Прогнозирование развития антибиотикорезистентности бактерий методами фармакокинетико-фармакодинамического моделирования: альтернативные подходы к анализу экспериментальных данных

Прогнозирование развития антибиотикорезистентности бактерий методами фармакокинетико-фармакодинамического моделирования: альтернативные подходы к анализу экспериментальных данных

М. В. ГОЛИКОВА, Е. Н. СТРУКОВА, Ю. А. ПОРТНОЙ, А. А. ФИРСОВ

НИИ по изысканию новых антибиотиков им. Г. Ф. Гаузе, Москва

PK/PD Modeling as a Tool for Predicting Bacterial Resistance to Antibiotics: Alternative Analyses of Experimental Data

M. V. GOLIKOVA, E. N. STRUKOVA, Y. A. PORTNOY, A. A. FIRSOV Gause Institute of New Antibiotics, Moscow

Оценка численности мутантов после многократного введения антибиотика (NM) — основной параметр, который используется в исследованиях процессов развития резистентности бактерий с помощью динамических систем in vitro, моделирующих фармакокинетику антибиотиков. С целью сравнения NM с недавно предложенным интегральным параметром AUBCM (площадь под кривой «численность мутантов — время») проведён анализ процессов селекции Staphylococcus aureus при моделировании in vitro режимов моно- (даптомицин, доксициклин) и комбинированной (даптомицин + рифампицин, рифампицин + линезолид) терапии. Различия в кинетических кривых изменения численности резистентных мутантов S.aureus удалось выразить параметром AUBCM, но не NM. Кроме того, в отличие от AUBCM параметр NM не позволял отразить очевидные различия в кинетических кривых изменения численности мутантов, резистентных к 2-, 4-, 8- и 16-кратному показателю МПК доксициклина и рифампицина. Полученные результаты свидетельствуют о преимуществах AUBCM перед NM при количественной оценке селекции резистентных мутантов.

Ключевые слова: динамическая система in vitro, антибиотики, резистентность, S.aureus.

Postexposure number of mutants (NM) is a conventional endpoint in bacterial resistance studies using in vitro dynamic models that simulate antibiotic pharmacokinetics. To compare NM with a recently introduced integral parameter AUBCM, the area under the time course of resistance mutants, the enrichment of resistant Staphylococcus aureus was studied in vitro by simulation of mono-(daptomycin, doxycycline) and combined treatments (daptomycin + rifampicin, rifampicin + linezolid). Differences in the time courses of resistant S.aureus could be reflected by AUBCM but not NM. Moreover, unlike AUBCM, NM did not reflect the pronounced differences in the time courses of S.aureus mutants resistant to 2X, 4X, 8X and 16XMIC of doxycycline and rifampicin. The findings suggested that AUBCM was a more appropriate endpoint of the amplification of resistant mutants than NM.

Key words: in vitro dynamic model, antibiotics, resistance, S.aureus.

Введение

Развитие антибиотикорезистентности у патогенных бактерий — важнейший фактор снижения эффективности антибиотиков, который приобретает особое значение на фоне резкого сокращения числа оригинальных препаратов, созданных в последние годы. Это обстоятельство стимулирует поиск новых подходов к рациональному применению существующих и направленному поиску новых антибиотиков.

Среди таких подходов наиболее перспективными сегодня считается фармакокинетико-фар-макодинамическое моделирование. Его основным

© Коллектив авторов, 2015

Адрес для корреспонденции: Москва, 119021, Большая Пироговская ул., д. 11, стр. 1. «Научно-исследовательский институт по изысканию новых антибиотиков им. Г. Ф. Гаузе»

инструментом являются динамические системы, которые позволяют изучать кинетику гибели бактерий при моделировании in vitro фармакокинети-ческих профилей, реализуемых у человека. Основной принцип моделирования фармакокинетики в динамической системе состоит в контролируемом разбавлении раствора антибиотика в центральной камере, где он взаимодействует с тестируемым микроорганизмом. В зависимости от сложности моделируемого фармакокинетического профиля (от моно- до полиэкспоненциального) динамическая система может состоять из одной (центральной) или центральной и нескольких периферических камер (по числу экспонент в уравнении фармако-кинетики), которые обеспечивают перенос антибиотика из центральной камеры в периферическую и обратно [1].

