Oporność na antybiotyki to jedno z największych wyzwań zdrowia publicznego na świecie. Według danych, każdego roku ponad milion osób umiera z powodu infekcji wywołanych przez bakterie odporne na leczenie antybiotykami. Organizacja Światowej Zdrowia (WHO) prognozuje, że do 2050 roku sama oporność bakterii może stać się główną przyczyną zgonów na świecie, wyprzedzając choroby sercowo-naczyniowe i nowotwory. W miarę jak coraz więcej bakterii uodparnia się na dotychczas dostępne leczenia, globalny kryzys w medycynie staje się coraz bardziej wyraźny.
Istnieje jednak światełko w tunelu. Naukowcy z Uniwersytetu Tulane odkryli unikalny genetyczny „podpis” w bakteriach, który pozwala przewidywać ich potencjał do rozwinięcia oporności na antybiotyki. Odkrycia te, opublikowane na łamach prestiżowego czasopisma Nature Communications, mogą okazać się kluczowe w opracowywaniu precyzyjnych i skutecznych terapii przeciwko patogenom, które dotąd były praktycznie nieuleczalne.
„Jeśli znajdziemy ten wzorzec w genomie bakterii, możemy przewidywać, że stanie się oporna na leczenie antybiotykami” – tłumaczy dr Kalen Hall, główny autor badania. Doktor Hall, jeszcze jako student Uniwersytetu Tulane, przeprowadził to pionierskie badanie, które teraz otwiera nowy rozdział w walce z opornością na leki.
Kluczowym obiektem badań była bakteria Pseudomonas aeruginosa. Jest to dobrze znany „weteran” wielolekooporności, który często wywołuje zakażenia w szpitalach. Bakteria ta jest szczególnie podatna na zaburzenia w swoim mechanizmie naprawy DNA, co prowadzi do częstych mutacji, zwiększając szanse na rozwinięcie oporności na leczenie.
Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych technik analizy mutacyjnych wzorców DNA, naukowcy odkryli specyficzny genetyczny „odcisk palca” związany z tymi zaburzeniami. Metoda ta, stosowana dotychczas głównie w badaniach nad nowotworami do mapowania zmian genetycznych w guzach, okazała się równie skuteczna w badaniach nad bakteriami.
„To jest jak odcisk palca, który pozwala nam przewidzieć obecność bakterii zdolnych do rozwoju oporności na wiele leków” – wyjaśnia dr Zac Pursell, profesor biochemii i biologii molekularnej na Uniwersytecie Tulane.
Proces rozwijania oporności następuje zwykle wtedy, gdy bakterie mają kontakt z antybiotykiem, który ich nie eliminuje. Co więcej, badania pokazują, że bakterie mogą zdobywać oporność także wobec leków, które nie były stosowane w pierwotnej terapii. Jak zauważa Hall, aż 50% antybiotyków jest przepisywana niepotrzebnie lub w złej kombinacji, co dodatkowo napędza rozwój oporności.
Nowe odkrycia dają jednak nadzieję. Technologia sekwencjonowania DNA, oprócz identyfikacji genetycznych „odcisków palców” oporności, może również wskazać konkretne słabości bakterii. Wykorzystując te dane, naukowcy opracowali strategie leczenia z użyciem kombinacji antybiotyków skierowanych bezpośrednio przeciwko identyfikowanym ścieżkom oporności, co zapobiega dalszemu rozwojowi odporności na leki.
Choć badania są jeszcze we wczesnej fazie, ich potencjalne zastosowanie wydaje się przełomowe. Stworzenie narzędzia diagnostycznego, które pozwoli na precyzyjne przewidywanie oporności bakterii, mogłoby znacznie ograniczyć nadużywanie antybiotyków i wprowadzić bardziej indywidualne podejście do terapii. Dr Hall, obecnie założyciel i CEO startupu Informuta Inc., planuje rozwój modelu opartego na uczeniu maszynowym, który pomoże w przewidywaniu antybiotykowej oporności na podstawie próbek bakterii.
„Obecnie nie istnieje takie narzędzie, a jego wprowadzenie mogłoby odmienić losy wielu pacjentów” – podkreśla Hall. „Rok po roku problem oporności bakterii staje się poważniejszy. Właściwe zarządzanie użyciem antybiotyków i precyzyjna diagnostyka to kluczowe elementy tej układanki.”
Poszukiwania skutecznych metod walki z opornością na antybiotyki stanowią fundament przyszłości medycyny – nie tylko w zakresie leczenia zakażeń, ale także ochrony zdrowia na skalę globalną. Nowatorskie podejścia, takie jak rozwiązania przedstawione w badaniach zespołu Uniwersytetu Tulane, dają nadzieję na skuteczne ograniczenie tego narastającego problemu.