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将抗生素抗性细菌和免疫系统置于监视之下

由波士顿大学生物学家领导的一个研究小组将使用1000万美元的国立卫生研究院资助来研究免疫系统在抗生素抗性细菌出现中的作用。该研究可以作为技术应用开发的基础,帮助科学家预测某些细菌的耐药性,并确定有效的细菌感染治疗方案。

将抗生素抗性细菌和免疫系统置于监视之下

“有三个因素起作用:宿主,细菌和抗生素,”波士顿学院的Tim van Opijnen说,他是一名微生物系统生物学家,他使用机器人技术,高通量测序和计算方法来研究细菌和抗生素抗性。“实际上,我们很少了解这三者如何相互作用。”

自70年前引入抗生素以来,抗生素已用于治疗细菌感染患者。随着时间的推移,许多传染性生物已经适应了旨在杀死它们的药物,使得这些治疗效果降低。Van Opijnen是生物学助理教授和该项目的首席研究员,他将与BC计算机科学家JoséBento以及塔夫斯医学院,孟菲斯圣犹达儿童医院和匹兹堡医学院的研究人员合作。

该项目将使用尖端的基因组学研究工具和技术,包括转座子测序,或Tn-seq,这种技术可以快速梳理数百万个基因序列,并在细菌中挑出基因功能。Van Opijnen开发了Tn-seq,他用它来鉴定细菌中的某些基因,这些基因可以促进它们摆脱免疫系统的抗病能力。

“我们希望全面确定细菌如何与患者的免疫系统相互作用,以及这些相互作用如何允许或阻止抗生素抗性的进化,”van Opijnen说。在为期五年的研究中,该团队将使用高容量基因组测序技术,全基因组测序,免疫系统监测,神经网络和主动学习技术,该研究由美国国立卫生研究院国家过敏和传染病研究所资助。

van Opijnen说,这项拨款将进化生物学家,传染病专家和计算机科学家聚集在一起,努力改善高通量测序产生的大量数据的使用。“生物学充满了数据,但我们的分析工具可能比现在复杂得多,”他说。“我们达到这种复杂程度所需的是对其他学科的交叉,现在这种学科经常不会发生。这个项目是建立这种联系的机会。”

除了开发计算机模型以指导最佳治疗外,van Opijnen还表示,其他治疗应用可能包括提高准确性,预测耐药性的出现以及新抗生素靶点和治疗策略的发展。

降低抗生素耐药性的关键在于了解患者,细菌和药物如何相互作用。“免疫系统对于摆脱感染至关重要。它不仅仅是药物,”van Opijnen说。“这些药物降低了体内细菌的体积,因此免疫系统可以清除其余部分。但免疫系统需要配合药物才能获得成功。”

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