В отличие от традиционных исследований in vitro, проводимых при постоянной концентрации антибиотика, динамические системы позволяют изучать его действие при непрерывно меняющейся концентрации — той самой, которая достигается в крови человека, получающего курс антиби-отикотерапии. Это позволяет обойти проблему межвидовой (от животного к человеку) экстраполяции данных, нерешённость которой существенно ограничивает прогностическое значение экспериментальной химиотерапии. С помощью динамических систем in vitro оказалось возможным прогнозировать не только воздействие антибиотиков на чувствительные к ним бактерии, но и изучать процессы развития антибиотикорезис-тентности при клинических режимах введения препаратов [2].

Для прогнозирования селекции резистентных мутантов необходимо знание её зависимости от фармакокинетических переменных, прежде всего, от площади под кривой «концентрация антибиотика — время» (AUC). Такая зависимость была впервые установлена для Staphylococcus aureus при моделировании in vitro фармакокинетических профилей фторхинолонов [3]. Кривые зависимости от AUC/МПК изменений в чувствительности S.aureus, происходивших при многократном введении гатифлоксацина, лево-флоксацина, моксифлоксацина или ципрофлок-сацина в динамическую систему, имели колоко-лообразную форму. При относительно низких и, наоборот, высоких значениях AUC/МПК чувствительность бактерий к гатифлоксацину, лево-флоксацину, моксифлоксацину и ципрофлокса-цину не менялась, а при промежуточных значениях AUC/МПК снижалась. Столь необычную форму кривых «AUC/МПК — отношение конечного значения МПК к исходному» удалось объяснить теорией «окна резистентности» (Mutant Selection Window — MSW [4]), в соответствии с которой селекция резистентных мутантов наиболее вероятна в тех случаях, когда концентрация антибиотика in vitro и in vivo выше его МПК, но ниже уровней, при которых антибиоти-корезистентность, или иначе говоря, концентрация, предотвращающая селекцию мутантов, не развивается (Mutant Prevention Concentration — MPC). Позднее куполообразные кривые зависимости «AUC/МПК — резистентность» (как по изменениям чувствительности бактерий, так и по данным популяционного анализа) были описаны не только для фторхинолонов [5—15], но и для других антибиотиков [16].

Несмотря на решающий прорыв, наметившийся в деле прогнозирования антибиотикоре-зистентности бактерий с помощью динамических систем, методология проведения и анализа результатов таких исследований, в частности по-

пуляционных данных, пока ещё только формируется. Задачей настоящей работы стало сравнение интегральной и точечной оценок кинетических кривых, отражающих изменения в численности резистентной популяции во времени. В качестве интегральной оценки был использован недавно предложенный параметр AUBCM (площадь под кинетической кривой изменения численности резистентных мутантов [6]), в качестве точечной — традиционно оцениваемая численность мутантов в конце эксперимента (NM).

Материал и методы

Антибиотики, бактериальные штаммы и оценка их чувствительности. Линезолид был любезно предоставлен фирмой Pfizer Corp. (США), доксициклин и рифампицин — MP Biomedicals LLC (США) и даптомицин — Cubist Pharmaceuticals, Inc (США).

В работе были использованы 2 штамма Staphylococcus aureus — клинический S.aureus 10 (линезолид и рифампицин) и коллекционный S.aureus ATCC 43300 (доксициклин, рифампицин и даптомицин). Значения МПК антибиотиков устанавливали методом двукратных серийных разведений в бульоне Мюллера—Хинтон (МХБ [17]), обогащённого ионами Ca2+ и Mg2+, с использованием 24-часовых культур при исходной численности клеток — 5х 105 КОЕ/мл. Значения МПК линезолида и рифампицина для S.aureus 10 составили 2 и 0,016 мг/л соответственно, а доксициклина, рифампицина и даптомицина для S.aureus ATCC 43300 — 0,1; 0,012 и 0,39 мг/л соответственно.

