Identifying and exploiting genes that potentiate the evolution of antibiotic resistance.
Identifying and exploiting genes that potentiate the evolution of antibiotic resistance.
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DOI：
10.1038/s41559-018-0547-x
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发表时间：
2018-06
影响因子：
16.8
通讯作者：
MacLean RC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gifford DR;Furió V;Papkou A;Vogwill T;Oliver A;MacLean RC
迫切需要开发新的方法来预测和预防抗生素耐药性的演变。在这里，我们表明，进化从头耐药的能力，临床上重要的β-内酰胺抗生素，头孢他啶，在整个假单胞菌属有很大的不同。这种变异的出现是因为具有ampR全局转录调节因子的菌株以高速率进化抗性。这并不是因为ampR的突变而发生的。相反，该调节因子通过允许保守肽聚糖生物合成基因中的突变诱导高水平的β-内酰胺酶表达来加强进化。至关重要的是，通过头孢他啶与β-内酰胺酶抑制剂阿维巴坦联合给药来阻断这一进化途径，可用于在致病性铜绿假单胞菌产生耐药性之前消除它们。总之，我们的研究表明，鉴定作为进化催化剂的增效基因可用于预测和预防抗生素耐药性的进化。
There is an urgent need to develop novel approaches for predicting and preventing the evolution of antibiotic resistance. Here we show that the ability to evolve de novo resistance to a clinically important β-lactam antibiotic, ceftazidime, varies drastically across the genus Pseudomonas. This variation arises because strains possessing the ampR global transcriptional regulator evolve resistance at a high rate. This does not arise because of mutations in ampR. Instead, this regulator potentiates evolution by allowing mutations in conserved peptidoglycan biosynthesis genes to induce high levels of β-lactamase expression. Crucially, blocking this evolutionary pathway by co-administering ceftazidime with the β-lactamase inhibitor avibactam can be used to eliminate pathogenic P. aeruginosa populations before they can evolve resistance. In summary, our study shows that identifying potentiator genes that act as evolutionary catalysts can be used to both predict and prevent the evolution of antibiotic resistance.
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DOI：
10.1126/science.aad3292
发表时间：
2016-01-01
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Baym M;Stone LK;Kishony R
通讯作者：
Kishony R
DOI：
10.1093/bioinformatics/btr670
发表时间：
2012-02-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Boeva V;Popova T;Bleakley K;Chiche P;Cappo J;Schleiermacher G;Janoueix-Lerosey I;Delattre O;Barillot E
通讯作者：
Barillot E
影响因子：
1.2
作者：
Cingolani, Pablo;Platts, Adrian;Ruden, Douglas M.
通讯作者：
Ruden, Douglas M.
影响因子：
4.3
作者：
Giamarellou, Helen;Kanellakopoulou, Kyriaki
通讯作者：
Kanellakopoulou, Kyriaki
使用下一代 DNA 测序数据进行变异发现和基因分型的框架。
影响因子：
30.8
作者：
通讯作者：
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