有限取样法估算中国肾移植患者单个核细胞内 他克莫司的暴露量

目的:建立预测肾移植患者服用他克莫司后外周血单个核细胞(PBMC)内暴露量的有限取样法(LSS)模型.方法:23例接受包括他克莫司在内的三联免疫疗法的肾移植患者,收集给药后0、0.5、1、1.5、2、4、6、8、10、12 h全血标本提取PBMC,采用LC-MS/MS法测定PBMC中他克莫司浓度.以多元线性分析法,获得他克莫司AUC0～12h的LSS估算模型.用Bland-Altman评价模型的预测值和实际测量值的一致性.结果:建立了包含1～4个采样时间点的LSS模型(r2=0.570～0.989).预测他克莫司AUC0～12h的最佳模型为C2-C4-C6-C10(r2=0.989).C0.5-C6模型(r2=0.849)则适用于短期需要监测的门诊患者.结论:由2-4个时间点组成的LSS模型是评估中国肾移植患者他克莫司AUC0～12 h的有效方法,可为临床监测他克莫司细胞内暴露量提供参考.     

LC-MS/MS法测定缬更昔洛韦/更昔洛韦血浆浓度及在药动学研究中的应用

目的建立LC-MS/MS法同时测定人血浆中缬更昔洛韦(VGCV)和更昔洛韦(GCV)的浓度。研究中国肾移植患者服用VGCV后,VGCV和GCV在体内的药动学特征。方法50μL血浆加入含内标乙腈150μL沉淀,离心后取上清液进样。色谱柱为Agilent Eclipse Plus C(18)柱(50 mm×2.1 mm,3.5μm),流动相为甲醇-纯水(含2 mmol·L^-1甲酸铵/0.02%甲酸),采用梯度洗脱的方法,流速0.25 mL·min^-1。采用ESI正离子方式以多反应监测定量,检测离子对分别为m/z 355.3→152.1(VGCV)和m/z 256.4→152.1(GCV)。检测40例肾移植患者口服VGCV片达稳态后VGCV及GCV浓度,并计算药动学参数。结果VGCV在0.0048~0.95 mg·L^-1和GCV在0.048~9.6 mg·L^-1内线性良好(r>0.9999)。VGCV和GCV提取回收率分别为92.74%~97.83%和92.12%~102.12%,基质效应分别为106.97%~107.76%和102.45%~107.04%。VGCV的日内及日间RSD<15%。肾移植患者服用450 mg与900 mg VGCV后,GCV的AUC0→24h分别为(28.40±8.35)和(60.67±17.50)mg·h·L^-1,峰浓度ρ(max)分别为(4.24±1.07)和(8.64±1.65)mg·L^-1。结论本研究所建立的方法具有快速、准确、灵敏和专属性强等优点,适用于VGCV及GCV的药动学研究。     

肾移植受者免疫抑制维持治疗期霉酚酸酯剂量与霉酚酸暴露的关系

目的 观察服用霉酚酸酯(MMF)的肾移植受者在免疫抑制维持治疗期霉酚酸(MPA)的暴露水平.方法 60例肾移植受者均采用环孢素A(CsA)、MMF和强的松(Pred)三联免疫抑制方案,于服用MMF后0.5、2、4h采集外周静脉血,通过酶增强免疫分析技术测定血浆MPA浓度,以有限采样法的简化公式计算肾移植受者MPA血药浓度—时间曲线下面积(AUC).根据口服MMF剂量,将患者分为3组:MMF低剂量组(MMF＜1.5 g/d,n=18)、MMF推荐剂量组(MMF=1.5 g/d,n =29)、MMF高剂量组(MMF＞1.5 g/d,n=13).根据MPA AUC值,将患者分为MPA低暴露组(MPA AUC＜30 mg·h·L-1).MPA目标暴露组(MPAAUC =30～60 mg·h·L-1)、MPA高暴露组(MPA AUC＞60 mg.h·L-1).结果 60例肾移植受者MPA AUC平均值为(59.83±19.42)mg·h·L-1;其中,MPA低暴露组3例(5.0％),MPA目标暴露组31例(51.7％),MPA高暴露组26例(43.3％);三组CsA平均用量分别为(166.67±14.43) mg/d、( 137.10 ±41.27) mg/d和(128.85±37.88) mg/d,呈递减趋势,但组间差异无统计学意义(P＞0.05).结论 在未监测MPA AUC水平而仅根据临床事件调整MMF用量的情况下,肾移植受者平均MPA暴露水平偏高;MPA药代动力学在不同个体间存在较大的差异,进行MMF的治疗药物监测可能是必要的.     