Моделируемые фармакокинетические профили. Во всех случаях моделировали моноэкспоненциальные фармакокине-тические профили антибиотиков со значениями периода полувыведения, установленными при клиническом изучении фармакокинетики линезолида (T1/2 = 6 ч [18]), доксициклина (T1/2 = 15 ч [19]), рифампицина (T1/2 = 3 ч [20]) и даптомицина (T1/2 = 9 ч [21]). Линезолид вводили два раза в сутки с интервалом в 12 ч, а доксициклин, рифампицин и даптомицин — один раз в сутки в течение 5 дней.

Моделируемые отношения площади под фармакокине-тической кривой в пределах 24 ч (AUC) к МПК составили для линезолида 60 и 120 ч, для доксициклина — 90 и 180 ч, для рифампицина — 925 и 1850 ч (S.aureus 10) и 100 ч (S.aureus ATCC 43300), для даптомицина — 64 ч. Все эксперименты проводились в двух или более повторностях.

Динамическая система in vitro. Для изучения фармакоди-намики линезолида, доксициклина, рифампицина и дапто-мицина использовали динамическую систему, описанную ранее [22]. Она представляет собой две камеры — одна со свежим МХБ (вспомогательный сосуд), другая с МХБ, содержащим бактериальную культуру с антибиотиком (основной сосуд № 1). При помощи одного перистальтического насоса МХБ из вспомогательной камеры со свежим МХБ поступает в сосуд № 1 объёмом 100 мл; при помощи другого насоса его содержимое удаляется с той же объёмной скоростью (F). Скорость потока для линезолида составляла 11,6 мл/ч, для доксициклина — 4,6 мл/ч, для рифампицина — 23,1 мл/ч и для даптомицина — 7,7 мл/ч.

Для одновременного моделирования моноэкспоненциальных профилей двух антибиотиков (линезолид и рифампи-цин; даптомицин и рифампицин), характеризующихся разными значениями периода полувыведения (Тщ), был использован принцип суперпозиции потоков, поскольку каждому из антибиотиков соответствует свое собственное значение F. При этом использовалась более сложная динамическая система [23], состоящая из трёх камер. В этом случае вспомогательная камера со свежим МХБ параллельно соединена с

двумя камерами — основной (№ 1) и дополнительной (№ 2), которая в свою очередь соединена с камерой № 1. В начальный момент времени в камеру № 1, содержащую МХБ с бактериальной культурой, добавляли оба антибиотика, а в камеру № 2 — только один антибиотик, характеризующийся более высоким значением Т1/2 (линезолид или даптомицин), в количестве, необходимом для достижения заданных значений их начальной концентрации (С0). Для воспроизведения неодинаковой скорости элиминации линезолида/даптомицина и рифампицина МХБ из вспомогательной камеры подается в камеру № 1 с объёмной скоростью Рлин/дап, а в камеру № 2 — с объёмной скоростью, вычисляемой по формуле FpÈ — Рлин/дап. С той же объёмной скоростью FPÈÔ — Рлин/дап МХБ с линезолидом/даптомицином подается из камеры № 2 в камеру № 1. при этом результирующая объёмная скорость подачи МХБ из вспомогательной камеры и МХБ с линезоли-дом/даптомицином из камеры № 2 в камеру № 1 складывается из Рлин/дап и (fpè — Рлин/дап^ т.е. равна fpè. Таким образом, удается предотвратить слишком быстрое выведение линезолида/даптомицина из основной камеры, определяемое величиной FpÈ, и сохранить постоянство её объёма. Поскольку с той же объёмной скоростью удаляется содержимое камеры № 1, её объём сохраняется постоянным. при этом значения Рлин/дап и FpÈ рассчитываются по формуле F=kei*V, где kei — константа элиминации антибиотика, а V — объём камеры № 1. Для 100 мл объёма среды в камере № 1 (V1) значения Fëèh, Рдап и FpÈ составляли 11,6; 7,7 и 23,1 мл/ч соответственно. Объём камеры № 2 (V2), рассчитанный по формуле V2 = [(FpÈ — Рлин/дап)/Рлин/дап] xV1, составлял для экспериментов с линезолидом и рифампицином 100 мл, а с даптомицином и рифампицином 200 мл.

