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为应对伤寒（Salmonella Typhi）耐药性难题及治疗挑战，研究人员构建含耐药性和抗生素切换策略的数学模型，分析敏感 / 耐药菌株传播动态。发现抗生素切换可降低菌株流行率及感染水平，揭示其在控制 AMR 中的潜力，为优化伤寒治疗策略提供理论依据。
伤寒（Typhoid Fever）是由伤寒沙门氏菌（Salmonella Typhi）引起的急性肠道传染病，主要通过污染的水和食物传播，在卫生基础设施薄弱的发展中国家尤为猖獗。据世界卫生组织数据，全球每年约有 1100 万至 2100 万例伤寒病例，导致 13.5 万至 23 万人死亡。近年来，抗生素耐药性（Antimicrobial Resistance, AMR）的加剧使伤寒治疗面临严峻挑战，多重耐药菌株的出现导致传统一线药物疗效下降，治疗成本上升，疾病传播风险增加。如何有效管理抗生素使用、遏制耐药性扩散，成为全球公共卫生领域的紧迫课题。
在此背景下，研究人员开展了伤寒耐药建模与抗生素轮换策略的研究，旨在通过数学模型揭示耐药性传播规律，探索更优的治疗干预措施。尽管文中未明确提及具体研究机构，但其成果发表于《Franklin Open》，为该领域提供了重要的理论参考。
研究方法
研究采用确定性常微分方程模型，结合抗生素切换策略，模拟伤寒在人群中的传播 dynamics。模型将人群分为易感者（S）、未治疗感染者（Is、Ir）、治疗中感染者（Ts1、Ts2、Tr1、Tr2）和康复者（R），并引入环境细菌浓度（B）作为传播媒介。通过构建下一代矩阵计算基本再生数（R0），分析疾病无病平衡点（DFE）和地方病平衡点的稳定性，并利用敏感性分析识别关键影响参数。
研究结果
3.1 模型基本性质
- 解的正性与有界性：证明模型所有状态变量在非负初始条件下保持非负，且解在紧凑区域内有界，确保模型符合生物学实际。
- 无病平衡点（DFE）：当 R0 < 1 时，DFE 全局渐近稳定，提示有效控制措施可根除疾病；当 R0 > 1 时，疾病将持续流行。
3.2 再生数与稳定性分析
- 基本再生数（R0）：R0为敏感菌株（Rs）和耐药菌株（Rr）再生数之和，反映两类菌株对疾病传播的贡献。R0计算公式为：R0=μk(μb?g)βΛ(P1pαs+P3αr(1?p))
其中，β 为环境传播率，αs/αr为敏感 / 耐药菌株排泄率，P1/P3为综合清除率参数。
- 稳定性分析：通过 Lyapunov 函数证明，当 R0 ≤ 1 时，DFE 稳定，疾病可被控制；反之，地方病平衡点稳定，需长期干预。
3.3 抗生素切换策略的影响
模型显示，交替使用一线和二线抗生素可降低敏感和耐药菌株的流行率。切换策略通过减少单一药物的选择压力，抑制耐药菌株的优势进化，从而降低整体感染水平。数值模拟进一步支持该策略在控制 AMR 中的有效性。
研究结论与意义
本研究通过数学建模系统分析了伤寒耐药性传播与抗生素切换策略的相互作用，证实合理轮换抗生素可显著降低耐药菌株扩散风险，为临床治疗提供了量化依据。研究结果强调了动态调整治疗方案在应对 AMR 中的重要性，尤其为资源有限地区优化抗生素管理、制定公共卫生政策提供了新视角。未来研究可结合更复杂的真实世界数据，进一步验证模型在不同场景下的适用性，推动理论成果向临床实践转化。
