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Bakterien spielen auf Zeit, wenn Antibiotika angreifen

Studie der Rice University schlägt Strategien für eine bessere Dosierung zur Bekämpfung von Infektionen vor

26.03.2019

U.S. Centers for Disease Control and Prevention

Wissenschaftler der Rice University haben ein Modell entwickelt, um vorherzusagen, wie lange es durchschnittlich dauert, bakterielle Infektionen wie die durch Shigella, oben, verursachten mit Antibiotika zu beseitigen. Das Modell könnte Ärzten helfen, Resistenzen zu bekämpfen, indem sie Antibiotika verschreiben, die einen Patienten weder über- noch unterdosieren.

Wenn ein Antibiotikum nicht alle Bakterien abtötet, die einen Patienten infizieren, können die überlebenden Erreger besonders geschickt darin sein, ihr Wiederauftreten zeitlich zu planen.

Theoretische Wissenschaftler der Rice University haben einen besseren Weg vorgeschlagen, um zu verstehen, wie man Antibiotika verschreibt, um jedes einzelne Bakterium abzutöten oder sie zumindest davon abzuhalten, Resistenzen zu entwickeln.

Anatoli Kolomeisky, ein Professor für Chemie und Chemie- und Biomolekulartechnik, hält die Antibiotikaresistenz für das "ernsteste Problem des 21. Jahrhunderts".

Eine neue Studie von Kolomeisky und dem Postdoc Hamid Teimouri zeigt, dass schwankende Wachstumsraten von Bakterien die nötige Zeit, damit eine Bakterienkolonie abstirbt, verlängern und so die Resistenzentwicklung besser beeinflussen können.

"Unsere Berechnungen deuten darauf hin, dass diese Fluktuation, die Bakterien leicht errieichen können, ihnen helfen könnte, ihre Zeit abzuwarten und verschiedene Mutationen auszuprobieren", sagte Kolomeisky. "Wir denken, das ist der mögliche erste Schritt zur Antibiotikaresistenz."

Die Forscher zeigen, dass es keine Korrelation zwischen den häufig verwendeten Wahrscheinlichkeiten für das Aussterben von Bakterien zur Bestimmung der Antibiotikadosen und den tatsächlichen Extinktionszeiten gibt.

"Es gibt weltweit und vor allem in diesem Land einen massiven Missbrauch von Antibiotika", sagte Kolomeisky. "In den letzten fünf Jahren ist die Zahl der Antibiotika-Rezepturen um 4 Prozent gestiegen. Im Wesentlichen wird eine große Menge an Antibiotika an die Menschen verabreicht, wenn sie nicht benötigt werden."

Die Forscher argumentierten, dass es eines Tages möglich sein sollte, eine genauere Dosis zu verschreiben, indem man die Größe einer infizierenden Kolonie und die durchschnittliche Zeit, die es braucht, um sie vollständig auszurotten, kennt. Sie stellen ein vorläufiges Modell vor, aus dem die Pharmaunternehmen lernen könnten, wie man bessere Strategien zur Verbesserung der Behandlung von Infektionen entwickelt.

Bakterielle Populationsdynamik ist der Schlüssel zur Studie, sagte Kolomeisky.

"Wenn Ärzte berechnen, wie viel Antibiotikum jemand bekommen sollte, behandeln sie alle gleich", sagte er. "Das ist bereits ein großer Fehler. Sie gehen davon aus, dass jemand eine große Menge an Bakterien in seinem Körper hat und verwenden ein sehr einfaches deterministisches Modell, um die minimale Konzentration an Antibiotika zu bestimmen. Unterhalb dieser Schwelle sagen sie, dass man nicht geheilt wird, und über der Schwelle hinaus wirst du immer geheilt werden."

"So bekommt jeder genau eine Tablette pro Tag, und es spielt keine Rolle, ob man ein Kind oder ein Erwachsener ist", sagte er.

Diese Einheitsstrategie berücksichtigt keine Schwankungen in der Wachstumsrate von Bakterien, sagte Kolomeisky. Das neue Modell berücksichtigt diese zufälligen Schwankungen, wenn es die durchschnittliche Zeit, die eine Population zum Sterben benötigt, berechnet.

"Das Problem tritt auf, wenn die Antibiotika wirken und man den Punkt erreicht, an dem wo es fast keine Bakterien gibt", sagte er. "Wenn es fast keine gibt oder die Zahlen relativ klein sind, werden sogenannte stochastische (zufällige) Effekte wichtig. Wir wissen, dass es ausreicht, nur 10 Salmonellen oder Shigella-Bakterien zu haben, damit die Infektion wieder beginnt."

Kolomeisky sagte, dass aktuelle Modelle den Ärzten nur die Wahrscheinlichkeit angeben, dass ein Antibiotikakurs einen Patienten heilen wird.

"Wir kümmern uns viel mehr um die durchschnittliche Heilungszeit, nicht um die Wahrscheinlichkeit", sagte er. "Das wird den Ärzten eine viel klarere Beschreibung geben, was zu tun ist."

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