Ein Roadblock-and-Kill-Wirkmechanismus-Modell für das DNA-Targeting-Antibiotikum Ciprofloxacin

ZUSAMMENFASSUNG

Fluorchinolone, Antibiotika, die DNA-Schäden verursachen, indem sie DNA-Topoisomerasen hemmen, sind klinisch wichtig, aber ihr Wirkmechanismus ist noch nicht vollständig verstanden. Insbesondere die dynamische Reaktion von Bakterienzellen auf Fluorchinolonexposition wurde bisher kaum untersucht, obwohl die durch DNA-Schäden ausgelöste SOS-Reaktion oft eine Schlüsselrolle spielt. Hier untersuchten wir die Wachstumshemmung des Bakteriums Escherichia coli durch das Fluorchinolon Ciprofloxacin in niedrigen Konzentrationen. Wir haben die langfristige und kurzfristige dynamische Reaktion der Wachstumsrate und der DNA-Produktionsrate auf Ciprofloxacin sowohl auf Populations- als auch auf Einzelzellebene gemessen. Wir zeigen, dass trotz der molekularen Komplexität des DNA-Metabolismus ein einfaches Roadblock-and-Kill-Modell, das sich auf Replikationsgabelblockade und DNA-Schädigung durch Ciprofloxacin-vergiftete DNA-Topoisomerase II (Gyrase) konzentriert, quantitativ reproduziert langfristige Wachstumsraten in Gegenwart von Ciprofloxacin. Das Modell prognostiziert auch dynamische Veränderungen in der DNA-Produktionsrate in Wildtyp-E. coli und in einer Rekombinations-defizienten Mutante nach einem Step-up von Ciprofloxacin. Unsere Arbeit zeigt, dass Bakterienzellen nach Fluorchinolon-Exposition eine verzögerte Wachstumsratenreaktion zeigen. Am wichtigsten ist, dass unser Modell erklärt, warum die Reaktion verzögert ist: Es dauert viele Verdopplungszeiten, um die DNA ausreichend zu fragmentieren, um die Genexpression zu hemmen. Wir zeigen auch, dass die dynamische Antwort durch die Zeitskala der DNA-Replikation und Gyrase-Bindung / -Bindung an die DNA und nicht durch die SOS-Antwort gesteuert wird, was die akzeptierte Ansicht in Frage stellt. Unsere Arbeit unterstreicht die Bedeutung der Einbeziehung detaillierter biophysikalischer Prozesse in biochemische Systemmodelle, um die bakterielle Reaktion auf Antibiotika quantitativ vorherzusagen.

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