Pintu Patra

• The life of microorganisms is characterized by two main tasks, rapid growth under conditions permitting growth and survival under stressful conditions. The environments, in which microorganisms dwell, vary in space and time. The microorganisms innovate diverse strategies to readily adapt to the regularly fluctuating environments. Phenotypic heterogeneity is one such strategy, where an isogenic population splits into subpopulations that respond differently under identical environments. Bacterial persistence is a prime example of such phenotypic heterogeneity, whereby a population survives under an antibiotic attack, by keeping a fraction of population in a drug tolerant state, the persister state. Specifically, persister cells grow more slowly than normal cells under growth conditions, but survive longer under stress conditions such as the antibiotic administrations. Bacterial persistence is identified experimentally by examining the population survival upon an antibiotic treatment and the population resuscitation in a growth medium.The life of microorganisms is characterized by two main tasks, rapid growth under conditions permitting growth and survival under stressful conditions. The environments, in which microorganisms dwell, vary in space and time. The microorganisms innovate diverse strategies to readily adapt to the regularly fluctuating environments. Phenotypic heterogeneity is one such strategy, where an isogenic population splits into subpopulations that respond differently under identical environments. Bacterial persistence is a prime example of such phenotypic heterogeneity, whereby a population survives under an antibiotic attack, by keeping a fraction of population in a drug tolerant state, the persister state. Specifically, persister cells grow more slowly than normal cells under growth conditions, but survive longer under stress conditions such as the antibiotic administrations. Bacterial persistence is identified experimentally by examining the population survival upon an antibiotic treatment and the population resuscitation in a growth medium. The underlying population dynamics is explained with a two state model for reversible phenotype switching in a cell within the population. We study this existing model with a new theoretical approach and present analytical expressions for the time scale observed in population growth and resuscitation, that can be easily used to extract underlying model parameters of bacterial persistence. In addition, we recapitulate previously known results on the evolution of such structured population under periodically fluctuating environment using our simple approximation method. Using our analysis, we determine model parameters for Staphylococcus aureus population under several antibiotics and interpret the outcome of cross-drug treatment. Next, we consider the expansion of a population exhibiting phenotype switching in a spatially structured environment consisting of two growth permitting patches separated by an antibiotic patch. The dynamic interplay of growth, death and migration of cells in different patches leads to distinct regimes in population propagation speed as a function of migration rate. We map out the region in parameter space of phenotype switching and migration rate to observe the condition under which persistence is beneficial. Furthermore, we present an extended model that allows mutation from the two phenotypic states to a resistant state. We find that the presence of persister cells may enhance the probability of resistant mutation in a population. Using this model, we explain the experimental results showing the emergence of antibiotic resistance in a Staphylococcus aureus population upon tobramycin treatment. In summary, we identify several roles of bacterial persistence, such as help in spatial expansion, development of multidrug tolerance and emergence of antibiotic resistance. Our study provides a theoretical perspective on the dynamics of bacterial persistence in different environmental conditions. These results can be utilized to design further experiments, and to develop novel strategies to eradicate persistent infections.…
