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Modelo pode prever como interações medicamentosas influenciam a resistência aos antibióticos
Cientistas propuseram uma estrutura de modelagem que poderia prever como a resistência aos antibióticos evoluirá em resposta a diferentes combinações de tratamento, de acordo com um estudo publicado na revista científica eLife.
A pesquisa, coliderada pelo Dr. Kevin Wood, biofísico da Universidade de Michigan, nos Estados Unidos, pode ajudar os médicos a otimizar a escolha, o momento, a dose e a sequência dos antibióticos usados para tratar infecções comuns, ajudando a deter a ameaça crescente de resistência aos antibióticos à medicina moderna.
“As combinações de medicamentos são uma abordagem particularmente promissora para diminuir a resistência, mas os impactos evolutivos da terapia combinada permanecem difíceis de prever, especialmente em um ambiente clínico”, disse a Dra. Erida Gjini, primeira autora do artigo e pesquisadora da Universidade de Lisboa, em Portugal.
“As interações entre os antibióticos podem acelerar, reduzir ou até reverter a evolução da resistência, e a resistência a um medicamento também pode influenciar a resistência a outro. Essas interações envolvem genes, vias evolutivas concorrentes e estressores externos, tornando-se um cenário complexo para separar”, destacou a pesquisadora.
Em seu estudo, os pesquisadores procuraram simplificar as coisas. Eles fizeram uma medição fundamental da aptidão do micróbio – sua taxa de crescimento, medida por uma curva de crescimento simples ao longo do tempo – e ligaram isso à resistência a duas drogas teóricas. No modelo, eles presumiram que os mutantes resistentes a drogas respondem a uma alta concentração de droga exatamente da mesma maneira que as células sensíveis a drogas respondem a uma baixa concentração de droga.
Essa suposição de reescalonamento significa que o comportamento de crescimento dos mutantes pode ser inferido a partir do comportamento das células ancestrais (sensíveis), simplesmente medindo seu crescimento em uma faixa de concentrações. A equipe então conectou essa suposição a uma relação estatística para explicar como as interações medicamentosas e a resistência cruzada impactam a maneira como as populações evoluem a resistência quantitativamente e se adaptam às combinações de medicamentos.
Esse modelo de reescalonamento mostrou que a seleção de características de resistência é determinada tanto pela interação medicamentosa quanto pela resistência cruzada (em que as células desenvolvem resistência a um dos medicamentos e se tornam resistentes ao segundo medicamento ao mesmo tempo). Uma mistura de duas drogas no modelo leva a trajetórias de crescimento e taxas de adaptação de crescimento marcadamente diferentes, dependendo de como as drogas interagem.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade de Michigan (em inglês).
Fonte: Emily Packer, Universidade de Michigan.
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