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      為什么醫(yī)院抗生素管理策略對抑制耐藥性的作用不大
      
			
      
				2019-09-18 10:59:57
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      隨著抗生素耐藥性的驚人增長以及醫(yī)生越來越不得不求助于最后一次抗生素來挽救患者，醫(yī)院是否有更好的方法來管理抗生素治療方案?
      

      為什么醫(yī)院抗生素管理策略對抑制耐藥性的作用不大
      

      一代人以前，采用兩種稱為循環(huán)和混合的抗生素策略來勝過細菌。騎自行車就像抗生素作物輪作，某些類別的抗生素被撤回一段時間。醫(yī)生認為這可以抵抗抗藥性，因為細菌病原體會因為與抗藥性生活方式相關的成本而喪失抵抗治療的能力?；旌喜呗缘母丛谟谟嬎銠C預測和當時的流行病學模型，被認為可以降低耐藥性，因為在適當?shù)念悇e中隨機分配抗生素可以使細菌成為最快的移動目標。
      

      根據(jù)分子生物學和進化學高級在線版發(fā)表的一項新研究所進行的分析，實際上這兩種策略都不起作用。數(shù)學家Robert Beardmore，Rafael Pena-Miller，F(xiàn)abio Gori和臨床醫(yī)生Jon Iredell的這項理論研究可能有助于解釋為什么最近的臨床試驗如土星項目 - 明確設計用于解決持續(xù)存在的高爭議問題(抗生素循環(huán)與混合) -可能行不通。在土星項目中，研究人員得出結(jié)論，混合和循環(huán)干預過程中抗生素耐藥率的差異無統(tǒng)計學意義。
      

      該團隊已經(jīng)表明，“確定循環(huán)或混合是否能最好地抵抗抗藥性病原體是不可能的，即使在使用數(shù)學模型的標準化問題中，更不用說在臨床中了”，主要作者羅伯特·比爾德莫爾說。
      

      相反，在MBE研究中，臨床科學家和數(shù)學家的國際團隊推薦其他策略，例如“反應循環(huán)”，他們表現(xiàn)出的優(yōu)于他們測試的所有計算模型中的循環(huán)和混合。
      

      他們的結(jié)果可能對未來的臨床試驗產(chǎn)生深遠影響。“數(shù)學上講，在這項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，但這是一些臨床醫(yī)生所相信的，”Beardmore教授說。“但鑒于數(shù)學思想的復雜性，溝通這一點很困難。最后，真正的數(shù)學優(yōu)化只不過是常識：盡快為正確的患者服用合適的藥物。”
      

      Gori博士補充說：“之前的研究沒有看到這一點，因為他們過度依賴計算機模擬而沒有描繪出抗生素優(yōu)化問題的全貌。當我們使用在太空競賽時期開發(fā)的分析技術(shù)開發(fā)解決優(yōu)化問題，一些新的解決方案從該分析中退出。“
      

      他們建議，個體化治療，包括病原體特異性和患者特異性，可能是正確優(yōu)化抗生素使用的必要條件。通過使用計算機模型研究不同的個性化醫(yī)療方案，他們提倡使用基于快速診斷負責感染分子特征或血培養(yǎng)的病原體的感染設備。
      

      “很明顯，信息豐富，個性化的協(xié)議可以勝過抗生素循環(huán)和混合數(shù)學模型，但即使這個結(jié)論也可能取決于細微的模型環(huán)境，”共同作者佩納 - 米勒說。
      

      “例如，在世界末日情景中，多藥耐藥性流行并且在患者開始治療之前存在于每次感染中，對于給予治療的患者而言，這幾乎沒有什么關系。但在出現(xiàn)這種嚴重情況之前，針對盡可能多的個體進行適當?shù)闹委?。可能超過混合和騎行。“
      

      “個性化醫(yī)療正迅速成為現(xiàn)實，臨床檢測在醫(yī)療點的可用性大幅增加，”Iredell教授補充道，“抗生素在嚴重感染中的使用仍然是醫(yī)學中最有力的干預措施之一，并且智能使用抗生素對于優(yōu)化即時患者結(jié)果和保持長期效益至關重要。“
      
			

			
        
      
			
      
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