• Das Leben von Mikroorganismen kann in zwei charakteristische Phasen unterteilt werde, schnelles Wachstum unter Wachstumsbedingungen und Überleben unter schwierigen Bedingungen. Die Bedingungen, in denen sich die Mikroorganismen aufhalten, verändern sich in Raum und Zeit. Um sich schnell an die ständig wechselnden Bedingungen anzupassen entwickeln die Mikroorganismen diverse Strategien. Phänotypische Heterogenität ist eine solche Strategie, bei der sich eine isogene Popolation in Untergruppen aufteilt, die unter identischen Bedingungen verschieden reagieren. Bakterielle Persistenz ist ein Paradebeispiel einer solchen phänotypischen Heterogenität. Hierbei überlebt eine Popolation die Behandlung mit einem Antibiotikum, indem sie einen Teil der Bevölkerung in einem, dem Antibiotikum gegenüber tolerant Zustand lässt, der sogenannte "persister Zustand". Persister-Zellen wachsen unter Wachstumsbedingungen langsamer als normale Zellen, jedoch überleben sie länger in Stress-Bedingungen, wie bei Antibiotikaapplikation. Bakterielle PersistenzDas Leben von Mikroorganismen kann in zwei charakteristische Phasen unterteilt werde, schnelles Wachstum unter Wachstumsbedingungen und Überleben unter schwierigen Bedingungen. Die Bedingungen, in denen sich die Mikroorganismen aufhalten, verändern sich in Raum und Zeit. Um sich schnell an die ständig wechselnden Bedingungen anzupassen entwickeln die Mikroorganismen diverse Strategien. Phänotypische Heterogenität ist eine solche Strategie, bei der sich eine isogene Popolation in Untergruppen aufteilt, die unter identischen Bedingungen verschieden reagieren. Bakterielle Persistenz ist ein Paradebeispiel einer solchen phänotypischen Heterogenität. Hierbei überlebt eine Popolation die Behandlung mit einem Antibiotikum, indem sie einen Teil der Bevölkerung in einem, dem Antibiotikum gegenüber tolerant Zustand lässt, der sogenannte "persister Zustand". Persister-Zellen wachsen unter Wachstumsbedingungen langsamer als normale Zellen, jedoch überleben sie länger in Stress-Bedingungen, wie bei Antibiotikaapplikation. Bakterielle Persistenz wird experimentell erkannt indem man überprüft ob die Population eine Behandlung mit Antibiotika überlebt und sich in einem Wachstumsmedium reaktiviert. Die zugrunde liegende Popolationsdynamik kann mit einem Zwei-Zustands-Modell für reversibles Wechseln des Phänotyps einer Zelle in der Bevölkerung erklärt werden. Wir untersuchen das bestehende Modell mit einem neuen theoretischen Ansatz und präsentieren analytische Ausdrücke für die Zeitskalen die für das Bevölkerungswachstums und die Reaktivierung beobachtet werden. Diese können dann einfach benutzt werden um die Parameter des zugrunde liegenden bakteriellen Persistenz-Modells zu bestimmen. Darüber hinaus rekapitulieren wir bisher bekannten Ergebnisse über die Entwicklung solch strukturierter Bevölkerungen unter periodisch schwankenden Bedingungen mithilfe unseres einfachen Näherungsverfahrens. Mit unserer Analysemethode bestimmen wir Modellparameter für eine Staphylococcus aureus-Popolation unter dem Einfluss mehrerer Antibiotika und interpretieren die Ergebnisse der Behandlung mit zwei Antibiotika in Folge. Als nächstes betrachten wir die Ausbreitung einer Popolation mit Phänotypen-Wechsel in einer räumlich strukturierten Umgebung. Diese besteht aus zwei Bereichen, in denen Wachstum möglich ist und einem Bereich mit Antibiotikum der die beiden trennt. Das dynamische Zusammenspiel von Wachstum, Tod und Migration von Zellen in den verschiedenen Bereichen führt zu unterschiedlichen Regimen der Populationsausbreitungsgeschwindigkeit als Funktion der Migrationsrate. Wir bestimmen die Region im Parameterraum der Phänotyp Schalt-und Migrationsraten, in der die Bedingungen Persistenz begünstigen. Darüber hinaus präsentieren wir ein erweitertes Modell, das Mutation aus den beiden phänotypischen Zuständen zu einem resistenten Zustand erlaubt. Wir stellen fest, dass die Anwesenheit persistenter Zellen die Wahrscheinlichkeit von resistenten Mutationen in einer Population erhöht. Mit diesem Modell, erklären wir die experimentell beobachtete Entstehung von Antibiotika- Resistenz in einer Staphylococcus aureus Popolation infolge einer Tobramycin Behandlung. Wir finden also verschiedene Funktionen bakterieller Persistenz. Sie unterstützt die räumliche Ausbreitung der Bakterien, die Entwicklung von Toleranz gegenüber mehreren Medikamenten und Entwicklung von Resistenz gegenüber Antibiotika. Unsere Beschreibung liefert eine theoretische Betrachtungsweise der Dynamik bakterieller Persistenz bei verschiedenen Bedingungen. Die Resultate könnten als Grundlage neuer Experimente und der Entwicklung neuer Strategien zur Ausmerzung persistenter Infekte dienen.…