Efectos en la aptitud de las mutaciones gen\u00e9ticas knock-out en E. coli en presencia de cuatro antibi\u00f3ticos. Cr\u00e9dito: DOI: 10.7554\/eLife.73250 <\/p>\n
Las bacterias han evolucionado peligrosamente para frustrar muchos de los medicamentos que fueron dise\u00f1ados para matarlas. Como resultado, una creciente crisis de resistencia a los antibi\u00f3ticos es responsable de m\u00e1s de 700 000 muertes cada a\u00f1o, emergiendo como uno de los problemas de salud m\u00e1s apremiantes del mundo. <\/p>\n
Dado que el desarrollo de nuevos antibi\u00f3ticos para tratar infecciones se ha estancado, muchos pacientes ahora reciben tratamientos basados en m\u00faltiples f\u00e1rmacos con la esperanza de que sus efectos terap\u00e9uticos conjuntos puedan prevenir la evoluci\u00f3n de una mayor resistencia. Sin embargo, existen muchos riesgos e inc\u00f3gnitas involucrados en estos tratamientos con m\u00faltiples medicamentos.<\/p>\n
Administrar un medicamento a un paciente a menudo hace que las bacterias desarrollen resistencia contra \u00e9l. Afortunadamente, algunos de estos mutantes resistentes se vuelven m\u00e1s susceptibles a un segundo f\u00e1rmaco, lo que permite a los m\u00e9dicos tratar la infecci\u00f3n con \u00e9xito. Sin embargo, los m\u00e9dicos no siempre pueden estar seguros de cu\u00e1ndo y si la evoluci\u00f3n tomar\u00e1 este curso afortunado. Peor a\u00fan, la resistencia contra el f\u00e1rmaco inicial puede ser contraproducente y provocar un aumento de la resistencia contra el segundo f\u00e1rmaco, dejando a los m\u00e9dicos sin m\u00e1s opciones de tratamiento.<\/p>\n
Los cient\u00edficos de la Universidad de California en San Diego ahora han desarrollado una forma que puede ayudar a los m\u00e9dicos a calcular las probabilidades de resultados fortuitos para diferentes pares de medicamentos y, por lo tanto, aumentar las probabilidades de un tratamiento exitoso. Como se describe en la revista eLife, la estudiante graduada Sarah Ardell y el profesor asistente Sergey Kryazhimskiy desarrollaron un modelo matem\u00e1tico que puede calcular el riesgo de evoluci\u00f3n de resistencia para varios pares de medicamentos.<\/p>\n
\u00abEl problema con el uso de m\u00faltiples medicamentos para tratar bacterias es que simplemente no sabemos qu\u00e9 mutaciones est\u00e1n disponibles para las bacterias\u00bb, dijo Kryazhimskiy, de la Secci\u00f3n de Ecolog\u00eda, Comportamiento y Evoluci\u00f3n de la Divisi\u00f3n de Ciencias Biol\u00f3gicas. \u00abEn muchas situaciones, las bacterias pueden tener acceso a mutaciones que las hacen resistentes a ambos f\u00e1rmacos, as\u00ed como a mutaciones que las hacen resistentes al primer f\u00e1rmaco pero susceptibles al segundo. En tales situaciones, es muy dif\u00edcil predecir de qu\u00e9 manera la la poblaci\u00f3n evolucionar\u00e1. El modelo que desarrollamos nos permite hacer estas predicciones\u00bb.<\/p>\n
Al desarrollar el modelo, Ardell y Kryazhimskiy utilizaron un nuevo concepto llamado \u00abJDFE\u00bb, que significa \u00abdistribuci\u00f3n conjunta de efectos de aptitud ( de nuevas mutaciones)\u00bb. JDFE caracteriza los diversos tipos de mutaciones disponibles para las bacterias y permite a los investigadores clasificar los pares de f\u00e1rmacos en aquellos que facilitan o dificultan la resistencia a m\u00faltiples f\u00e1rmacos.<\/p>\n
Habiendo analizado los datos mutacionales disponibles para la bacteria Escherichia coli, los investigadores descubrieron muchas mutaciones de resistencia contra varios antibi\u00f3ticos de uso com\u00fan que conducen a sensibilidad colateral (un resultado beneficioso) o resistencia colateral (un resultado perjudicial) con otros medicamentos. Dicen que su nuevo modelo podr\u00eda ayudar a predecir mejor los resultados de la resistencia, lo que significa una victoria para los pacientes infectados, aunque no es infalible dada la inevitable aleatoriedad de la evoluci\u00f3n.<\/p>\n
