Neuer Test zeigt, wie effektiv Antibiotika Bakterien abtöten

Die Bewertung von Antibiotika, insbesondere im Kampf gegen hartnäckige Erreger wie die Tuberkulose, stützt sich traditionell darauf, wie effektiv sie das Bakterienwachstum unter Laborbedingungen hemmen. Angesichts der zunehmenden globalen Bedrohung durch antibiotikaresistente Keime, die sich durch Mutationen der Wirkung gängiger Medikamente entziehen, reicht dieser Fokus auf den bloßen Wachstumsstopp jedoch nicht mehr aus. Entscheidend für den Therapieerfolg ist vielmehr, ob ein Wirkstoff die Erreger im Körper tatsächlich vollständig eliminiert.

Ein besonderes Problem stellen dabei Bakterien dar, die sich in einem Ruhezustand befinden: Selbst ohne eine genetische Resistenz können sie Antibiotika überdauern, da sie zwar ihre Vermehrung einstellen, aber nicht absterben. Nach Beendigung einer Therapie können diese „schlafenden“ Keime reaktiviert werden und die Infektion erneut aufflammen lassen. Dies ist besonders bei langwierigen Behandlungen wie der Tuberkulose kritisch, die eine restlose Abtötung der Erreger erfordern. Da herkömmliche Labortests lediglich das verlangsamte Wachstum, nicht aber den tatsächlichen Zelltod erfassen, haben Forschende der Universität Basel um PD Dr. Lucas Boeck eine neue Methode entwickelt. Dieses Verfahren ermöglicht es nun, die tatsächliche Abtötungsrate von Antibiotika präzise zu messen und so die Wirksamkeit von Behandlungen besser vorherzusagen.

Schicksal einzelner Bakterien filmen

Die Forschenden nutzen ein als „Antimicrobial Single-Cell Testing“ bezeichnetes Verfahren, das auf der mikroskopischen Analyse von Millionen einzelner Bakterien unter tausenden verschiedenen Bedingungen basiert. „Wir filmen damit jedes einzelne Bakterium über mehrere Tage und beobachten, ob und wie schnell ein Medikament es tatsächlich abtötet“, erklärt Lucas Boeck. Auf diese Weise kann präzise ermittelt werden, welcher Anteil einer Bakterienpopulation durch eine Therapie eliminiert wird und wie effizient dieser Prozess verläuft.

Zur Validierung der Methode untersuchte das Team 65 verschiedene Kombinationstherapien am Tuberkulose-Erreger Mycobacterium tuberculosis. Zusätzlich wurde das Verfahren an Proben von 400 Patientinnen und Patienten getestet, die an einer komplexen Lungeninfektion durch das verwandte Bakterium Mycobacterium abscessus litten. Dabei traten nicht nur Differenzen zwischen den einzelnen Therapieformen zutage, sondern auch signifikante Unterschiede zwischen den Bakterienstämmen der verschiedenen Betroffenen. Diese Variationen werden in der Fachwelt als Antibiotikatoleranz bezeichnet. Weiterführende Analysen machten deutlich, dass spezifische genetische Merkmale bestimmen, wie erfolgreich die Bakterien die Wirkung der Medikamente gewissermaßen „aussitzen“ können.

„Je besser Bakterien ein Antibiotikum tolerieren, desto schlechter sind die Chancen für den Erfolg der Therapie bei den Patientinnen und Patienten“, fasst Lucas Boeck die zentralen Ergebnisse zusammen. Ein Abgleich mit Daten aus klinischen Studien und Tiermodellen bestätigte zudem, dass das Antimicrobial Single-Cell Testing die tatsächliche Wirksamkeit verschiedener Therapeutika bei der Infektionsbekämpfung sehr präzise widerspiegelt.

Nutzen für Betroffene und Medikamentenentwicklung

Das neue Verfahren fungiert aktuell zwar noch als reines Forschungswerkzeug, birgt jedoch erhebliches Potenzial für künftige Anwendungen in der klinischen Praxis sowie in der Industrie. Laut Lucas Boeck könnte die Methode dereinst sowohl die Behandlung von Betroffenen als auch die Entwicklung neuer Medikamente maßgeblich unterstützen. Er betont dabei den therapeutischen Mehrwert: „Mit unserem Testverfahren können wir Antibiotikatherapien individuell auf Bakterienstämme einzelner Patientinnen und Patienten abstimmen.“

Darüber hinaus eröffnet ein vertieftes Verständnis der genetischen Grundlagen die Chance, künftige Tests auf Antibiotikatoleranz noch effizienter und zeitsparender zu gestalten. Auch für die Pharmakologie bietet das Verfahren Vorteile, da es die Wirksamkeit neuer Wirkstoffe bereits während der Entwicklungsphase präziser einschätzbar macht. „Nicht zuletzt können die Daten der Forschung helfen, Überlebensstrategien von Krankheitserregern besser zu verstehen und damit die Basis für neue, effektivere Therapieansätze legen“, erklärt Boeck abschließend.

Quelle

Universität Basel (01/2026)