Un equipo de investigación del Centro RIKEN de Investigación de Dinámica de Biosistemas BDR en Japón ha logrado desarrollar experimentalmente la bacteria común Escherichia coli bajo la presión de una gran cantidad de antibióticos individuales. Al hacerlo, pudieron identificar los mecanismos y las limitaciones subyacentes a la resistencia a los medicamentos evolucionada. Sus hallazgos, publicados en la revista científica Comunicaciones de la naturaleza , se puede usar para ayudar a desarrollar estrategias de tratamiento con medicamentos que minimicen la posibilidad de que las bacterias desarrollen resistencia.
Contrarrestar las bacterias multirresistentes se está convirtiendo en un desafío global crítico. Parece que cada vez que desarrollamos nuevos antibióticos, surgen nuevas bacterias resistentes a los antibióticos durante el uso clínico. Para ganar este juego del gato y el ratón, debemos entender cómo la resistencia a los medicamentosevoluciona en bacterias. Naturalmente, este proceso es muy complicado, implica numerosos cambios en las secuencias del genoma y los estados celulares. Por lo tanto, nunca se ha informado de un estudio exhaustivo de la dinámica de resistencia para un gran número de antibióticos.
"La evolución de laboratorio combinada con análisis genómicos es un enfoque prometedor para comprender la dinámica de la resistencia a los antibióticos", explica Tomoya Maeda, investigadora de RIKEN BDR que dirigió este estudio. "Sin embargo, la evolución de laboratorio es muy laboriosa y requiere la transferencia en serie de cultivosdurante un largo período y una gran cantidad de experimentos paralelos ". Además, Maeda dice que identificar los genes que permiten la resistencia a los antibióticos no siempre es fácil debido a la gran cantidad de características genéticas contenidas en los datos.
Para superar estas limitaciones, el equipo desarrolló un sistema de cultivo robótico automatizado que les permitió realizar con éxito la evolución de laboratorio de alto rendimiento de E. coli durante más de 250 generaciones bajo la presión de 95 antibióticos diferentes. Con esta nueva capacidad, pudieron cuantificar los cambios en el transcriptoma de la bacteria, el conjunto de todos los ARN mensajeros y sus transcripciones, que es el registro de qué genes son realmenteComo resultado, el sistema produjo perfiles de resistencia para 192 de las cepas evolucionadas. Los investigadores también desarrollaron un método de aprendizaje automático para analizar esta gran cantidad de datos, lo que les permitió identificar genes tanto nuevos como conocidos que contribuyen a lapredicción de la evolución de la resistencia.
"Encontramos eso E. coliLa dinámica evolutiva de se puede atribuir a un número relativamente pequeño de estados intracelulares, lo que indica que probablemente esté equipado con solo un número limitado de estrategias para la resistencia a los antibióticos ", dice Maeda. Al poder cuantificar las limitaciones que afectan la evolución de los antibióticosresistencia en E. coli , el equipo espera poder predecir y, por lo tanto, controlar la resistencia a los antibióticos.
Por ejemplo, al usar este nuevo sistema, pudieron probar 2162 pares de combinaciones de medicamentos y descubrieron 157 pares que tienen el potencial de suprimir la adquisición de resistencia a los antibióticos en E. coli . Como dice Maeda, "Creemos que nuestros resultados se pueden aplicar al desarrollo de estrategias alternativas para suprimir la aparición de bacterias resistentes a los medicamentos".
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Materiales proporcionado por RIKEN . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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