caenorhabditis elegans線虫の効果的な薬物の組み合わせは、出力駆動型フィードバックシステム制御技術によって発見されました

寄生性線虫（または回虫）からの感染症は、人間と家畜の重大な疾患の負担と生産性の損失に寄与します。これらの感染症を治療するために現在入手可能な炭thermintics（または抗腫瘍薬）の限られた数は、寄生虫の多剤耐性がグローバルな健康課題になるため、その有効性を急速に失います。私たちは、4つの個別の薬よりも野生型Caenorhabditis elegansワームを殺すのにより強力な駆虫薬の組み合わせを発見するための工学的アプローチを提案します。実験では、自由に水泳の単一のワームがマイクロフルイド薬環境に囲まれており、重心速度を評価し、ワームの動きの曲率を追跡します。すべての反復で行動データを分析した後、フィードバックシステム制御（FSC）スキームを使用して、テストするための新しい薬物の組み合わせを予測します。差別的な進化検索を通じて、最小限の重心速度と高トラックの曲率を生成する勝利の薬物の組み合わせに到達し、EC50濃度よりも少ない濃度で各薬を必要とします。FSCアプローチはモデルのないものであり、薬物薬理学、シグナル伝達経路、または動物生物学に関する情報は必要ありません。多剤耐性との闘いに向けて、ここに示されている方法は、C。elegans、寄生性線虫、およびその他の小さなモデル生物に関する利用可能な胚の新しい強力な組み合わせの発見に適用できます。

Infections from parasitic nematodes (or roundworms) contribute to a significant disease burden and productivity losses for humans and livestock. The limited number of anthelmintics (or antinematode drugs) available today to treat these infections are rapidly losing their efficacy as multidrug resistance in parasites becomes a global health challenge. We propose an engineering approach to discover an anthelmintic drug combination that is more potent at killing wild-type Caenorhabditis elegans worms than four individual drugs. In the experiment, freely swimming single worms are enclosed in microfluidic drug environments to assess the centroid velocity and track curvature of worm movements. After analyzing the behavioral data in every iteration, the feedback system control (FSC) scheme is used to predict new drug combinations to test. Through a differential evolutionary search, the winning drug combination is reached that produces minimal centroid velocity and high track curvature, while requiring each drug in less than their EC50 concentrations. The FSC approach is model-less and does not need any information on the drug pharmacology, signaling pathways, or animal biology. Toward combating multidrug resistance, the method presented here is applicable to the discovery of new potent combinations of available anthelmintics on C. elegans, parasitic nematodes, and other small model organisms.