几种抗菌药物在不同浓度时对金黄色葡萄球菌耐药突变株选择的影响

目的：了解左氧氟沙星、万古霉素、利福平、氯霉素、妥布霉素、阿齐霉素在不同浓度时对金黄色葡萄球菌ATCC29213耐药突变株选择的影响。将它们对金黄色葡萄球菌的最低抑菌浓度（MIC）、防耐药变异浓度（MPC）、突变选择窗（MSW）与药代动力学参数结合，为制定新的抗菌药物用药策略提供依据：方法：应用肉汤富集细菌法测定左氧氟沙星、万古霉素、利福平、氯霉素、妥布霉素、阿齐霉素对金黄色葡萄球菌ATCC29213的防MPC；琼脂平板二倍稀释法测定MIC；将金黄色葡萄球菌ATCC29213接种于不同药物浓度的琼脂平板上，计数平板上恢复生长的菌落数，描记细菌恢复生长曲线。结果：左氧氟沙星、万古霉素、利福平、阿奇霉素、氯霉素和妥布霉素对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MIC分别为0．125、1．0、0．002、0．5、3．0、0．5μg／mL；MPC分别为1．4、51．2、〉1024、4．8、16、16μg／mL；6种抗菌药物-金黄色葡萄球菌ATCC29213组合的MSW差异很大，以利福平的MSW最宽（SI：〉512000），氯霉素的MSW最窄（SI：5．3）：不同抗菌药物-金黄色葡萄球菌的菌落恢复生长曲线各不相同。结论：药物浓度对金黄色葡萄球菌恢复生长的耐药突变株菌落数有明显影响。在临床上，可以通过将MPC结合药代动力学参数，来选择药物浓度和用药方式，从而达到减少细菌耐药的目的：     

万古霉素联合用药降低对金黄色葡萄球菌防耐药突变浓度的研究

目的 体外研究万古霉素(vancomycin,VAN)分别与左氧氟沙星(levofloxacin,LVX)、利福平(rifampincin,RFP)、磷霉素(fosfomycin,FOM)联用对降低对金黄色葡萄球菌防耐药突变浓度(MPC)的比较,为指导临床联合应用抗菌药物,制定新的用药策略,防止细菌耐药产生提供理论依据.方法 采用肉汤富集1010CFU/mL金黄色葡萄球菌ATCC29213,采用琼脂平板二倍稀释法测定单独用药的最低抑菌浓度(MIC),琼脂平板稀释法测定单独应用VAN以及与其他三种药物联用对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MPC.并计算出各药单独应用的MSW(MPC/MIC).结果 VAN、LVX、RFP、FOM单药对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MIC分别为1,0.125,0.008和2μg/mL; MPC分别为64,2,＞32,64μg/mL,MSW为64,6,＞4000,32.联合用药后各药的MPC(μg/mL)降低程度如下:VAN+LVX (MPCNVA-4,MPCLVX-0.125),VAN+RFP(MPCNVA-4,MPCRFP-0.008),VAN+FOM(MPCNVA -1,MPCFOM-2).联合LVX和RFP可使VAN的MPC降至原来的1/16倍,联合FOM可使VAN的MPC降至原来的1/64倍.结论 VAN与另三种药物联用,可以明显降低各自单独用药对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MPC,其中联合FOM降低其MPC幅度最大,缩小其MSW效果最好.     

氟喹诺酮类药物对金黄色葡萄球菌及其耐药突变体的耐药性研究

目的:研究5种氟喹诺酮类药物(FQ)对金黄色葡萄球菌ATCC29213及其同源耐药突变体的最低抑菌浓度(MIC)、防细菌耐药突变体选择浓度(MPC)和突变选择窗(MSW),比较其防耐药变异能力,了解细菌对FQ耐药的发生发展过程。方法:肉汤法富集1010CFU.ml-1金黄色葡萄球菌ATCC29213,采用平板稀释法测定莫西沙星、加替沙星、司帕沙星、左氧氟沙星和环丙沙星对金黄色葡萄球菌ATCC29213及筛选的耐药突变体的MIC、暂定MPC(MPCpr)和MPC。结果:莫西沙星、加替沙星、司帕沙星、左氧氟沙星和环丙沙星对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MPC分别为0.2、0.3、0.3、1.4、3.2μg.ml-1。选择指数(MPC/MIC)分别为6.5、4.8、9.7、11.2、12.8。5种氟喹诺酮类药物筛选的第一步突变体对筛选药物的MIC较ATCC29213升高2~8倍。左氧氟沙星筛选的第二步突变体的MIC较第一步突变体又升高8~16倍。所有突变体的MSW边界都较其源菌株明显升高。结论:莫西沙星、加替沙星限制金黄色葡萄球菌耐药突变菌体选择的能力强于司帕沙星、左氧氟沙星和环丙沙星。金黄色葡萄球菌对FQ药物产生耐药是逐步发生的。第一步耐药突变体的产生,使筛选出下一步耐药突变体的几率明显增大,从而导致耐药菌的富集和扩散。     

