如果一种抗生素不能杀死感染患者的所有细菌，那么幸存的虫子可能特别擅长于他们复活的时机。

莱斯大学的理论科学家提出了一种更好的方法来了解如何开出抗生素以杀死每一种细菌或至少阻止它们产生耐药性水稻化学与化学和生物分子工程教授阿纳托利科洛梅斯基认为抗生素耐药性是“21世纪严重的问题”。Kolomeisky和博士后研究员Hamid Teimouri进行的一项新研究表明，细菌生长速度的波动可以增加细菌菌落消失所需的时间，并使其更好地发挥抗性。

“我们的计算表明这种波动，细菌很容易做到，可能有助于他们等待时间并尝试不同的突变，”Kolomeisky说。“我们认为这是抗生素耐药性的步。”

他们的理论出现在huang家学会期刊界面。研究人员表明，广泛用于确定抗生素剂量的细菌灭绝概率与实际灭绝时间之间没有相关性。“世界上滥用抗生素的现象非常多，特别是在这个国家，”Kolomeisky说。“在过去五年中，抗生素处方增加了4%。基本上，当人们不需要时会给予大量抗生素。”

研究人员认为，通过了解感染菌落的大小以及*消灭它的平均时间，有朝一日可以开出更准确的剂量。他们提出了一个初步模型，制药公司可以从中学习如何制定更好的策略来改善感染治疗。Kolomeisky说，细菌种群动态是这项研究的关键。

“现在，当医生计算出你应该摄入多少抗生素时，他们会平等对待每个人，”他说。“这已经是一个巨大的错误：他们认为你的体内有大量的细菌，并使用一个非常简单的确定性模型来规定抗生素的低浓度。低于这个阈值，他们说你不会治愈，高于它，你将永远得到治愈。

“所以每个人每天只能获得一片药片，无论你是小孩还是成年人都没关系，”他说。Kolomeisky说，这种一刀切的策略并不能解释细菌生长速度的波动。当平均人口死亡所需的时间时，新模型将这些随机波动纳入其中。

“问题来自抗生素正在发挥作用，而你来到的地方几乎没有细菌，”他说。“当几乎没有或者数字相对较小时，所谓的随机(随机)效应变得很重要。我们知道只需要10只沙门氏菌或志贺氏菌就可以重新开始感染。”

Kolomeisky说，目前的模型只告诉医生一个抗生素治疗病人的可能性。

“我们更关心的是平均治愈时间，而不是概率，”他说。“这将使医生更清楚地了解应该做些什么。”

这项研究对农业有影响，Kolomeisky说。

“食品供应75%的抗生素，”他说。“我们还需要在那里优化抗生素活性，以降低抗生素的使用水平。

“这距离实际应用还有很长的路要走，但它应该给业界一些关于下一步该做什么以及如何将其与生化研究相结合的想法，”Kolomeisky说。“只研究细菌感染的生化和遗传部分是不够的。了解抗生素作用的种群动态方面可以澄清很多问题。”