新模型预测抗生素治疗中耐药概率

抗生素耐药性的演化动力学是当前公共卫生的重大挑战。传统数学模型多假设静态遗传变异，忽略了治疗过程中新突变的发生。近日，研究人员在bioRxiv发表了一项预印本研究，提出了一个基于药代动力学/药代动力学（PK/PD）的连续时间马尔可夫链模型。该模型将敏感菌与耐药菌的竞争、随机突变以及药物诱导突变同时纳入考虑，并近似为广义生灭过程，从而显式推导出治疗期间出现耐药的概率。

研究团队通过数值模拟验证了模型的有效性，分析了不同给药方案和突变率对耐药概率的影响。结果表明，即使初始耐药菌比例极低，治疗过程中新突变的发生也可能导致耐药性的快速上升，尤其是在药物浓度不足或疗程过长的情况下。

该模型为临床优化抗生素使用策略提供了定量工具，并提示在制定治疗方案时需充分考虑突变风险。不过，作为预印本研究，相关结论尚待同行评审验证。