环丙沙星联合多西环素对金黄色葡萄球菌防耐药突变浓度的影响

目的探讨环丙沙星联用多西环素对金黄色葡萄球菌防耐药突变浓度(MPC)值的影响,为防止产生细菌耐药提供依据。方法应用肉汤法富集浓度为1010CFU/ml金黄色葡萄球菌ATCC29213菌株,采用琼脂平板二倍稀释法测定环丙沙星、多西环素单药以及2药以不同浓度联用时对金黄色葡萄球菌ATCC29213的防耐药突变浓度(MPC)和耐药突变选择窗(MSW)。结果环丙沙星、多西环素单药对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MPC分别为3.00和20.16μg/ml,MSW分别为10和84。在联用多西环素浓度由0.12μg/ml至15.36μg/ml时,环丙沙星对ATCC29213的MPC由3.00μg/ml下降至0.30μg/ml。在联用环丙沙星浓度由0.30μg/ml至2.60μg/ml时,多西环素对ATCC29213的MPC由15.36μg/ml下降至0.24μg/ml。结论多西环素和环丙沙星联合用药可使各自单药对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MPC下降,MSW减小。     

中药影响左氧氟沙星对金黄色葡萄球菌的耐药突变选择窗的初步研究

目的:研究中药在左氧氟沙星对金黄色葡萄球菌耐药突变选择窗(MSW)上的影响。方法:采用琼脂平板稀释法测定几种中药制剂的最低抑菌浓度(MIC)、防突变浓度(MPC),得出其选择指数(SI)。选择SI值较低的中药制剂双黄连与大蒜素分别与左氧氟沙星联用,琼脂平板稀释法测定不同浓度下双黄连/大蒜素与左氧氟沙星联用对金黄色葡萄球菌MSW上的影响。结果:双黄连和左氧氟沙星联用(2MIC+8MIC,4MIC+4MIC)可使左氧氟沙星对金黄色葡萄球菌的MSW缩小至0.4～0.8倍;而不同浓度大蒜素与左氧氟沙星联用,则未见明显作用。结论:双黄连注射剂与左氧氟沙星联用可缩小左氧氟沙星对金黄色葡萄球菌的MSW,从而降低金黄色葡萄球菌对左氧氟沙星的耐药性。     

山楂果胶寡糖联用氟喹诺酮类药物对葡萄球菌防耐药浓度的影响分析

目的 探讨山楂果胶寡糖与氟喹诺酮联合用药对金黄色葡萄球菌防耐药浓度的影响,为临床合理使用现有抗生素、防治细菌耐药产生提供理论依据.方法 采用标准琼脂二倍稀释法测定左氧氟沙星、环丙沙星对30株临床分离的金黄色葡萄球菌和金黄色葡萄球菌质控菌株ATCC25923的最低抑菌浓度(MIC),采用标准琼脂平板稀释法测定2种FQ药物对临床分离金黄色葡萄球菌的防突变浓度,计算单药和联合山楂果胶寡糖用药后该药的MPC50、MPC90.结果 左氧氟沙星单药对30株金黄色葡萄球菌的MPC范围在2～64mg/L,MPC90为32mg/L;联合山楂果胶寡糖后MPC范围为0.5～16 mg/L,MPC90降至8 mg/L.环丙沙星单药对30株金黄色葡萄球菌的MPC范围1～32mg/L,MPC90为16mg/L;联合山楂果胶寡糖后MPC范围0.25～8mg/L,MPC90降至4 mg/L,两组各项指标比较差异有显著性(P<0.05).结论 联合山楂果胶寡糖用药能降低环丙沙星、左氧氟沙星MPC,减少细菌耐药突变体的选择性富集扩增,防止抗菌药物耐药的产生.     

