抗药性模型建立.pdf

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1、超级细菌对于人类的惩罚才刚刚开始。不过超级细菌的出现不是第一次也不不会是最后一次，人类一次又一次的发现新的抗生素来拯救自己，但是一次又一次滥用抗生素让自己沉浸末日的余晖中。这么多年了，我觉得我们应该对这种末日的降临和自己的拯救有一种新的认识了。这几天我一直在思考这个问题，抗生素的出现到普遍耐药性的产生到底是个怎么样的过程，这个过程能够被剖析彻底，了解清楚吗？了解了这个过程我们又能做点什么，能够让末日迟点到来，拯救自己更能胸有成竹呢？问题被我追溯到了细菌最原始的自我生存状态。首先我们要了解清楚细菌或者说微生物的最原始的生存状态是怎么样的？在产生耐药性之前的生存状态又是怎么样的？其实这个问题非常复

2、杂，那么我们就把问题简化，简化成灾耐药性菌株产生之前，致病菌的生存状态一直保持着稳态，无论从数量还是分布上，无论是进行抗生素广泛治疗，还是无抗生素可用。这种稳态的假设是符合生态学规律的，也就是稳态的s型生长曲线。此时我们记在这种稳态的情况下环境中某致病菌种的总数为N。total那么这时候我们该分析抗药性的产生了。其实自然界致病菌抗药性的产生的因素很多，产生药物水解酶是一个很大的原因，同时菌种细胞膜的通透性等的原因也占一定的比例，值得注意的是可遗产的抗药性的产生才是值得研究的。同时产生抗药性的原因在宏观上的结果都是相同的，对药物不敏感，产生耐药。这样我们有进一步简化问题即：1在t=0时刻，一次偶

3、然的机会产生了耐药菌株数量为N，而普通tole0Ntole0菌株数量NNN此时耐药菌株所占百分比Pnormaltotaltole0tole0Ntotal此时我们该思考耐药菌株的产生到底会发生什么，事件的发生又意味着什么呢？我模拟人接触致病菌到使用抗生素，再到耐药菌株繁殖扩散的过程。首先思考人体感染致病菌，菌种宏观数量及分布是否会有改变。其实在我们假设致病菌在环境中的分布维持稳态已经决定了人体感染致病菌对菌种宏观的数量及分布的变化是不明显的，但是人的感染为部分菌种提供了一次与抗生素作战的机会，适者生存，不适者被淘汰，抗生素的作用让耐药菌株得以存活，而普通菌株便被淘汰，同时因为稳态效应的存在

4、，这种耐药菌株的数量增长是建立在普通菌株的数量减少上的。这里同时假设人体感染致病菌的数量与环境致病菌数量成正比，比例系数为k。这时候我们便可以列出以下数学表达式：dNtolek(NN)totaltoledn这里的n表示使用抗生素的次数。当左右两边同时除以N得到：totaldPtolek1(P)toledn解上述微分方程，并代入初始值n,0P0得到：toleknP1etole2kn同时P1Penormaltole假定参数k.005便可得到相应图形如下：当然实际情况的k可以根据观测数据推测。而我通过采集了某院近八年的观测数据，其中头孢类药物的图形与上述函数的拟合程度相当

5、高，验证的模型的有优势性。某院1998-2002年TIM,PIP,IPM对铜绿假单胞菌耐药率监测值年份19981999200020012002TIM16.433.442.936.746,3PIP15.123.429.926.842.4IPM7.820.326.823.732.3其变化示意图如下：3TIM,PIP,IPM对铜绿假单胞菌耐药率逐年变化图50变量TIM（克拉维酸）PIP（哌拉西林）IPM(亚胺培南)4030耐药率/%201019981999200020012002年份其图形走势与所提出的数学模型极其符合，但发现2001年的数据点与其他的走势相差太大，这种特殊点的出现我将在以后阐述。去

6、除特殊点进行数据拟合。根据昨日的模型：dPtolek1(P)toledn并假设每年的使用抗生素的频率是相同的得到：dPtolek1(P)toledt这里t表示年份。解上述微分方程并代入tt，各抗生素P值得到：00P11(P)ek(t0t)tole0通过变形得到：ln(1P)ln(1P)k(tt)tole00即：ln(1P)abttole4其中aln(1P)kt，bk。00此时通过线性回归得到如下结果：IPM,PIP,TIM1-耐药率对数与年份的线性回归0.0变量IPM-0.1PIPTIM-0.2-0.3-0.4ln（1-耐药率）-0.5-0.6-0.

7、719981999200020012002年份IPM:y146.7896.00735x,R902.%PIP:y192.4693.00964x;R100%TIM:y209.983.01052x;R830.%显然PIP的拟合结果是令人相当满意的，这也直接说明了我们的模型的正确性，但IPM与TIM的结果有点不是很满意，不过线性度依旧保持的相当好。从图形中发现2002年也就是2