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Enregistrement W3200348088 · doi:10.1101/2021.09.20.460867

Phenotypic Heterogeneity Facilitates Survival While Hindering the Evolution of Drug Resistance Due to Intraspecific Competition

2021· preprint· en· W3200348088 sur OpenAlexafffund
Joshua Guthrie, Daniel A. Charlebois

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaUniversity of AlbertaUniversities Space Research Association
Mots-clésDrug resistanceBiologyPopulationResistance (ecology)Competition (biology)GeneticsDrugIntraspecific competitionEvolutionary biologyBiotechnologyPharmacologyEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rising rates of resistance to antimicrobial drugs threatens the effective treatment of infections across the globe. Drug resistance has been established to emerge from non-genetic mechanisms, such as “persistence” in quiescent microbes and fluctuations in gene expression in actively replicating cells, as well as from genetic mutations. However, it is still unclear how non-genetic drug resistance affects the evolution of genetic drug resistance. We develop deterministic and stochastic population models that incorporate resource competition to quantitatively investigate the transition from non-genetic to genetic resistance during the exposure to static and cidal drugs. We find that non-genetic resistance facilitates the survival of cell populations during drug treatment, but that it hinders the development of genetic resistance due to the competition between the non-genetically and genetically resistant subpopulations. Non-genetic drug resistance in the presence of subpopulation competition is found to increase the first-appearance and fixation times of drug resistance mutations, while increasing the probability of mutation before population extinction during cidal drug treatment. Intense intraspecific competition during drug treatment leads to extinction of the susceptible and non-genetically resistant subpopulations. These findings advance our fundamental understanding of the evolution of drug resistance and may guide novel treatment strategies for patients with drug-resistant infections. SIGNIFICANCE Drug resistance is predicted to kill as many as 10 million people per year and cost over 100 trillion USD in cumulative lost production globally by 2050. To mitigate these socio-economic costs, we need to fundamentally understand the drug resistance process. We investigate the effect that different forms of resistance have on the evolution of drug resistance using mathematical modeling and computer simulations. We find that the presence of non-genetically drug-resistant cells (whose resistance is temporary and not encoded in a genetic mutation) allows the population to survive drug treatment, while competition between these subpopoulations simultaneously slows down the evolution of permanent genetic drug resistance and in some cases drives them extinct. These findings have important implications for advancing evolutionary theory and for developing effective “resistance-proof” treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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