Esquivando balas mágicas: La evolución de la resistencia a antibióticos en las bacterias

Autores/as

  • Álvaro San Millán Hospital Universitario Ramon y Cajal (IRYCIS) de Madrid (España).

DOI:

https://doi.org/10.7203/metode.10.14838

Palabras clave:

innovación evolutiva, resistencia a antibióticos, bacterias, plásmidos, transferencia genética horizontal

Resumen

Las bacterias resistentes a antibióticos representan uno de los principales problemas actuales de salud pública y predicciones recientes indican que pronto se convertirán en la primera causa de mortalidad a nivel mundial. El funesto recorrido desde la introducción de los antibióticos en la práctica clínica hasta la actual amenaza de una era postantibiótica se ha transitado en tan solo unas pocas décadas. Así, la evolución de la resistencia a los antibióticos es probablemente el ejemplo más espectacular de evolución de innovaciones en un sistema biológico que hemos podido observar en tiempo real. En este artículo discutimos algunas de las claves evolutivas y moleculares que han permitido a las bacterias recorrer este camino.

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Biografía del autor/a

Álvaro San Millán, Hospital Universitario Ramon y Cajal (IRYCIS) de Madrid (España).

Investigador del Sevicio de Microbiología del Hospital Universitario Ramon y Cajal (IRYCIS) de Madrid (España) y miembro del Consorcio de Investigación Biomédica en Red de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP). Dirige el grupo de investigación PBE lab, dedicado al estudio del papel de los plásmidos en la evolución bacteriana en general y en la evolución de la resistencia a antibióticos en particular ( www.pbelab.es ). Su trabajo cubre desde los aspectos más básicos de la biología evolutiva y la genética de poblaciones de las asociaciones entre plásmidos y bacterias hasta sus aplicaciones en el ámbito clínico.

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Publicado

08-01-2020

Cómo citar

San Millán, Álvaro. (2020). Esquivando balas mágicas: La evolución de la resistencia a antibióticos en las bacterias. Metode Science Studies Journal, (10), 207–211. https://doi.org/10.7203/metode.10.14838
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Formas infinitas. Escenarios evolutivos para descifrar la biodiversidad

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