Надежность воспроизведения фармакокинетических профилей антибиотиков была подтверждена ранее на примере линезолида [24].

Микробиологические исследования. Перед началом опыта динамическую систему заполняли свежим МХБ и термо-статировали при 37°С. В центральную камеру вносили 18-часовую бактериальную культуру с концентрацией клеток примерно 108 КОЕ/мл, а затем, после получасовой инкубации, вводили антибиотик. при фармакодинамическом изучении комбинации линезолида с рифампицином использовали смешанный инокулум чувствительных и резистентных к линезолиду (МПК 8 мг/л) клеток S.aureus 10 в соотношении 108 КОЕ к 1 КОЕ [22].

На протяжении каждого эксперимента из центральной камеры отбирали пробы объёмом 100 мкл, которые последовательно разводили стерильной дистиллированной водой для уменьшения концентрации препарата ниже уровня МПК, чтобы предотвратить действие оставшегося в пробе антибиотика («antibiotic carry-over»). Затем пробы высевали на чашки Петри, содержащие агар Мюллера-Хинтон II. Нижний предел определения составлял 2х102 КОЕ/мл.

популяционный анализ проводили путём высева проб каждые 24 ч на чашки с агаром Мюллера—Хинтон II, содержащим антибиотик в концентрации 2, 4, 8 или 16МПК. Предел определения — 10 КОЕ/мл. Интенсивность роста резистентных мутантов характеризовали численностью клеток каждого уровня резистентности через 120 ч от начала введения антибиотика (NM). Величину AUBCM определяли как площадь под кинетической кривой изменения численности устойчивых к антибиотику мутантов в пределах от 0 до 120 ч, ограниченную снизу пределом количественного определения [6].

Результаты и обсуждение

Кинетические кривые, отражающие изменения в численности резистентных мутантов S.aureus при моделировании многократного введения антибиотиков в динамической системе,

Рис. 1. Изменение численности субпопуляций штаммов S.aureus (a и б — S.aureus ATCC 43300, в — S.aureus 10), устойчивых к 16МПК доксициклина (а), 2МПК даптомицина (б) и 4МПК рифампицина (в) в зависимости от AUC/МПК.

В правом нижнем углу отношения AUBCM (черные прямоугольники; а — доксициклин (180) / доксициклин (90); б — даптомицин (64) + рифампицин (100) / даптомицин (64) и в — рифампицин (925) + линезолид (60) / рифампицин (1850) + линезолид (60)) и соответствующие отношения NM (серые прямоугольники). В скобках указаны значения AUC/МПК (в ч). Пояснения — см. в тексте.

показаны на рис. 1. Как видно на рис. 1, а, в процессе ежедневного введения доксициклина в дозе, соответствующей AUC/МПК = 180 ч, селекция мутантов, резистентных к 16МПК

Рис. 2. Изменение численности субпопуляций штаммов Б.аигви5(а — Б.аигвивЮ и б— Б.аигвиз АТСС 43300) в зависимости от уровня устойчивости соответственно к доксициклину и рифампицину. В правом нижнем углу отношения АиВСм при 2, 4, 8 и 16МПК к АиВСм при 2МПК (черные прямоугольники) и соответствующие отношения Мм (серые прямоугольники). В скобках указаны значения АиС/МПК (в ч).

антибиотика, происходила более интенсивно, чем при его введении в дозе, соответствующей АиС/МПК = 90 ч. В первом случае нарастание численности мутантов происходило уже на 2-й день, а во втором — лишь на 4-й, однако к концу периода наблюдения (120 ч) численность мутантов в обоих случаях была практически одинаковой. В результате значения параметра Мм для моделируемых режимов дозирования доксициклина оказались близкими, в отличие от далеко не оди-наковыгх значений параметра АиВСм. Как видно на диаграмме в правом углу рисунка, значения Мм различались в 1,1 раза, а АиВСм — в 2 раза.

