Antibiotikaresistente Bakterien gef\u00e4hrden die Antibiotikabehandlung von Millionen von Menschen weltweit und verursachen Hundertausende Todesf\u00e4lle. Das Wissen um die Entwicklung von Antibiotikaresistenzen k\u00f6nnte helfen, optimale Behandlungsprotokolle, Angriffspunkte f\u00fcr Medikamente und neue Antibiotika-Kandidaten zu identifizieren. Eben das ist WissenschaftlerInnen nun gelungen. Sie haben ein Modell entwickelt, das Wachstumsraten und Resistenzentwicklung g\u00e4ngiger Bakterienmutanten bei unterschiedlichen Medikamentendosierungen vorhersagt.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bakterien ver\u00e4ndern ihr Genom, wenn sie Medikamenten ausgesetzt werden. Die mutierten Zellen wachsen in Gegenwart von Antibiotika st\u00e4rker, in einer medikamentenfreien Umgebung ist das Wachstum geringer. Die Zellen m\u00fcssen die Entscheidung \u00fcber Resistenz jedoch optimieren. Das neue Modell beschreibt diesen Prozess. Erstautorin Fernanda Pinheiro, Uni K\u00f6ln, vergleicht dies mit einem Unternehmer, der H\u00e4user baut und verkauft: \u201eDie H\u00e4user wurden mit einem festen Budget gebaut. Je nach Standort muss man mehr oder weniger in den Schutz vor K\u00e4lte investieren und daf\u00fcr Abstriche beim Design machen. Ein h\u00e4ssliches Haus verkauft sich aber schlecht. In \u00e4hnlicher Weise entscheidet die Evolution der Bakterien dar\u00fcber, wieviel Proteine in die Antibiotikaresistenz investiert werden.\u201c<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Dabei haben Bakterien mehrere Optionen. Welche sie w\u00e4hlen, kann das Modell erfolgreich voraussagen. Pinheiro: \u201eUm 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 Abh\u00e4ngigkeiten. Mutationen ver\u00e4ndern diese Teile und hinterlassen Spuren im Wachstumsmuster die genutzt werden k\u00f6nnen, um etwas \u00fcber den Evolutionsprozess zu lernen und letztendlich die Evolution vorherzusagen.\u201c<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n