利用細菌生長定量模型，加州大學圣地亞哥分校的一個生物物理學家小組發現了，抗生素耐藥通過一種異乎尋常的途徑使得細菌能夠在抗生素存在的情況下繁殖。相關研究發表在11月29日的《科學》（Science）雜志上。

抗生素耐藥是存在于美國醫院和醫護療養所中的一個日益嚴重的健康問題。2個月前，美國疾病控制和預防中心發布了一個發人深省的報告，估計去年在美國抗生素耐藥菌導致了超過200萬例疾病，大約23,000人死亡。報告稱，治療這些感染去年給美國已不堪重負的衛生保健系統增加了200億美元的經費支出。

公共衛生官員現正采用多種方法來限制細菌抗生素耐藥擴散——例如限制在家畜中使用抗生素，控制抗生素處方以及針對耐受常規藥物治療的細菌開發新藥。而了解細菌生長以及耐藥性進化的機制，使得科學家們能夠靶向進化過程本身，也能幫助阻止其散播。

加州大學圣地亞哥分校的科學家們說：“了解具有抗生素耐藥性的細菌能夠在抗生素存在的條件下生長的機制，對于預測耐藥性擴散和進化具有重要意義。”

在這項研究中，研究人員發現一種模式大腸桿菌菌株中的抗生素耐藥基因表達，取決于細菌菌落的生長狀態與耐藥機制效力之間的復雜關系。

該研究的領導者、物理學和生物學教授Terry Hwa 說：“在對一種藥物形成完全耐藥的過程中，細菌菌株通常首先獲得的是一種效力非常有限的機制。盡管研究人員已經投入了極大的努力來逐個闡明一種藥物是如何抑制細菌生長，以及一種抗性機制是如何中和一種藥物的作用的，但對于耐藥性朝著全力進化這一重要階段，兩者是如何相斗的卻所知甚少。”

根據Hwa所說，由于細菌耐藥的程度取決于細菌的生長狀態，細菌的生長狀態取決于藥效，而藥效又取決于耐藥性自身的表達，藥物和耐藥之間的相互作用非常復雜。研究人員認識到就一類常用藥物而言，這一循環關系鏈有效發揮作用，提高了細菌對中間范圍藥物劑量的耐藥效力。

利用預測性的定量模型，幫助引導了研究人員制定出臨界實驗評估這種復雜性。在他們的實驗中，研究人員采用了“微流體”設備來維持不同藥物劑量。在這樣的嚴格控制環境中培育出了對一種抗生素具有不同程度耐藥的大腸桿菌細胞，利用這種“微流體”設備，研究人員可以操控微量的液體，這使得他們能夠持續觀察個別細胞。Hwa和研究小組發現針對廣泛的藥物劑量，遺傳相同的細菌細胞顯示出顯著不同的行為：盡管相當大一部分攜帶者耐藥基因的細胞停止了生長，另一些細胞仍以高速繼續生長。根據研究人員數學模型預測，這種稱之為“生長雙穩態”（growth bistability）的現象，既取決于環境設定的藥物劑量，又卻取決于菌株遺傳組成設定的菌株耐藥程度，在進化過程中總在發生變化。

Hwa 說：“揭示這種行為生成了一些關于耐藥演變的認識。有了這一模型，我們可以記錄下耐藥性是如何獲得的，定量評估藥物的效力。”盡管這一模型是針對一類藥物和一種耐藥機制所建立，Hwa認為，在所有致病細菌物種中建立所有常用藥的預測模型是重要的。

他說：“我希望，能夠將這一信息傳遞給制藥公司和醫院，這里有一種富含信息的、定量方法可以觀測一種藥物對細菌的作用，以及當細菌試圖獲得耐藥性時采用一種藥物治療它們的后果，并可將這種方法整合到臨床相關背景下的設計和藥效評估中。”

Hwa說，了解藥物和耐藥之間相互作用的原理，不僅對于抗生素發展至關重要，對于了解其他疾病耐藥性出現也至關重要。一個突出的例子就是，耐藥癌細胞系的快速出現，這是導致許多癌癥藥物治療失敗的根源。