Un nuevo modelo puede predecir la evolución de la resistencia a los antibióticos en las bacterias
Un equipo internacional de investigación ha desarrollado un modelo que predice las tasas de crecimiento y los mecanismos de resistencia de los mutantes bacterianos más comunes a diferentes dosis de fármacos
Un equipo de científicos de la Universidad de Colonia (Alemania) y la Universidad de Uppsala (Suecia) ha creado un modelo que permite describir y predecir la evolución de la resistencia a los antibióticos en las bacterias. La resistencia a los antibióticos evoluciona a través de diversos mecanismos. Una cuestión central y aún no resuelta es cómo la evolución de la resistencia afecta al crecimiento celular a diferentes concentraciones de fármacos. El nuevo modelo predice las tasas de crecimiento y los niveles de resistencia de mutantes bacterianos resistentes comunes a diferentes dosis de fármacos. Estas predicciones se confirman mediante curvas empíricas de inhibición del crecimiento y datos genómicos de poblaciones de Escherichia coli.
La resistencia a los antibióticos surge a través de la evolución. Las bacterias cambian su genoma y se vuelven menos sensibles a los fármacos. Sin embargo, las mutaciones de resistencia suelen tener un coste para las bacterias en ausencia de antibióticos. Las células mutantes tienen un mayor crecimiento en presencia del fármaco, pero en un entorno sin fármacos, su tasa de crecimiento es inferior a la del tipo salvaje susceptible a los antibióticos. Las células tienen que optimizar su decisión sobre la resistencia. Hemos creado un modelo que describe este proceso", explica la autora principal, Fernanda Pinheiro, del Instituto de Física Biológica de la Universidad de Colonia.
El proceso puede compararse con la construcción y comercialización de casas, explicó: "Las casas se construyen con un presupuesto fijo. Dependiendo de la ubicación, hay que invertir más o menos para aislar del frío y, a cambio, hacer concesiones en el diseño. Pero una casa fea también se vende mal. Del mismo modo, la evolución de las bacterias determina qué parte de su contenido proteico se invierte en la resistencia a los antibióticos".
Esta predicción es muy difícil porque la bacteria suele tener múltiples opciones para crear defensas. 'Sorprendentemente, nuestro modelo predice con éxito qué mecanismos de resistencia a los antibióticos es probable que evolucionen en una población bacteriana en determinadas condiciones', dijo Pinheiro. Siguiendo con la analogía de construir una casa: Para mantener la casa caliente, se puede invertir en ventanas gruesas o en tecnología de calefacción. Qué opción es mejor depende de todo el sistema, porque en una bacteria, diferentes partes de la célula son interdependientes. Las mutaciones cambian estas partes y dejan huellas en el patrón de crecimiento que, a su vez, pueden utilizarse para aprender y, en última instancia, predecir la evolución".
Las bacterias resistentes amenazan el tratamiento con antibióticos de millones de personas en todo el mundo y causan cientos de miles de muertes cada año. En 2019, la OMS incluyó la resistencia a los antibióticos en su lista de las 10 principales amenazas para la salud mundial. Por lo tanto, los conocimientos sobre la evolución de la resistencia a los antibióticos pueden ayudar a identificar protocolos de tratamiento óptimos, objetivos de medicamentos y nuevos candidatos a antibióticos. Los nuevos conocimientos pueden ser útiles para tomar mejores decisiones sobre el uso de antibióticos. Si podemos anticiparnos a lo que pueden hacer las bacterias en diferentes circunstancias, podemos pensar de forma más específica en intervenciones para evitar la evolución de la resistencia", dijo Pinheiro.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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