Ansökan: Evolutionära banor till antibiotikaresistens

Tidsperiod:

1 januari 2013 – 31 december 2017

Projektledare:

Diarmaid Hughes

Finansiär:

Vetenskapsrådet

Bidragstyp:

Projektbidrag

Budget:

4 160 000 SEK

Antibiotikaresistens hos bakterier ökar och hotar att reducera våra mediciska möjligheter till vad de var innan vi började använda antibiotika. För att förhindra denna katastrof måste vi upptäcka och utveckla nya antibiotika som det inte finns någon för-existerande resistens mot. Eftersom bakteriers resistens mot antibiotika alltid återkommer, måste vi också utveckla kunskap för att bättre kunna kontrollera och styra resistensutvecklingen, och för att förhindra att vi upprepar de misstag vi begått tidigare decennier. Trots årtionden av forskning om antibiotikaresistens vet vi, överraskande nog, väldigt lite om hur resistens utvecklas. För närvarande vet vi åtminstone tre saker om evolution av antibiotikaresistens: (i) vi känner till många enskilda gener och mutationer som ökar antibiotikaresistens, (ii) vi vet att de flesta av dessa resistensgener eller mutationer minskar resistenta bakteriers ?fitness?, (iii) vi vet att resistenta bakterier i princip kan återställa sin fitness genom att förvärva sekundära mutationer. Däremot vi vet nästan ingenting om de genetiska banorna för resistensutveckling: hur många mutationer som är involverade i resistensutvecklingen, hur och var de selekteras, hur mycket de specifika mutationerna som selekterats beror på den specifika miljön (t.ex. mängd och typ av antibiotika), och vilka och hur många kompenserande mutationer som är inblandade eller krävs för att resistenta mutanter skall etablera sig stabilt i en population. Dessa frågor kommer att behandlas i detta projekt.

Vi kommer att kombinera teori och experiment för att generera kunskap som kan användas för att styra frekvensen av antibiotikaresistens. Vi kommer att fokusera på utvecklingen av en bakterie-antibiotikakombination som har klinisk relevans (E. coli-ciprofloxacin). Bakteriestammarna kommer att evolveras under selektion till förutbestämda resistensslutpunkter. För att analysera de evolverade stammarna kommer vi att använda helgenomsekvensering. Olika evolutionsexperiment kommer att utföras inom ramen för en mängd olika kliniskt relevanta förhållanden, så som olika flaskhalsar i bakterieöverföring mellan selektionscyklerna, exponering för olika antibiotikanivåer, olika genetiska utgångspunkter och olika mutationshastigheter. I preliminära experiment har vi sett att de evolutionära banorna som leder till resistens alltid involverar flera mutationer (inklusive kända resistensmutationer, plus flera eller ibland många, okända mutationer) och att det genetiska utfallet av de evolverade bakterierna är starkt miljöberoende (d.v.s. vi hittar olika distinkta kombinationer av mutationer, beroende på den selektiva miljön). För att kunna rekapitulera de evolutionära banorna som leder till antibiotikaresistens, bestämma den funktionella betydelsen av enskilda mutationer, identifiera epistatiska relationer mellan mutationer och för att kunna utveckla modeller för utvecklingen av resistens i de olika selektiva miljöerna kommer vi att använda genetisk ?recombineering?, byggande av isogena stammar samt högupplösta tävlingar mellan genetiskt olika bakterier i relevanta miljöer. Dessa modeller kommer att förbättra vår förmåga att förstå och tolka genotyper och fenotyper (genetisk information och fysiologisk funktion) hos kliniskt isolerade antibiotikaresistenta bakterier.

Den totala betydelsen av detta projekt är att vi för första gången kommer att få en uppsättning relativt kompletta bilder av hur resistensutvecklingen beror på olika kontrollerade miljöer. Dessa bilder kommer att bli som ett pussel, där vi experimentellt kan undersöka och förstå hur varje enskild bit (mutation) bidrar till den övergripande strukturen (antibiotikaresistens). Denna information kommer att vara användbar i övervakningsstudier av resistensutvecklingen, i klinisk mikrobiologi för att tolka genotyper hos kliniska isolat, i antibiotikadosering och för att ge en rationell grund för att förbättra utformningen av effektiva antibiotikabehandlingar inklusive kombinationsb