KI-gestützte Assayentwicklung für phänotypische Carbapenemresistenz durch Porin-Verlust und Efflux-Überexpression bei Gram-negativen Bakterien (PREPLEX); Teilvorhaben: Identifikation und Validierung der Targets, die zur Carbapenemresistenz durch Porin-Verlust und Efflux-Überexpression führen

Abstract

Carbapenem-resistente Gram-negative Bakterien stellen eine zunehmende Herausforderung für die klinische Therapie dar. Neben Carbapenemasen spielen insbesondere nicht-enzymatische Mechanismen wie Porinverlust und Efflux-Überexpression eine wichtige Rolle, werden jedoch durch etablierte molekulare Diagnostikverfahren häufig nicht erkannt. Ziel des Projektes PREPLEX war die Identifikation und Validierung molekularer und funktioneller Determinanten dieser Resistenzformen. Durch die Kombination aus genomischer Analyse, Machine-Learning-Ansätzen und funktionellen Experimenten konnte gezeigt werden, dass Porinverlust ein zentraler, aber nicht alleiniger Mechanismus der Carbapenemresistenz ist. Darüber hinaus wurde ein Stress-Transkriptomik-Ansatz etabliert, der neue Perspektiven für eine expressionsbasierte Diagnostik komplexer Resistenzmechanismen eröffnet.