Universität zu Köln

Günzl, Jonas Aaron (2025). Quantifying the Impact of Tolerance Evolution on Bacterial Populations under Time Inhomogeneous Antibiotic Stress. Masters thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

In the vast field of microbiology and antimicrobial research the rather general term fitness is often condensed into growth rate at some specific antibiotic concentration. In a constant environment, this measure allows to construct meaningful fitness landscapes for distinguishable genotypes and predicts the evolution of resistance. Such studies usually disregard the clinically relevant regime of microbial death and the typically time dependent antibiotic concentration. In this work, we present a model for the evolution of antibiotic tolerance, de- fined as the ability of bacteria to reduce their death rate under high antibiotic concentrations without developing resistance. Under the assumption of periodic antibiotic treatment, we introduce two novel performance measures for tolerant mutants and demonstrate how tolerance can become established within a wild type bacterial population. We introduce the concept of e!ective fitness, quantifying bacterial net growth over a full cycle of periodic antibiotic exposure. This metric reveals that tolerant mutants can establish in the population despite lacking a direct growth advantage. By deriving a closed-form expression for effective fitness, we identify key parameters of antibiotic tolerance and apply trade-off based fitness landscape theory to predict tolerance evolution. Furthermore, we propose survival probability as an alternative metric of repro- ductive success. Using analytical and numerical analyses based on a simple homogeneous birth-death model, we show that tolerant mutants have an increased chance of surviving antibiotic treatment. Ultimately, these results imply that tolerant mutants can rescue populations from extinction.

Item Type:	Thesis (Masters thesis)
Translated title:	Title Language Über den Einfluss von Antibiotika Toleranz auf Bakterienpopulationen unter zeitlich veränderlicher Behandlung. German
Translated abstract:	Abstract Language Im Bereich der Mikrobiologie und der antimikrobiellen Forschung wird der Begriff Fitness häufig stark vereinfacht und lediglich mit der Wachstumsrate von Bakterien bei einer bestimmten Antibiotikakonzentration gleichgesetzt. In konstanten Umgebungen lassen sich daraus zwar sinnvolle Fitnesslandschaften für verschiedene Genotypen ableiten, die auch Rückschlüsse auf die Entwicklung von Resistenzen ermöglichen. Allerdings bleiben dabei zwei wichtige Aspekte meist unberücksichtigt: das Absterben der Bakterien unter Antibiotikaeinfluss sowie die Tatsache, dass Antibiotikakonzentrationen in der Praxis meist zeitlich variieren. n dieser Arbeit stellen wir ein Modell zur Evolution von Antibiotikatoleranz vor. Ausgehend von einem periodischen Behandlungsschema führen wir zwei neue Vergleichsmaße für tolerante Mutanten ein und zeigen, unter welchen Bedingungen sich solche Mutanten innerhalb einer Wildtyp-Population durchsetzen können. Ein erstes zentrales Konzept ist dabei die effektive Fitness, die das Netto-Wachstum über einen vollständigen Antibiotikazyklus beschreibt. Zusätzlich schlagen wir die Überlebenswahrscheinlichkeit als weiteres Maß für den reproduktiven Erfolg von Mutanten vor. Anhand eines einfachen, homogenen "Birth-Death-Process" zeigen wir analytisch und numerisch, dass tolerante Mutanten eine höhere Überlebenswahrscheinlichkeit unter Antibiotikabehandlung aufweisen. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Günzl, Jonas Aaron jonas@guenzl.eu UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-790049
Date:	2025
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Physics > Institut für Biologische Physik
Subjects:	Natural sciences and mathematics Physics Medical sciences Medicine
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language bacteria, antibiotic tolerance, dose-response-curve, evolution, Fitness, Fitness-Landscapes, Trade-off, Birth-Death-process, Gillespie algorithm English
Date of oral exam:	25 September 2025
Referee:	Name Academic Title Krug, Joachim Prof. Dr. Maier, Berenike Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/79004