Adaptation of bacteria to temporally changing antibiotic environments

The variability of the environment is a challenge for the flexibility of organisms. Temporal variation generates interesting optimization conflicts for evolution, which were investigated in this doctoral thesis for the example of the bacterium Pseudomonas aeruginosa and the sequential treatment with antibiotics. This bacterium has remarkable metabolic and genetic versatility. P. aeruginosa expresses a range of efflux pumps for cell detoxification. Increasingly, this characteristic is transforming into a medical threat because it can convey antibiotic resistance. The spread of antibiotic resistance is a growing global challenge. The investigations of this thesis, may contribute to the design of new treatment strategies that inhibit the emergence of resistance. This aim was achieved by integrating three principles from evolutionary ecology into drug treatments and testing them for their efficacy in delaying resistance evolution: genetic conflicts, physiological conflicts, and environmental stochasticity.

Die Variabilität der Umwelt ist eine große Herausforderung für die Flexibilität der Lebewesen. Über lange Zeiträume entstehen interessante Optimierungskonflikte für die Evolution. Diese wurden im Rahmen dieser Doktorarbeit beispielhaft am Bakterium Pseudomonas aeruginosa und mit sequentieller Antibiotikabehandlung untersucht. Die Besonderheit dieses Bakteriums ist seine metabolische und genetische Vielseitigkeit. P. aeruginosa besitzt zahlreiche Pumpsysteme zur Entgiftung der Zelle. Zunehmend wird diese Eigenschaft zu einer medizinischen Bedrohung, da durch sie Antibiotikaresistenz vermittelt werden kann. Die Verbreitung von Antibiotikaresistenzen ist eine dringliche globale Herausforderung. Die Untersuchungen dieser Dissertation tragen dazu bei, neue Behandlungsmethoden zu entwickeln, mit denen die Entstehung weiterer Resistenzen gehemmt werden kann. Hierzu wurden Prinzipien der Evolutionsökologie in Antibiotikabehandlungen integriert und auf ihre Wirksamkeit in der Hemmung von Resistenzevolution erprobt: Genetische Konflikte, physiologische Konflikte und Stochastizität.

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