山楂果胶寡糖联用氟喹诺酮类药物对葡萄球菌防耐药浓度的影响分析

目的 探讨山楂果胶寡糖与氟喹诺酮联合用药对金黄色葡萄球菌防耐药浓度的影响,为临床合理使用现有抗生素、防治细菌耐药产生提供理论依据.方法 采用标准琼脂二倍稀释法测定左氧氟沙星、环丙沙星对30株临床分离的金黄色葡萄球菌和金黄色葡萄球菌质控菌株ATCC25923的最低抑菌浓度(MIC),采用标准琼脂平板稀释法测定2种FQ药物对临床分离金黄色葡萄球菌的防突变浓度,计算单药和联合山楂果胶寡糖用药后该药的MPC50、MPC90.结果 左氧氟沙星单药对30株金黄色葡萄球菌的MPC范围在2～64mg/L,MPC90为32mg/L;联合山楂果胶寡糖后MPC范围为0.5～16 mg/L,MPC90降至8 mg/L.环丙沙星单药对30株金黄色葡萄球菌的MPC范围1～32mg/L,MPC90为16mg/L;联合山楂果胶寡糖后MPC范围0.25～8mg/L,MPC90降至4 mg/L,两组各项指标比较差异有显著性(P<0.05).结论 联合山楂果胶寡糖用药能降低环丙沙星、左氧氟沙星MPC,减少细菌耐药突变体的选择性富集扩增,防止抗菌药物耐药的产生.     

山楂果胶寡糖联用氟喹诺酮类药物对葡萄球菌防耐药浓度的影响分析

目的探讨山楂果胶寡糖与氟喹诺酮联合用药对金黄色葡萄球菌防耐药浓度的影响,为临床合理使用现有抗生素、防治细菌耐药产生提供理论依据。方法采用标准琼脂二倍稀释法测定左氧氟沙星、环丙沙星对30株临床分离的金黄色葡萄球菌和金黄色葡萄球菌质控菌株ATCC25923的最低抑菌浓度（MIC）,采用标准琼脂平板稀释法测定2种FQ药物对临床分离金黄色葡萄球菌的防突变浓度,计算单药和联合山楂果胶寡糖用药后该药的MPC50、MPC90。结果左氧氟沙星单药对30株金黄色葡萄球菌的MPC范同在2～64mg／L,MPC90为32mg／L;联合山楂果胶寡糖后MPC范围为0．5～16mg／L,MPC90降至8mg／L。环丙沙星单药对30株金黄色葡萄球菌的MPC范围1～32mg／L,MPC90为16mg／L;联合山楂果胶寡糖后MPC范围0．25～8mg／L,MPC90降至4mg／L,两组各项指标比较差异有显著性伊〈0．05）。结论联合山楂果胶寡糖用药能降低环丙沙星、左氧氟沙星MPC,减少细菌耐药突变体的选择性富集扩增,防止抗菌药物耐药的产生。     

β-内酰胺类药物及与复方黄连注射液联合使用对金黄色葡萄球菌MSW的影响

目的测定β-内酰胺类药物单用及与复方黄连注射液联合使用对金黄色葡萄球菌ATCC29213的MIC和MPC,探讨β-内酰胺类与复方黄连注射液联合使用对耐药突变选择窗(MSW)的影响,为临床优化抗菌药物给药方案,限制耐药突变体选择性扩增提供一条新思路。方法采用MH琼脂二倍稀释法测定阿莫西林和头孢噻呋、复方黄连注射液单独用药和联合用药的最低抑菌浓度(MIC)、抑制99%接种细菌生长的最低抑菌浓度(MIC99)、防突变浓度(MPC)。结果阿莫西林单独使用时的SI(MPC/MIC99)值为15.2,与16MIC的复方黄连注射液联合使用后,SI降低至5.1,为其单独用药的1/3;头孢噻呋单独使用时其SI值为16.1,与16MIC的复方黄连注射液联合使用后,SI降低至4.2,为单独用药的1/4。结论β-内酰胺类药物和复方黄连注射液联合用药可以明显缩小MSW。     

2种氟喹诺酮类药物对临床分离金黄色葡萄球菌突变选择窗的影响

目的通过测定左氧氟沙星及莫西沙星对金黄色葡萄球菌临床分离菌株防突变浓度(MPC),比较氟喹诺酮类对金黄色葡萄球菌突变选择窗(MSW)的影响,为临床合理使用抗菌药物,防治细菌耐药产生提供依据。方法采用标准琼脂二倍稀释法测定2种氟喹诺酮药物对38株临床分离的金黄色葡萄球菌和金黄色葡萄球菌质控菌株ATCC25923的最低抑菌浓度(MIC),采用肉汤法富集3×1010CFU.mL-1的金黄色葡萄球菌测定2种氟喹诺酮药物MPC,计算MPC50、MPC90、MPC/MIC。结果左氧氟沙星对38株金黄色葡萄球菌的MPC90、MPC90/MIC90分别为16 mg.L-1、8,莫西沙星分别为2 mg.L-1、4;结合药物动力学参数莫西沙星400 mg.次-1,1次.d-1,其Cmax/MPC90、AUC/MPC90分别为2.3、18,左氧氟沙星500 mg.次-1的Cmax/MPC90、AUC/MPC90明显高于300 mg.d-1组,分别为0.5、2.4。结论对金黄色葡萄球菌的临床分离菌株莫西沙星比左氧氟沙星MPC90低,MSW窄,防突变能力更强。左氧氟沙星500 mg.次-1,1次.d-1,能够提高左氧氟沙星的防突变能力。     