Подобные различия были выявлены и при анализе кинетических кривых, полученных при моделировании режимов комбинированной терапии (рис. 1, б и рис. 1, в). Так, очевидное снижение численности мутантов Б.аигет, резистентных к даптомицину, при его введении в комбинации с рифампицином могло быть отражено параметром АиВСм, но не параметром Мм

(см. рис. 1, б). Как видно на диаграмме, в результате использования комбинации величина АиВСм уменьшалась в 1,4 раза по сравнению с таковой при моделировании монотерапии дапто-мицином, тогда как величина Км, напротив, даже несколько возрастала. Те же недостатки параметра Мм проявились и при анализе кинетических кривых, полученныгх в экспериментах с комбинацией рифампицина с линезолидом (см. рис. 1, в). Как видно на диаграмме, различия в значениях Км, отмеченных для моделируемых режимов рифампицина (АиС/МПК = 925 ч против АиС/МПК = 1850 ч) в комбинации с линезолидом (АиС/МПК = 60 ч) были меньше, чем для соответствующих значений АиВСм.

Неадекватность характеристики популяцион-ных данных с помощью параметра Мм отмечена и при анализе кривых, отражающих селекцию мутантов с различной степенью резистентности к антибиотикам. При моделировании многократного введения доксициклина не только исходная численность спонтанныгх мутантов Б.аигет, но и её последующее нарастание, в частности мутантов, резистентных к 2 и 4МПК антибиотика, заметно отличались от таковыгх для мутантов, резистентных к 8 и 16МПК (рис. 2, а). Эти различия оказалось возможным отобразить с помощью параметра АиВСм, но не Км. В отличие от систематического снижения АиВСм по мере повышения уровня резистентности для мутантов, величина Мм практически не менялась (см. диаграмму). Подобные закономерности установлены и при комбинированной антибиотикотерапии (см. рис. 2, б). Как видно на рисунке, и в этом случае исходная численность рифампициноустойчивых мутантов и её последующее нарастание зависели от уровня резистентности при сочетанном применении рифампицина с линезолидом. Эти различия отображались изменениями параметра АиВСм, но не Мм — см. диаграмму.

Заключение

Проведённый анализ возможностей использования интегрального (АиВСм) и точечного (Км) параметров для оценки селекции резистентных мутантов позволяет отметить, что в отличие от АиВСм параметр Мм не всегда отражает различия между кинетическими кривыми изменения численности мутантов Б.аигет, резистентных к даптомицину, рифампицину и до-ксициклину, наблюдаемые при разных значениях АиС/МПК, а также при разных уровнях антибиотикорезистентности мутантов. Следствием этого может быть искажённое представление о взаимосвязи между селекцией мутантов и АиС/МПК, вплоть до ложного впечатления о том, что развитие антибиотикорезистентности бактерий не зависит от АиС/МПК. Таким обра-

зом, интегральный параметр AUBCM имеет очевидные преимущества перед точечным параметром NM для количественной характеристики процессов развития резистентности бактерий при моделировании in vitro режимов антибиоти-котерапии с помощью динамических систем. Ранее те же недостатки точечных параметров были отмечены применительно к характеристи-

ЛИТЕРАТУРА

1. ФирсовA.A., Назаров А.Д., Черных В.М. Фармакокинетические подходы к оптимизации антибиотикотерапии. Итоги науки и техники. ВИНИТИ, М.: 1989; 17: 1-228. / Firsov A.A., Nazarov A.D., Chernyh V.M. Farmakokineticheskie podhody k optimizacii antibiotikoterapii. Itogi nauki i tehniki. VINITI, M.: 1989; 17: 1-228. [in Russian]

2. Firsov A.A., Zinner S.H., Lubenko I.Y. In vitro dynamic models as tools to predict antibiotic pharmacodynamics. In: Nightingale C.H., Ambrose P.G., Drusano G.L., Murakawa T. (Ed.). Antimicrobial pharmacody-namics in theory and clinical practice. 2nd ed, section II, Non-clinical models of infection. Informa Healthcare USA 2007; 45—78.

