Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Freien Universität Berlin und der Eidgenössischen Technische Hochschule (ETH) Zürich haben eine mathematische Methode zur Vorhersage von Resistenzen gegenüber Antibiotika und Arzneimitteln entwickelt. Das Verfahren wurde von der deutsch-schweizerischen Gruppe um Prof. Dr. Jens Rolff vom Fachbereich Biologie, Chemie, Pharmazie der Freien Universität und Professor Dr. Roland Regoes von der ETH Zürich erarbeitet; es kann auf verschiedenste Antibiotika angewandt werden. Die dafür benötigten Daten können für jedes Antibiotikum leicht erhoben werden.

Die Forscherinnen und Forscher erhoffen sich von dem Verfahren eine weitere Möglichkeit zur nachhaltigen Planung von Antibiotika-Therapien und zur Entwicklung neuer Antibiotika. Die Studie erschien in der jüngsten Ausgabe der Zeitschrift Proceedings of the Royal Society.

Die Erforschung und Vermeidung von Resistenzen auf Antibiotika zählt zu den größten Herausforderungen der Medizin. Ein Grund ist es, dass es extrem schwierig ist vorauszusagen, wann und wie eine Resistenz gegen Antibiotika entsteht. Das nun entwickelte Verfahren beruht auf der Dosis-Wirkung der Medikamente, also im Prinzip auf der Beobachtung, wie groß die Spanne ist zwischen einer Dosis, die keinen Effekt hat, und einer Dosis, die alle Bakterien abtötet. Klassische Antbiotika und eine neue Wirkstoffgruppe, die antimikrobiellen Peptide, unterscheiden sich fundamental in ihrer Dosis-Wirkung. Das vom Wissenschaftler-Team hervorgebrachte Modell sagt korrekt voraus, dass Resistenzen gegen antimikrobielle Peptide im Vergleich zu klassischen Antibiotika viel seltenter entstehen, was mit empirischen Daten übereinstimmt. Dieses neue Verfahren beruht auf Methoden, die bei Anwendern weit verbreitet sind. Damit steht ein Werkzeug zur Verfügung, das es erstmalig ermöglicht, Vorraussagen über die Neuentstehung Resistenzen zu machen. Es kann bei Einsatz und Entwicklung neuer Antibiotika eingesetzt werden, also bevor resistente Stämme auftreten.

Artikel
DOI: DOI: 10.1098/rspb.2017.2687

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