Logo: to the web site of Uppsala University

uu.sePublications from Uppsala University
EnglishSvenskaNorsk
Change search
ExportLink to record
Permanent link

Direct link
BETA

Project

Project type/Form of grant
Project grant
Title [sv]
Bestämning av fenotypisk antibiotikaresistens vid den ultimata känslighetsgränsen
Title [en]
Phenotypic antibiotic susceptibility testing at the ultimate limit of sensitivity
Abstract [sv]
De senaste 4 åren har ungefär 7 miljoner människor har dött av Covid-19 enligt Världshälsoorganisationen WHO. Under samma tid uppskattar WHO att mer än 40 miljoner människor har dött av sepsis. Sepsis orsakas av immunförsvarets reaktion på en infektion i blodet eller någon annan del av kroppen. Patienter med sepsis behöver akut antibakteriell behandling och om infektionen är känslig för det antibiotikum som läkaren väljer är chanserna goda om behandlingen inleds snabbt. Om bakterierna däremot är resistenta mot ett eller flera antibiotika finns det en risk att medicinen som administreras är verkningslös.  För att vara säker på vilket antibiotikum som effektivt stoppar en infektion måste man isolera bakterier från patienten och testa dessa i sjukhuslabbet. Med klassiska metoder tar analysen flera dagar, och även om flera snabbmetoder har utvecklats de senaste åren är det långt kvar tills de kan användas för att ta beslut om vilket läkemedel som ska sättas in som första behandling. Ett av kruxen är att sepsispatienter ofta har väldigt få bakterier i blodet. De flesta metoder kräver därför att man odlar bakterierna i många timmar så att de blir tillräckligt många för att mätningen ska ge resultat. Vi har tidigare utvecklat metoder för att upptäcka antibiotikaresistens i urinvägsinfektioner på mindre än 30 minuter. Metoden är effektiv för prover med mer än 10.000 bakterier/ml. I det här projektet vill vi finslipa tekniken så att den går att använda även om man bara fångar en enda bakterie för att testa vilket eller vilka läkemedel som effektivt tar kål på den.  Om vi snabbt kan avgöra vilket antibiotikum, eller vilken kombination av antibiotika, som kan bota en patient med en akut bakterieinfektion är det ett viktigt led i kampen mot antibiotikaresistens. Förutom att det ger patienten bättre chanser att överleva kan ett sådant test minska det totala användandet av antibiotika. 
Abstract [en]
We will explore the ultimate sensitivity limit for antibiotic susceptibility testing (AST) and species identification - one bacterial cell. Working at this limit is necessary to perform AST for blood stream infection without time-consuming preculturing. Building on our experience in single-cell biophysics and rapid AST, we will introduce a new concept to reach the sensitivity limit. The antibiotic growth response of individual cells is measured using the growth rate of the same cell at an earlier time as a reference. Our previous assay used untreated cells as the reference, which requires many cells to reach statistical significance. In addition, working with primary blood samples requires a modified cell growth analysis chip to filter out blood cell debris while still maintaining user-friendliness in operation and mass manufacturability In year one, we will construct a growth chip for capturing bacteria from sparse samples and monitoring the antibiotic response of single cells (WP1). This part is performed by a mechanical engineer and a senior researcher. In parallel, a postdoctoral researcher will measure the single-cell response to different antibiotics to characterize cell-to-cell heterogeneity and critical assay concentrations (WP2). Following the completion of WP1, we will start to evaluate the method for heteroresistance detection (WP3). The last part of the project, following WP1+2 or WP1+3, will be spent collecting and analyzing data to prepare for clinical trials. 
Principal InvestigatorElf, Johan
Coordinating organisation
Uppsala University
Funder
Period
2024-12-01 － 2027-11-30
National Category
Microbiology in the medical area
Identifiers
DiVA, id: project:9359Project, id: 2024-06127_VR

Search in DiVA

Microbiology in the medical area

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
v. 2.47.0
|
WCAG
|
Uppsala University Library
|
Ask the Library
|
Log in to DiVA
|
Search and link in DiVA