數(shù)學模型可預測抗生素療法成敗!

科技日報特拉維夫1月15日電(記者李茂)一個由以色列生物物理學家和醫(yī)生組成的團隊近日表示，他們開發(fā)出了一種數(shù)學模型，可以預測某些抗生素療法的成敗，從而幫助醫(yī)生根據(jù)患者的病情準確選擇抗生素，提高患者的治愈率和存活率。相關(guān)研究發(fā)表在最近的《科學》雜志上。

耶路撒冷希伯來大學的Natalie balaban教授和耶路撒冷Harze的Dirk 醫(yī)療中心的Masjid Ba-Mayer博士已經(jīng)證明，被認為具有耐藥性的細菌可以通過合理選擇或組合現(xiàn)有的抗生素來治療。Balaban表示，他們可以預測抗生素組合對不同細菌的有效性，并幫助醫(yī)生為患者選擇治療方案。

細菌可以發(fā)展防御能力，以應對其生活環(huán)境中的有害因素。常見的策略是“耐受”，即它們在抗生素治療期間處于休眠狀態(tài)。因為抗生素只能找到并殺死生長的靶標，細菌才能通過休眠存活下來，最終產(chǎn)生耐藥性。

和balaban的博士生Elliot Levin-Riesman博士在實驗室研究了受控細菌，并開發(fā)了一種數(shù)學模型，可以描述、測量和預測細菌何時會對特定抗生素產(chǎn)生耐藥性。與此同時，他們觀察到，當細菌對抗生素產(chǎn)生耐藥性時，它們更有可能產(chǎn)生耐藥性。

隨后，balaban與Ba-Meier合作，對醫(yī)療中心的耐甲氧西林金黃色葡萄球菌感染患者的細菌樣本進行分析，發(fā)現(xiàn)患者的模式與他們的實驗室發(fā)現(xiàn)非常相似，即細菌首先產(chǎn)生耐藥性，然后產(chǎn)生耐藥性，最后抗生素治療失敗。

從細菌耐受到抗生素耐藥的中間階段只持續(xù)了幾天，在標準的醫(yī)學實驗室是檢測不到的，但是balaban的數(shù)學模型可以檢測到。巴拉班表示，她希望在其他醫(yī)院患者和足夠多的患者中重復實驗，以證明數(shù)學模型的有效性。同時，她鼓勵更多的醫(yī)療中心采用他們團隊開發(fā)的測試，以便快速輕松地檢測患者的細菌是否對計劃的抗生素治療具有耐受性，然后進行管理。根據(jù)患者的細菌特征，醫(yī)生可以選擇對患者體內(nèi)細菌殺滅概率較高的抗生素。

從長遠來看，巴拉班認為，研究細菌的抗生素耐藥性和耐藥性的進化過程，可能會在癌癥治療中發(fā)揮作用，并用于指導癌癥治療，因為腫瘤細胞可能首先對化療和耐藥性產(chǎn)生耐藥性，然后對其他抗癌藥物產(chǎn)生耐藥性。

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細菌這種生物能力很強。最厲害的是，他們總能找到很多方法來抵抗抗生素，從而避免“全軍覆沒”的危險。這就是細菌耐藥性，一種被人類強化的自然現(xiàn)象?？膳碌氖?，細菌會將這種耐藥性“分享”給其他同類物種，并遺傳給下一代，不斷進化，最終人類會遭受感染卻無藥可救。因此，如果能準確預測抗生素研發(fā)的成敗，就相當于在人類抵抗細菌耐藥性的道路上點亮了一盞明燈。

編輯:李