开发中的创新模型可能使抗生素能够准确靶向身体特定区域的特定细菌。这一进展可能会显著改善我们对抗日益严重的抗生素耐药性问题的斗争。
鉴于抗生素耐药性问题日益严重，弗吉尼亚大学医学院的研究人员创建了先进的计算模型，这些模型可能使这些重要药物能够精确靶向身体特定区域的某些细菌。
目前，抗生素视所有细菌为敌，杀死它们所遇到的所有细菌。它们的广泛使用导致了越来越多的耐药细菌的出现，危及了医学科学对抗疾病的核心防线之一。
相反，弗吉尼亚大学的新策略旨在最小化细菌接触抗生素，从而降低耐药性发展的风险。这种方法也标志着精准医学的重大进步，使医疗提供者能够根据个体患者的需要定制治疗方案。患者可能接受针对特定问题的靶向抗生素，而不是开处方消灭有害和有益细菌的广谱抗生素。
弗吉尼亚大学生物医学工程系的研究人员Jason Papin博士指出：“许多生物医学问题极为复杂，计算模型已被证明是应对这些挑战的强大资源。我们对我们的细菌分子网络计算模型能帮助创造新的感染治疗策略感到乐观。”
更具针对性的抗生素
弗吉尼亚大学的这种新方法源于由Papin、博士生Emma Glass及其团队，与弗吉尼亚大学生物复杂性研究所的Andrew Warren博士合作所进行的卓越努力。他们共同开发了每种已知人类细菌病原体的复杂计算模型，所有这些病原体具有足够的遗传信息。
然后，Glass对所有模型进行了评估，并找出了细菌之间的共同特征。这项研究表明，栖息在身体某些区域的细菌，如胃部，通常展现出相似的代谢特征。实际上，它们的环境在很大程度上影响了它们的行为。
Glass表示：“我们的计算模型显示，居住在胃中的细菌表现出独特的特性。这些特征可以指导靶向抗生素的开发，我们希望有一天能够减轻耐药性感染的出现。”
在不同位置的微生物之间发现的共性可能为我们身体内的有害细菌提供了一些脆弱性。持续的研究可能使医疗提供者能够在指定区域靶向特定类型的细菌，减少对广谱抗生素的依赖。
通过应用他们的计算建模技术，Papin及其团队已成功抑制了实验室测试中有害胃细菌的生长。这一结果为他们建模策略的未来应用带来了良好的前景。
Papin表示：“我们还有很多工作要做，以验证这些概念在不同细菌和感染类型中的适用性。尽管如此，这项工作突显了数据科学和计算建模在应对生物医学研究重大挑战中的巨大潜力。”