Ardell dijo que le sorprendi\u00f3 saber que la resistencia a los antibi\u00f3ticos no puede considerarse como un simple proceso determinista. Cuanto m\u00e1s aprendi\u00f3, m\u00e1s claro qued\u00f3 que las diferentes poblaciones bacterianas desarrollan resistencia de diferentes maneras, incluso en condiciones de laboratorio controladas. Descubri\u00f3 que los mismos experimentos llevados a cabo por diferentes laboratorios a menudo producen resultados contradictorios.<\/p>\n
La cepa de bacterias, la concentraci\u00f3n de f\u00e1rmacos y los nutrientes en el entorno del organismo pueden conducir a resultados mixtos.<\/p>\n
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\u00abPero incluso si todas esas cosas son exactamente iguales, podr\u00eda obtener resultados diferentes en dos iteraciones diferentes solo porque la evoluci\u00f3n se acumula por mutaciones aleatorias\u00bb, dijo Ardell. \u00abDos poblaciones diferentes podr\u00edan haber acumulado al azar diferentes mutaciones con diferentes efectos colaterales, incluso si todo lo dem\u00e1s es igual. Hay tanta variabilidad y aleatoriedad en estos procesos, que es algo incre\u00edblemente importante en lo que pensar para los pacientes. Queremos dar medicamentos pares que estamos seguros de que, en la medida de lo posible, producir\u00e1n sensibilidad colateral y no solo el 50 por ciento del tiempo\u00bb.<\/p>\n
Los investigadores indican que a\u00fan queda mucho por aprender sobre la diversidad de efectos colaterales de la resistencia mutaciones.<\/p>\n
Ardell ahora est\u00e1 estudiando pares de medicamentos que tratan el mismo objetivo, el ribosoma, un complejo proteico importante dentro de las c\u00e9lulas bacterianas. Ella est\u00e1 construyendo un modelo metab\u00f3lico de la c\u00e9lula para comprender JDFE desde una perspectiva mecanicista.<\/p>\n
\u00abEl quid de nuestro resultado es que podemos predecir la probabilidad de desarrollar resistencia colateral\u00bb, dijo Kryazhimskiy. \u00abNo es perfecto, pero es preferible a no tener idea de lo que suceder\u00e1. Si elegimos los pares de medicamentos con cuidado, podemos minimizar la probabilidad de resistencia colateral. No podemos evitar por completo el resultado adverso, pero podemos minimizar la posibilidad que suceder\u00e1. Nuestro trabajo puede eventualmente ayudar a los m\u00e9dicos a elegir medicamentos que minimicen la evoluci\u00f3n de la resistencia a m\u00faltiples f\u00e1rmacos\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El modelo matem\u00e1tico predice el efecto de las mutaciones bacterianas en el \u00e9xito de los antibi\u00f3ticos M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Sarah M Ardell, Sergey Kryazhimskiy, La gen\u00e9tica poblacional de la resistencia y la sensibilidad colaterales, eLife (2021). DOI: 10.7554\/eLife.73250 Informaci\u00f3n del diario:<\/strong> eLife <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de California – San Diego Cita<\/strong>: Nueva herramienta eval\u00faa los riesgos evolutivos de los antibi\u00f3ticos (2022, enero 19) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2022-01-tool-evolutionary-antibiotics.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Efectos en la aptitud de las mutaciones gen\u00e9ticas knock-out en E. coli en presencia de cuatro antibi\u00f3ticos. Cr\u00e9dito: DOI: 10.7554\/eLife.73250 Las bacterias han evolucionado peligrosamente para frustrar muchos de los medicamentos que fueron dise\u00f1ados para matarlas. Como resultado, una creciente crisis de resistencia a los antibi\u00f3ticos es responsable de m\u00e1s de 700 000 muertes cada … Continuar leyendo \u00abNueva herramienta eval\u00faa los riesgos evolutivos de los antibi\u00f3ticos\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-6428","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6428","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6428"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6428\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6428"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6428"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6428"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}