3. Firsov A.A., Vostrov S.N., Lubenko I.Y. et al. In vitro pharmacodynamic evaluation of the mutant selection window hypothesis using four fluoroquinolones against Staphylococcus aureus. Antimicrob Agents Chemother 2003; 47: 1604—1613.

4. Blondeau J.M., Hansen G, Metzler K., Hedlin P. The role of PK/PD parameters to avoid selection and increase of resistance: mutant prevention concentration. J Chemother 2004; 16 (Suppl 3):1—19.

5. Firsov A.A., Vostrov S.N., Lubenko I.Y. et al. ABT492 and levofloxacin: comparison of their pharmacodynamics and their abilities to prevent selection of resistant Staphylococcus aureus in an in vitro dynamic model. J Antimicrob Chemother 2004; 54:178-186.

6. Firsov A.A., Smirnova M.V., Strukova E.N. et al. Enrichment of resistant Staphylococcus aureus at ciprofloxacin concentrations simulated within the mutant selection window: bolus versus continuous infusion. Int J Antimicrob Agents 2008; 32: 488—493.

7. Firsov A.A., Strukova E.N., Shlykova D.S. et al. Bacterial resistance studies using in vitro dynamic models: the predictive power of the mutant prevention and minimum inhibitory antibiotic concentrations. Antimicrob Agents Chemother 2013; 57: 4956—4962.

8. Firsov A.A., Portnoy Y.A., Strukova E.N. et al. Predicting bacterial resistance using the time inside the mutant selection window: possibilities and limitations. Int J Antimicrob Agents 2014; 44: 301—305.

9. Firsov A.A., Strukova E.N., Portnoy Y.A. et al. Bacterial antibiotic resistance studies using in vitro dynamic models: Population analysis vs. susceptibility testing as endpoints of mutant enrichment. Int J Antimicrob Agents 2015; 46: 313—318.

10. MacGowan A.P., Rogers C.A., Holt H.A., Bowker K.E. Activities of mox-ifloxacin against, and emergence of resistance in, Streptococcus pneumo-niae and Pseudomonas aeruginosa in an in vitro pharmacokinetic model. Antimicrob Agents Chemother 2003; 47: 1088—1095.

11. Zinner S.H., Lubenko I.Y., Gilbert D. et al. Emergence of resistant Streptococcus pneumoniae in an in vitro dynamic model that simulates moxifloxacin concentrations inside and outside the mutant selection window: related changes in susceptibility, resistance frequency and bacterial killing. J Antimicrob Chemother 2003; 52: 616—622.

12. Oonishi Y, Mitsuyama O., Yamaguchi K. Effect of GrlA mutation on the development of quinolone resistance in Staphylococcus aureus in an in vitro pharmacokinetic model. J Antimicrob Chemother 2007; 60: 1030—1037.

13. Tam V.H., Louie A., Deziel M.R. et al. The relationship between quinolone exposures and resistance amplification is characterized by an inverted U: a new paradigm for optimizing pharmacodynamics to coun-terselect resistance. Antimicrob Agents Chemother 2007; 51: 744—747.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ:

Фирсов Александр Алексеевич — Чл.-корр. РАН, д. б. н., профессор, заведующий лабораторией фармакокинетики и фармакодинамики, НИИНА им. Г.Ф.Гаузе, Москва

Голикова Мария Владимировна — к. б. н., с. н. с. лаборатории фармакокинетики и фармакодинамики, НИИНА им. Г. Ф. Гаузе, Москва

ке киллинг-кривых, отражающих воздействие антибиотиков на чувствительные к ним субпопуляции бактерий [25—27].

Исследование проведено благодаря финансовой поддержке Российского научного фонда (грант РНФ, соглашение №14-15-00970).

