抗生素抗药性是全球范围内亟待解决的医疗难题。目前的研究工作多集中在抗药性突变位点的识别和针对突变形成的靶位或新靶位进行的新药研发上,但这并未能改变抗药性菌株不断增多、抗药性程度不断增强的严峻局面,从不同的研究思路来解决抗药性的策略日益受到重视。长期以来抗药性（Resistance）和耐药性（Tolerance）的概念未得到科学的阐明,因为由基因突变形成的抗药性和由生理适应形成的耐药性都能引起表型敏感性的变异（Variation）,但当前广为应用的药敏试验方法对此不能加以区分。本文针对这一困难而又被忽视的关键问题开展研究,成功地建立了浓度—杀菌曲线（Concentration-killing curve,CKC）法,可选择性地表征细菌的耐药性,并进一步探讨了不同生理状态的E.coli菌群对抗生素的耐药性差异,提出克服抗药性的新策略。研究结果对于区分抗药性与耐药性,合理使用抗生素,以减少抗药性的产生和扩散,改进医疗效果都具有重要的现实意义。 基于上述思路开展研究工作,论文取得了三点具有原创性的结果: 一、建立了浓度—杀菌曲线法,在抗生素药效动力学研究中提出新的参量,可选择性表征细菌群体的耐药性。 细菌群体与药物相互作用是一个动态过程,菌群存活率是药物浓度的函数。 基于药物扩散或稀释原理建立的药敏试验是研究抗生素药效动力学的主要方法,被认为是区分抗性菌和敏感菌的标准。其中最低杀菌浓度（Minimum bactericidal concentration,MBC）是国际公认的标准定量指标,是“终点测定法”,但在药敏试验中MBC无法给出完全杀菌的精确的药物浓度点;常用Doseresponse curve、E_max模型等方法定量描述随浓度增加时药物杀菌力的动态变化,但在这些模型中,都把大接种量供试菌群当作均匀、稳定的群体看待,忽略了细菌在遗传和生理上的异质性,无法区分抗药性和耐药性。针对这些缺陷,本文建立了浓度—杀菌曲线法。 传统遗传学估计细菌随机自发突变率为10^-8,这样当选择限定数量（800-1000个）的敏感菌群N₀为供试样本,均匀地接种于系列浓度药物的Luria-Bertani（LB）平板上时,因为菌群出现抗药性菌株的概率应少于10^-5,从而可排除抗药性突变菌落在测试平板中出现的可能性,即使在培养过程中发生抗性突变的细胞,也只能存在于已形成的耐药性菌落之中;将样本在37℃下,经过24h培养,计数在不同抗生素浓度x中接种的细菌存活细胞形成相应菌落的数量N,N对x呈现S型浓度—杀菌曲线（CKC）。结合对生长动力学和药效动力学基本方程的分析可知,在一定浓度抗生素平板中,每个细菌受越多的抗生素作用,死亡率越高,存活率越