Optimizing Multi-drug Mycobacterium tuberculosis Therapy for Rapid Sterilization and Resistance Suppression

优化结核分枝杆菌多药治疗以实现快速灭菌和耐药性抑制

基本信息

  • 批准号:
    10567327
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 131.43万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-01-25 至 2027-12-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Project Summary/Abstract In P01 AI123036, we were able to generate an algorithm that ranked single agents for Mycobacterium tuberculosis (MTB), identified promising 2-drug combinations and, with a completely novel mathematical approach, identified 3-drug regimens predicted to be significantly better than 2-drug regimens. These predictions were prospectively validated in a BALB/c model (H37Rv) and in a Non-Human Primate model of MTB (Erdman strain). In this proposal, we will extend our previous work. There is a large number of new MTB agents, many with novel mechanisms of action. We have 4 Specific Aims (SA) that, when complete, will allow us to identify multi-drug combinations that will optimize rate of kill for organisms in 3 different metabolic states and will suppress resistance emergence. In the Hollow Fiber Infection Model [HFIM] (SA#1), we will be able to rank new agents on the bases of potency and physicochemical properties. The HFIM provides insight into the drug’s exposure-response for kill and resistance suppression. We identified a near optimal 3-drug regimen (PMD/MFX/BDQ). With new single agents, we can examine substituting a new agent for an older agent AND we can expand the regimens to identify a near- optimal 4-drug regimen. This will be particularly important for patients with high bacterial burdens. In SA #2, we will test regimens from SA#1 in two murine models (BALB/c & C3HeB/FeJ mice). These will give somewhat different information. Both give information regarding kill and resistance suppression. Kramnik mice have pathology more closely resembling that in humans. We will use Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization-MS Imaging and Laser Capture Microdissection LCMS. This allows identification of spatial distribution and quantification of drugs. A question regarding cure is how long to wait to sacrifice animals to document eradication. Some agents (BDQ) have long tissue half-lives. We will document rates of ingress/egress of drugs into the infection site, allowing determination when animal cohorts may be sacrificed to document eradication. In SA #3, we will document mechanisms of antimicrobial effect quantitatively. We have generated a first-of-a- kind dynamic model for PBP-binding in MTB, and will link this to rates of cell kill. We have also developed AMP/ADP/ATP intracellular assays. These will be employed for agents like diarylquinolines (e.g. BDQ) and PMD that act as energy poisons (for PMD, this occurs under anaerobic/non-replicative conditions. We will measure intracellular (MTB) drug concentrations, linking them to effect alone and in combination therapy experiments. Proposal success rests on modeling of the data. In SA #4, we have written code to extend earlier analyses, going from 3- to 4-drug regimens. For these high dimensional models, we developed several approaches to speed up analysis making them computationally tractable. At proposal end, we shall develop a 4-drug algorithm allowing rapid identification of near optimal regimens that work for both susceptible and less-susceptible organisms. The algorithm will be general. It will work well for today’s agents but also for agents as discovered.
项目摘要/摘要 在P01 AI123036中,我们能够生成一种对分枝杆菌进行单剂的算法 结核病(MTB),确定了有希望的2毒素组合,并具有完全新颖的数学 预测的3级药物疗法明显优于2级药物方案。这些预测 可能在BALB/C模型(H37RV)和MTB的非人类灵长类动物模型中进行了验证(Erdman 拉紧)。在此提案中,我们将扩展以前的工作。 有大量新的MTB代理,许多代理具有新颖的作用机理。我们有4个具体目标 (SA)完成后,将使我们能够识别多药组合,以优化杀人率 3个不同代谢状态的生物体将抑制抗药性出现。 在空心纤维感染模型[HFIM](SA#1)中,我们将能够在效力基础上对新代理进行排名 和物理特性。 HFIM提供了有关该药物的杀戮和杀戮暴露反应的见解 阻力抑制。我们确定了一种接近最佳的3毒剂治疗方案(PMD/MFX/BDQ)。有了新的单个代理商, 我们可以检查替代新代理商的新代理,我们可以扩展该方案以识别几乎 - 最佳的4级药物方案。这对于伯良细菌较高的患者尤为重要。 在SA#2中,我们将测试两种鼠模型中的SA#1(BALB/C&C3HEB/FEJ小鼠)的方案。这些会给予 有些不同的信息。两者都提供有关杀戮和抑制抑制的信息。 Kramnik小鼠 在人类中,使病理更相似。我们将使用矩阵辅助激光解吸 电离-MS成像和激光捕获显微解剖LCM。这允许识别空间分布 和药物的定量。关于治愈的问题是要等待多长时间牺牲动物来记录 根除。一些试剂(BDQ)具有长组织半衰期。我们将记录药物的入学率/出口率 进入感染部位,允许何时牺牲动物队列以记录消除。 在SA#3中,我们将定量地记录抗微生物有效的机制。我们已经产生了一个 MTB中PBP结合的类型动态模型,并将其与细胞杀伤率联系起来。我们也发展了 AMP/ADP/ATP细胞内测定。这些将被用于牙龈二元(例如BDQ)和PMD等代理商 该充当能量毒物(对于PMD,这是在厌氧/非复制条件下发生的。我们将测量 细胞内(MTB)药物浓度,将它们与单独作用和联合治疗实验联系起来。 提案成功取决于数据的建模。在SA#4中,我们已经书面代码来扩展早期分析, 从3-到4级药物方案。对于这些高维模型,我们开发了几种方法 加快分析,使它们在计算上可以处理。在提案结束时,我们将开发4级药物算法 允许快速识别易于易受感染和易感性的近乎最佳方案 有机体。该算法将是一般。它适用于当今的代理商,也适用于发现的代理商。

项目成果

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