14. Liang B, Bai N, Cai Y. et al. Mutant prevention concentration-based pharmacokinetic/pharmacodynamic indices as dosing targets for suppressing the enrichment of levofloxacin-resistant subpopulations of Staphylococcus aureus. Antimicrob. Agents Chemother 2011; 55: 2409—2412.

15. Gebru E, Choi M.-J, Lee S.-J. et al. Mutant-prevention concentration and mechanism of resistance in clinical isolates and enrofloxacin/ mar-bofloxacin-selected mutants of Escherichia coli of canine origin. J Med Microbiol 2011; 60: 1512—1522.

16. Firsov A.A., Smirnova M.V., Lubenko I.Y. et al. Testing the mutant selection window hypothesis with Staphylococcus aureus exposed to dapto-mycin and vancomycin in an in vitro dynamic model. J Antimicrob Chemother 2006; 58: 1185—1192.

17. CLSI. Methods for dilution antimicrobial susceptibility tests for bacteria that grow aerobically. Approved Standard. Eighth Edition. CLSI document M-07-08, Clinical and Laboratory Standards Institute; 2009.

18. Moellering R.C. Jr. A novel antimicrobial agent joins the battle against resistant bacteria. Ann Intern Med 1999; 130: 155—157.

19. Agwuh K, MacGowan A. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of the tetracyclines including glycylcyclines. J Antimicrob Chemother 2006; 58: 256—265.

20. Jaakkola T., Backman J.T., Neuvonen M. et al. Effect of rifampicin on the pharmacokinetics of pioglitazone. Br J Clin Pharmacol 2006; 61: 70—78.

21. Woodworth J.R., Nyhart E.H., Jr., Brier G.L. et al. Single-dose pharmacokinetics and antibacterial activity of daptomycin, a new lipopeptide antibiotic, in healthy volunteers. Antimicrob Agents Chemother 1992; 36: 318—325.

22. Firsov A.A., Golikova M.V., Strukova E.N. et al. In vitro resistance studies with bacteria that exhibit low mutation frequencies: prediction of «antimutant» linezolid concentrations using a mixed inoculum containing both susceptible and resistant Staphylococcus aureus. Antimicrob Agents Chemother 2015; 59: 1014—1019.

23. Blaser J., Stone B.B, Zinner S.H. Two compartment kinetic model with multiple artificial capillary units. J Antimicrob Chemother 1985; 15: Suppl A: 131—137.

24. Smirnova M.V., Strukova E.N., Portnoy Y.A. et al. Linezolid pharmacody-namics with Staphylococcus aureus, alone and in 2 combination with doxy-cycline in an in vitro dynamic model. J Chemother 2011; 23: 140—144.

25. Firsov A.A., Vostrov S.N., Shevchenko A.A., Cornaglia G. Parameters of bacterial killing and regrowth kinetics and antimicrobial effect examined in terms of area under the concentration-time curve relationships: action of ciprofloxacin against Escherichia coli in an in vitro dynamic model. Antimicrob Agents Chemother 1997; 41: 1281—1287.

26. Firsov A.A., Lubenko I.Y., Portnoy Y.A. et al. Relationships of the area under the curve/MIC ratio to different endpoints of the antimicrobial effect: gemifloxacin pharmacodynamics in an in vitro dynamic model. Antimicrob Agents Chemother 2001; 45: 927—931.

27. Firsov A.A., Zinner S.H., Vostrov S.N. et al. AUC/MIC relationships to different endpoints of the antimicrobial effect: multiple-dose in vitro simulations with moxifloxacin and levofloxacin. J Antimicrob Chemother 2002; 50: 533—539.

Струкова Елена Николаевна — к. б. н., с. н. с. лаборатории фармакокинетики и фармакодинамики, НИИНА им. Г. Ф. Гаузе, Москва

Портной Юрий Абрамович — с. н. с. лаборатории фармакокинетики и фармакодинамики, НИИНА им. Г. Ф. Гау-зе, Москва