Source–sink dynamics shape the evolution of antibiotic resistance and its pleiotropic fitness cost
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the conditions that favour the evolution and maintenance of antibiotic resistance is the central goal of epidemiology. A crucial feature explaining the adaptation to harsh, or 'sink', environments is the supply of beneficial mutations via migration from a 'source' population. Given that antibiotic resistance is frequently associated with antagonistic pleiotropic fitness costs, increased migration rate is predicted not only to increase the rate of resistance evolution but also to increase the probability of fixation of resistance mutations with minimal fitness costs. Here we report in vitro experiments using the nosocomial pathogenic bacterium Pseudomonas aeruginosa that support these predictions: increasing rate of migration into environments containing antibiotics increased the rate of resistance evolution and decreased the associated costs of resistance. Consistent with previous theoretical work, we found that resistance evolution arose more rapidly in the presence of a single antibiotic than two. Evolution of resistance was also more rapid when bacteria were subjected to sequential exposure with two antibiotics (cycling therapy) compared with simultaneous exposure (bi-therapy). Furthermore, pleiotropic fitness costs of resistance to two antibiotics were higher than for one antibiotic, and were also higher under bi-therapy than cycling therapy, although the cost of resistance depended on the order of the antibiotics through time. These results may be relevant to the clinical setting where immigration is known to be important between chemotherapeutically treated patients, and demonstrate the importance of ecological and evolutionary dynamics in the control of antibiotic resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».