Antibiotikaresistenzen bewerten Auf den Keim genau: Verbesserter Test für Medikamentenwirksamkeit

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Medikamente werden meist danach bewertet, wie gut sie die Ausbreitung von Bakterien im Laborversuch stoppen. Entscheidend ist aber, ob die Keime auch tatsächlich abgetötet werden oder nur in eine Art temporären Schlummer verfallen. Eine neue Methode erfasst daher das Schicksal hunderttausender einzelner Bakterien und zeigt deutlich differenzierter, wie effektiv ein Antibiotikum tatsächlich wirkt.

Antibiotikaresistente Keime gehören zu den großen Gesundheitsproblemen unserer Zeit. Durch Mutationen entziehen sich Bakterien zunehmend der Wirkung gängiger Medikamente und vermehren sich ungehindert weiter, sodass diese Infektionen immer schwieriger zu behandeln sind.

Aber auch ohne Resistenz vertragen Bakterien Antibiotika mitunter gut, besonders wenn sich die Keime in einem Ruhezustand befinden. Sie vermehren sich dann zwar nicht, aber sterben durch die Antibiotika auch nicht ab. So können die Bakterien später, zum Beispiel nach dem Absetzen der Antibiotikatherapie, wieder aufwachen und weiterwachsen. Vor allem bei Tuberkulose und anderen komplexen Infektionen, deren Behandlung viele Monate dauert, ist es entscheidend, Medikamente zu wählen, die die Bakterien tatsächlich restlos abtöten.

Bisherige Labortests erfassen nur, ob ein Medikament Bakterien in ihrem Wachstum stoppt – jedoch nicht, ob sie dabei wirklich sterben. Um Behandlungserfolge besser vorherzusagen, haben Forschende um Dr. Lucas Boeck von der Abteilung Biomedizin der Universität Basel eine neue Methode entwickelt.

Schlüssel gegen Antibiotikaresistenzen?

Genom von Phagen gehackt

Schicksal einzelner Bakterien filmen

Das Verfahren, das die Forschenden „Antimicrobial Single-Cell Testing“ nennen, beruht auf mikroskopischen Aufnahmen von Millionen einzelner Bakterien unter Tausenden verschiedenen Bedingungen. „Wir filmen damit jedes einzelne Bakterium über mehrere Tage und beobachten, ob und wie schnell ein Medikament es tatsächlich abtötet“, erklärt Boeck. So lässt sich genau messen, welcher Anteil der Bakterienpopulation durch die Therapie eliminiert wird und wie effizient dies geschieht.

Um ihre Methode zu prüfen, testete das Forschungsteam 65 Kombinationstherapien am Tuberkulose-Erreger Mycobacterium tuberculosis. Die Forschenden erprobten das Verfahren außerdem an Bakterienproben, die von 400 Patienten mit einer anderen komplexen Lungeninfektion stammten. Diese löst Mycobacterium abscessus aus, das mit dem Tuberkulose-Erreger verwandt ist.

Die Ergebnisse zeigten einerseits Unterschiede zwischen verschiedenen Therapien, andererseits aber auch zwischen unterschiedlichen Bakterienstämmen verschiedener Patienten. Diese Unterschiede bezeichnen Experten als Antibiotikatoleranz. Anschließende Analysen ergaben, dass bestimmte genetische Eigenschaften dafür verantwortlich sind, wie gut die Bakterien die Antibiotika „aussitzen“ können.

„Je besser Bakterien ein Antibiotikum tolerieren, desto schlechter sind die Chancen für den Erfolg der Therapie bei den Patienten“, fasst Boeck die Ergebnisse zusammen. Im Vergleich mit Daten aus klinischen Studien und Tiermodellen spiegelten die Ergebnisse des Antimicrobial Single-Cell Testing sehr gut wider, wie effektiv die verschiedenen Therapeutika Infektionen bekämpfen.

Nutzen für Betroffene und Medikamenten-Entwicklung

Das neue Verfahren ist bisher noch ein Forschungswerkzeug, das aber in Zukunft auch Anwendungen in Klinik und Industrie finden könnte. Künftig könnte es sowohl Betroffenen als auch der Medikamenten-Entwicklung in mehrfacher Hinsicht nützen, erklärt Boeck. „Mit unserem Testverfahren können wir Antibiotikatherapien individuell auf Bakterienstämme einzelner Patientinnen und Patienten abstimmen.“ Ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Genetik könnte künftig sogar noch einfachere und schnellere Tests auf Antibiotikatoleranz ermöglichen.

Zudem könne es helfen, die Wirksamkeit neuer Medikamente schon während der Entwicklung besser abzuschätzen. „Nicht zuletzt können die Daten der Forschung helfen, Überlebensstrategien von Krankheitserregern besser zu verstehen und damit die Basis für neue, effektivere Therapieansätze zu legen“, erklärt Boeck.

Originalpublikation: Alexander Jovanovic, Frederick K. Bright, Ahmad Sadeghi et al.: Large-scale testing of antimicrobial lethality at single-cell resolution predicts mycobacterial infection outcomes; Nature Microbiology (2026); DOI: 10.1038/s41564-025-02217-y

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