Acinetobacter baumannii (A. baumannii ) vormt een aanzienlijke en groeiende bedreiging binnen Amerikaanse ziekenhuizen, die meer dan één op de honderd patiënten treft. Deze bacterie is berucht vanwege zijn aanpasbare genoom en de snelle ontwikkeling van antibioticaresistentie, waardoor infecties moeilijk te behandelen zijn en vaak tot ernstige gevolgen leiden.
De toenemende dreiging van A. baumannii Infecties
De bezorgdheid rond A. baumannii wordt onderstreept door onderzoek waaruit blijkt dat ongeveer een derde van de in ziekenhuizen opgelopen infecties door deze bacterie in de VS resistentie vertoont tegen carbapenems, een cruciale klasse antibiotica. Deze resistente infecties worden in verband gebracht met hogere sterftecijfers, langere ziekenhuisverblijven en frequente overdrachten naar andere zorginstellingen – uitkomsten die de urgentie benadrukken van het begrijpen en bestrijden van deze bacteriële dreiging.
Weerstandsmechanismen in kaart brengen: een experimentele evolutiebenadering
Onderzoekers van Sanford Burnham Prebys en Roche Pharmaceuticals hebben onlangs bevindingen gepubliceerd in Antimbiotic Agents and Chemotherapy, waarin een nieuwe aanpak wordt beschreven om de genetische mutaties in kaart te brengen die antibioticaresistentie in A veroorzaken. baumannii. Hun methode maakt gebruik van een ‘experimentele evolutie’-techniek, waarbij de nadruk ligt op twee ongebruikelijke antibiotica, tigecycline en colistine – vaak beschouwd als laatste verdedigingsmechanismen tegen A. baumannii -infecties.
“Deze antibiotica vormen het laatste redmiddel van artsen voor A. baumannii -infecties”, aldus Andrei Osterman, Ph.D., een professor die betrokken is bij het onderzoek. “Hoewel de resistentie momenteel relatief laag is in de VS, neemt deze toe, wat aanleiding is voor ons onderzoek naar hoe deze bacteriën nieuwe resistentiemechanismen verwerven.”
De morbidostaat: een bacteriële evolutiemachine
De innovatieve aanpak van het team maakt gebruik van een gespecialiseerd apparaat dat een morbidostaat wordt genoemd. Dit systeem maakt continue bacteriegroei mogelijk onder toenemende antibioticadruk over meerdere generaties. Een computer controleert het proces, houdt de groeisnelheid van de cultuur in de gaten en introduceert geleidelijk toenemende concentraties van het antibioticum, waardoor de omstandigheden in het menselijk lichaam effectief worden nagebootst – een realistischer scenario dan traditionele laboratoriummethoden.
‘Zie het als een evolutiemachine’, beschreef Osterman. “Gecombineerd met genomische sequencing stelt het ons in staat een uitgebreide kaart te maken van vrijwel alle mogelijke mutaties die antibioticaresistentie veroorzaken.”
Belangrijkste bevindingen: resistentieroutes voor Tigecycline en Colistine
De karteringsinspanningen van de onderzoekers bevestigden en verbreedden met succes de bestaande kennis over de primaire mechanismen van resistentie tegen zowel tigecycline als colistine. Voor tigecycline bestaat de meest voorkomende route naar resistentie uit mutaties die de activiteit van effluxpompen versterken – systemen binnen de bacteriën die het medicijn isoleren en verwijderen voordat het de cel kan beschadigen.
“Dit is een beproefd mechanisme,” merkte Osterman op, “en onze bevindingen vergroten ons begrip van de reeks mutaties die betrokken zijn bij het aandrijven van tigecyclineresistentie bij A. baumannii aanzienlijk.”
Met betrekking tot colistineresistentie identificeerde het team mutaties die de activiteit van een specifiek enzym beïnvloeden. Deze mutaties belemmeren het vermogen van het enzym om het antibioticum af te leveren op het beoogde doelwit binnen de bacteriële celwand.
Predictive Genomics: een weg naar gerichte behandeling
De onderzoekers zijn optimistisch dat deze nieuw verworven kennis kan worden gebruikt om antibioticaresistentie in klinische omgevingen te voorspellen. Door hun uitgebreide kaart van resistentiemutaties te vergelijken met de genomen van bacteriën die uit patiënten zijn geïsoleerd, kunnen ze voorspellingen doen over de gevoeligheid voor geneesmiddelen en behandelbeslissingen onderbouwen.
“We hebben nu toegang tot meer dan 10.000 openbaar beschikbare genomen van A. baumannii isolaten, die we in onze vergelijkende analyse hebben opgenomen”, legt Osterman uit.
Dit onderzoek, gecombineerd met eerdere onderzoeken naar antibioticaresistentie bij andere pathogenen, vertegenwoordigt een belangrijke stap in de richting van op genomics gebaseerde voorspellingen van medicijnresistentie.
De gevolgen van een behandeling met vallen en opstaan
De huidige praktijk van het met vallen en opstaan behandelen van infecties – het voorschrijven van antibiotica zonder te weten of de bacteriën al resistent zijn – kan onbedoeld de verspreiding van resistentie versnellen. “Wanneer patiënten worden behandeld met antibiotica waartegen de bacteriën al resistent zijn, bevordert dit de resistentie verder en verspilt het kostbare tijd die patiënten misschien niet hebben”, concludeerde Osterman. Het vermogen om resistentieprofielen te voorspellen zou een revolutie teweeg kunnen brengen in de manier waarop artsen de behandeling benaderen, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor meer gerichte en effectieve therapieën.