利奈唑胺、万古霉素对甲氧西林耐药的金黄色葡萄球菌的防耐药突变体选择浓度的研究

目的：比较利奈唑胺、万古霉素对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌的防耐药突变选择能力;研究防耐药突变体选择浓度（MPC）和最低抑菌浓度（MIC）的相关性。方法：采用琼脂微量稀释法测定利奈唑胺、万古霉素对35株耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）临床分离菌株的MPC和MIC;采用线性回归法比较利奈唑胺、万古霉素对MRSA的MPC和MIC的相关性;结合人体药代动力学数据,预测利夺唑胺、万古霉素对MRSA的防耐药突变体选择能力。结果：利奈唑胺、万古霉素对35株MRSA的MPC90值（抑制90％的细菌发生细菌耐药的最低防耐药突变体选择浓度）分别为16.8μg／mL,选择指数（MPC90／MIC90）均为8。两药对MRSA的MPC和MIC的线性相关系数R^2分别为0．32和0．008。结合两药药代动力学参数,利奈唑胺药物浓度在整个给药间隔落在耐药突变选择窗理论（MSW）中,万古霉素药物浓度在大部分给药间隔落在MPC之上。结论：万古霉素对MRSA的防耐药选择能力强于利奈唑胺;MPC和MIC的相关性差。     

莫西沙星抑制金黄色葡萄球菌耐药突变体选择的体外PK/PD研究

目的:建立体外药效学模型,研究盐酸莫西沙星抑制金黄色葡萄球菌耐药突变体选择的体外PK/PD参数。方法:用琼脂平皿二倍稀释法测定金黄色葡萄球菌102526及105006的MIC、MPC,建立微生物法并测定莫西沙星药物浓度,建立体外药效学模型,用梯形法计算AUC_0-t:MIC及AUC_0-t:MPC。结果:微生物方法学的精密度RSD<10%,相对回收率范围为95%~105%。敏感菌102526对莫西沙星的MIC及MPC分别为0.064,0.25 mg·L^-1,其主要PK/PD参数AUC_0-24/MIC和AUC_0-24/MPC分别为307,76.75 mg·h·L^-1;C_max/MIC及C_max/MPC分别为63.75及15.94。中介耐药菌105006对莫西沙星的MIC和MPC分别为1,8 mg·L^-1,其24 hAUC/MIC均远小于125 mg·h·L^-1,C_max/MIC亦小于10。结论:本研究成功建立了体外药效学模型,用其研究莫西沙星对金黄色葡萄球菌的体外抗菌活性,研究中测定了莫西沙星的PK/PD参数和细菌恢复生长曲线,验证了药物浓度处于耐药突变选择窗内时可选择性富集中介耐药菌的耐药突变窗理论。     

Enrichment of resistant Staphylococcus aureus at ciprofloxacin concentrations simulated within the mutant selection window: bolus versus continuous infusion

Enrichment of resistant mutants at antibiotic concentrations above the minimum inhibitory concentration (MIC) but below the mutant prevention concentration (MPC), i.e. within the mutant selection window (MSW), might be dependent on the shape of the pharmacokinetic profile. To address this issue, two strains of Staphylococcus aureus were exposed to fluctuating (bolus administration) and constant (continuous infusion) concentrations of ciprofloxacin. Staphylococcus aureus ATCC 43300 and ATCC 6538 exhibiting different MPC/MIC ratios (4 and 16, respectively) were exposed to ciprofloxacin twice daily by bolus administration and continuous infusion for 3 days. With each organism and mode of administration, a series of pharmacokinetic profiles was simulated to have the same 24-h area under the concentration-time curve (AUC24) to MIC ratio. The simulated AUC24/MIC ratios were designed to provide ciprofloxacin concentrations within the MSW over most of the dosing interval (bolus administration) or over the entire dosing interval (continuous infusion). In all simulations, ciprofloxacin-resistant staphylococci were enriched in a concentration-dependent manner, i.e. the higher the AUC24/MIC, the later the onset of mutant selection and the smaller the area under the bacterial mutant curve (AUBC M). The relationships between AUC24/MIC and AUBC M were independent of the shape of the simulated pharmacokinetic profiles that corresponded to the different modes of ciprofloxacin administration. For mutants resistant to > or = 4 x MIC of ciprofloxacin, the AUC24/MIC was less predictive of the AUBC M than the AUC24/MPC ratio. This study indicates the mode of ciprofloxacin administration does not influence selection of resistant staphylococci, which is better predicted by AUC24/MPC than by AUC24/MIC.