważnym problemem zdrowotnym. Współistnienie antybiotykoopornych i wrażliwych genotypów w tej samej populacji nadal stanowi wyzwanie, któremu nie potrafimy sprostać. Co gorsza, stosowane obecnie modele epidemiologiczne pozwalają przewidywać przewagę tylko jednego z tych dwóch szczepów lub są zbyt ogólne. Twórcy finansowanego ze środków UE projektu PolyPath zamierzają rozwiązać ten problem, łącząc dynamikę rozwoju patogenów w organizmie gospodarza z przenoszeniem się bakterii pomiędzy gospodarzami. Modelowanie systemu rozwoju w organizmie gospodarza umożliwi prognozowanie tempa powstawania oporności oraz liczebności kolonii bakterii wrażliwych i bakterii opornych w sytuacji, gdy gospodarza poddano leczeniu antybiotykiem bądź nie. Bakterie oporne doskonale sobie radzą mimo kuracji antybiotykowej, zaś szczepy wrażliwe sprawniej atakują i kolonizują nieleczonych gospodarzy. W związku z tym badacze pomogą ustalić optymalne strategie leczenia, by rozwiązać problem antybiotykooporności.
Cel
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.
Dziedzina nauki
- 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
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordynator
75006 Paris
Francja