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计算生物学家利用生物技术预测抗生素耐药性

2024-04-30 10:30:05 生活来源：

导读就在几天前，世界卫生组织(WHO)公布了12种抗生素耐药菌株的清单，这些菌株被认为是对人类健康的最大威胁。萨尔大学临床生物信息学教授安德...

就在几天前，世界卫生组织(WHO)公布了12种抗生素耐药菌株的清单，这些菌株被认为是“对人类健康的最大威胁”。萨尔大学临床生物信息学教授安德烈亚斯·凯勒(Andreas Keller)也在研究这些细菌耐药性。 “如果患者能够更快地获得最适合对抗相关疾病的治疗，这不仅对患者有利。它还有助于以更有针对性的方式分配现有的抗生素，从而使耐药性的发展能够放慢速度，”凯勒解释道。

发现细菌菌株中这些耐药性的现有方法非常耗时。首先，细菌在培养皿营养液中生长。一旦培养物可见，就可以测试其对抗生素的反应。但在结果得出结论之前，患者的宝贵时间就在流逝。 “医生可能需要大约 24 到 72 小时才能确定使用哪种抗生素进行相应的治疗。但医疗专业人员很少会让患者承受这么长时间的痛苦，因此他们倾向于依赖自己的经验，” Curetis 首席商务官 Achim Plum。 “如果医生选择了错误的抗生素，这对患者来说没有多大用处。更重要的是，每使用一次抗生素，产生耐药病原体的风险就会增加。而且由于细菌繁殖得非常快，这就像时间流逝中的进化一样，”说李子。这家来自德国南部的公司已经提供了使用特殊分子的快速测试程序，可检测病原体及其特定耐药性，适用于各种病症，包括肺部感染、组织和移植感染以及血液或腹腔感染。 Plum：“我们目前正在使用已知已有一段时间的抗生素耐药性遗传标记。通过这种方式，我们可以涵盖最常见的耐药机制。但我们也意识到，仍然有一些耐药性我们无法理解。这就是为什么我们我们也在尝试破译那些目前可能不常见但可能在未来成为主要威胁的机制，但为了开发更有效的测试程序，我们需要对从患者身上分离出的数百或数千种病原体进行研究。正在寻找病原体的完整遗传信息，以及它们对常见抗生素的反应，以便我们能够在抗生素耐药性和引发它们的基因变化之间建立联系。”

为此，Curetis 于 2016 年 9 月从西门子技术加速器收购了基因库 GEAR(“基因抗生素耐药性和敏感性”)。该数据库和相关平台是与两所大学合作开发的：基尔临床分子生物学研究所负责细菌基因测序，而 Andreas Keller 和他在萨尔大学的临床生物信息学工作组则专注于对 30 TB 数据库进行计算机辅助数据分析。

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