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根據(jù)發(fā)表在eLife上的一項研究，科學家們提出了一個建模框架，可以預測抗生素耐藥性如何隨著不同的治療組合而演變。
這項由密歇根大學生物物理學家 Kevin Wood 共同領導的研究可以幫助醫(yī)生優(yōu)化用于治療常見感染的抗生素的選擇、時間、劑量和順序，幫助阻止抗生素對現(xiàn)代醫(yī)學日益增長的威脅。
第一作者、葡萄牙里斯本大學研究員 Erida Gjini 說：“藥物組合是一種特別有前途的減緩耐藥性的方法，但組合療法的進化影響仍然難以預測，尤其是在臨床環(huán)境中。”
“抗生素之間的相互作用可以加速、減少甚至逆轉耐藥性的進化，對一種藥物的耐藥性也可能影響對另一種藥物的耐藥性。這些相互作用涉及基因、競爭性進化途徑和外部壓力因素，使其成為一個復雜的情況。”
在他們的研究中，Gjini 和 Wood 試圖簡化事情。他們對微生物適應性進行了基本測量——它們的增長率，通過隨時間變化的簡單生長曲線測量——并將其與對兩種理論藥物的抗性聯(lián)系起來。在模型中，他們假設耐藥突變體對高濃度藥物的反應與藥物敏感細胞對低濃度藥物的反應完全相同。
這種重新縮放的假設意味著突變體的生長行為可以從祖先(敏感)細胞的行為中推斷出來，只需通過測量它們在一定濃度范圍內(nèi)的生長即可。然后，該團隊將這一假設與一個著名的統(tǒng)計關系聯(lián)系起來，稱為價格方程，以解釋藥物相互作用和交叉耐藥性如何影響人群定量進化耐藥性和適應藥物組合的方式。
標簽： 藥物相互作用
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