Antibiotikaresistente Bakterien gefährden die Antibiotikabehandlung von Millionen von Menschen weltweit und verursachen Hundertausende Todesfälle. Das Wissen um die Entwicklung von Antibiotikaresistenzen könnte helfen, optimale Behandlungsprotokolle, Angriffspunkte für Medikamente und neue Antibiotika-Kandidaten zu identifizieren. Eben das ist WissenschaftlerInnen nun gelungen. Sie haben ein Modell entwickelt, das Wachstumsraten und Resistenzentwicklung gängiger Bakterienmutanten bei unterschiedlichen Medikamentendosierungen vorhersagt.
Bakterien verändern ihr Genom, wenn sie Medikamenten ausgesetzt werden. Die mutierten Zellen wachsen in Gegenwart von Antibiotika stärker, in einer medikamentenfreien Umgebung ist das Wachstum geringer. Die Zellen müssen die Entscheidung über Resistenz jedoch optimieren. Das neue Modell beschreibt diesen Prozess. Erstautorin Fernanda Pinheiro, Uni Köln, vergleicht dies mit einem Unternehmer, der Häuser baut und verkauft: „Die Häuser wurden mit einem festen Budget gebaut. Je nach Standort muss man mehr oder weniger in den Schutz vor Kälte investieren und dafür Abstriche beim Design machen. Ein hässliches Haus verkauft sich aber schlecht. In ähnlicher Weise entscheidet die Evolution der Bakterien darüber, wieviel Proteine in die Antibiotikaresistenz investiert werden.“
Dabei haben Bakterien mehrere Optionen. Welche sie wählen, kann das Modell erfolgreich voraussagen. Pinheiro: „Um das Haus warm zu halten, kann man zum Beispiel in dicke Fenster oder in die Heiztechnik investieren. Was besser ist, entscheidet sich aus dem Ganzen, denn im Bakterium stehen die verschiedenen Zellteile in Abhängigkeiten. Mutationen verändern diese Teile und hinterlassen Spuren im Wachstumsmuster die genutzt werden können, um etwas über den Evolutionsprozess zu lernen und letztendlich die Evolution vorherzusagen.“
Referenz:
Universität Köln, Universität Uppsala
Metabolic fitness landscapes predict the evolution of antibiotic resistance, Nature 2021; https://www.nature.com/articles/s41559-021-01397-0
