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为什么医院抗生素管理策略对抑制耐药性的作用不大

2019-09-18 10:59:57 • 来源：

随着抗生素耐药性的惊人增长以及医生越来越不得不求助于最后一次抗生素来挽救患者，医院是否有更好的方法来管理抗生素治疗方案?

为什么医院抗生素管理策略对抑制耐药性的作用不大

一代人以前，采用两种称为循环和混合的抗生素策略来胜过细菌。骑自行车就像抗生素作物轮作，某些类别的抗生素被撤回一段时间。医生认为这可以抵抗抗药性，因为细菌病原体会因为与抗药性生活方式相关的成本而丧失抵抗治疗的能力。混合策略的根源在于计算机预测和当时的流行病学模型，被认为可以降低耐药性，因为在适当的类别中随机分配抗生素可以使细菌成为最快的移动目标。

根据分子生物学和进化学高级在线版发表的一项新研究所进行的分析，实际上这两种策略都不起作用。数学家Robert Beardmore，Rafael Pena-Miller，Fabio Gori和临床医生Jon Iredell的这项理论研究可能有助于解释为什么最近的临床试验如土星项目 - 明确设计用于解决持续存在的高争议问题(抗生素循环与混合) -可能行不通。在土星项目中，研究人员得出结论，混合和循环干预过程中抗生素耐药率的差异无统计学意义。

该团队已经表明，“确定循环或混合是否能最好地抵抗抗药性病原体是不可能的，即使在使用数学模型的标准化问题中，更不用说在临床中了”，主要作者罗伯特·比尔德莫尔说。

相反，在MBE研究中，临床科学家和数学家的国际团队推荐其他策略，例如“反应循环”，他们表现出的优于他们测试的所有计算模型中的循环和混合。

他们的结果可能对未来的临床试验产生深远影响。“数学上讲，在这项研究的早期非常清楚，抗生素混合不是向患者分配抗生素的最佳方式，但这是一些临床医生所相信的，”Beardmore教授说。“但鉴于数学思想的复杂性，沟通这一点很困难。最后，真正的数学优化只不过是常识：尽快为正确的患者服用合适的药物。”

Gori博士补充说：“之前的研究没有看到这一点，因为他们过度依赖计算机模拟而没有描绘出抗生素优化问题的全貌。当我们使用在太空竞赛时期开发的分析技术开发解决优化问题，一些新的解决方案从该分析中退出。“

他们建议，个体化治疗，包括病原体特异性和患者特异性，可能是正确优化抗生素使用的必要条件。通过使用计算机模型研究不同的个性化医疗方案，他们提倡使用基于快速诊断负责感染分子特征或血培养的病原体的感染设备。

“很明显，信息丰富，个性化的协议可以胜过抗生素循环和混合数学模型，但即使这个结论也可能取决于细微的模型环境，”共同作者佩纳 - 米勒说。

“例如，在世界末日情景中，多药耐药性流行并且在患者开始治疗之前存在于每次感染中，对于给予治疗的患者而言，这几乎没有什么关系。但在出现这种严重情况之前，针对尽可能多的个体进行适当的治疗。可能超过混合和骑行。“

“个性化医疗正迅速成为现实，临床检测在医疗点的可用性大幅增加，”Iredell教授补充道，“抗生素在严重感染中的使用仍然是医学中最有力的干预措施之一，并且智能使用抗生素对于优化即时患者结果和保持长期效益至关重要。“

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