肾移植受者T细胞亚群绝对计数动态监测对感染的预警作用

目的探讨长期监测T细胞亚群绝对计数水平对肾移植受者术后感染的预警作用。 方法回顾性分析2017年1月至2021年5月在上海交通大学医学院附属瑞金医院26例行肾移植术后新发感染受者临床资料(感染组,感染发生在移植后1～240个月)。选择129例同期肾移植术后无感染、健康受者作为对照组。感染组连续或定期测量外周血T细胞亚群CD3^＋、CD4^＋和CD8^＋绝对计数,并与对照组检测数据进行比较。根据移植后采样时间将感染组和对照组各分为6个亚组,分析感染亚组与其相应对照亚组之间T细胞亚群绝对计数的差异。正态分布计量资料采用两独立样本t检验和单因素方差分析比较,非正态分布计量资料采用Mann-Whitney U检验比较,计数资料采用χ²检验比较。使用受试者工作特征(ROC)曲线分析T细胞亚群绝对计数在肾移植术后预警感染性疾病的最优值。P<0.05为差异有统计学意义。 结果感染组和对照组受者CD4^＋/CD8^＋比值分别为(1.2±0.5)、(1.3±0.6),差异无统计学意义(t＝0.610,P>0.05)。感染组受者CD3^＋、CD4^＋和CD8^＋ T细胞绝对计数[(367±212)、(189±117)和(161±92)个/μL]均低于对照组[(1 374±663)、(695±334)和(626±377)个/μL],差异均有统计学意义(t＝14.036、13.541和12.311,P均<0.05)。CD3^＋、CD4^＋和CD8^＋ T细胞绝对计数在6个感染亚组受者中差异均无统计学意义(P均>0.05)。对照亚组1受者CD3^＋、CD4^＋和CD8^＋ T细胞绝对计数均低于对照亚组5,差异均有统计学意义(P均<0.05)。CD4^＋、CD8^＋和CD3^＋绝对计数预测肾移植术后感染性疾病最优截断值分别为712、362和255个/μL,敏感度分别为94.6%、92.2%和96.1%,特异度分别为92.3%、96.2%和88.5%。 结论肾移植受者低T细胞亚群绝对计数水平具有预示及预警感染风险的作用。     

基于外周血基因表达谱特征的肾移植排斥反应风险评估模型

目的以生物信息学方法，建立和验证基于肾移植受者外周血基因表达谱特征的排斥反应风险评估模型。 方法对基因表达汇编公共数据库中与排斥反应相关的肾移植受者外周血基因表达谱，进行数据挖掘和整合分析，采用LIMMA差异表达分析法和LASSO回归法逐步进行特异基因的筛选。对筛选出的基因组合以Logistic回归分析法法建立肾移植排斥反应风险评估模型，并以受试者工作特征曲线分析、校准度分析和决策曲线分析对此模型进行验证和评价。P<0.05为差异有统计学意义。 结果共筛选出15个对评估肾移植排斥反应风险有统计学意义的特异基因组合。利用此基因组合所建立的模型，可根据基因表达量计算，得出取值范围为0～100的排斥反应风险指数(RRS)，当RRS截断值设定为35.55时，此模型的曲线下面积为0.836(0.812～0.859)，准确度为76.3%，敏感度为73.0%，特异度为78.0%，阳性预测值为62.9%，阴性预测值为84.9%，并在决策曲线分析中表现出显著的临床获益优势。 结论通过此模型计算得出的RRS，可无创性地量化评估受者发生移植肾排斥反应的风险，但仍需进一步的临床试验加以证实。     

LC-MS/MS法同时分析血液中几种免疫抑制剂浓度

目的：建立LC-MS/MS法同时测定人血浆及全血中霉酚酸（MPA）、环孢素（CsA）、他克莫司（TAC）及西罗莫司（SRL）等几种常用免疫抑制剂的浓度。方法：分别采用蛋白沉淀法与液液萃取法处理血浆与全血：100 μL血浆加入含内标乙腈，涡旋振荡， 离心后取上清液进入LC-MS/MS分析。100 μL全血加入硫酸锌破裂血细胞，加入乙醚萃取，分离有机相，以氮气吹干后流动相复溶分析。色谱柱为 Agilent Eclipse XDB-C₁₈柱（3.5 μm，2.1 mm×100 mm），流动相为 2 mmol·L^-1 甲酸铵水溶液和甲醇，采用梯度洗脱的方式，流速0.3 mL·min^-1，多反应监测定量，ESI 正离子方式进行检测，用于定量分析的检测离子对分别为m/z→274.4/159.2（MPA），m/z→1 219.4/1 202.4（CsA），m/z →821.7/768.5（TAC），m/z →931.6/864.5（SRL），内标m/z→809.6/756.5（子囊霉素），m/z→356.3/312.0（吲哚美辛）。回顾性收集常规监测肾移植患者的全血标本，比较LC-MS/MS 法与 EMIT法的检测结果。结果：CsA、TAC、SRL、MPA的线性范围分别为：4~1 000 ng·mL^-1 （r=0.999 7）、0.2~50 ng·mL^-1 （r=0.999 5）、0.2~50 ng·mL^-1 （r=0.999 8）、0.204~51 μg·mL^-1 （r=0.997 6），血浆和全血日内和日间相对标准差（RSD）均小于15%，提取回收率以及基质效应血浆中为72.38%~98.52%、65.61%~99.19%，全血中为85.34%~99.76%、75.94%~97.67%。不同法检测全血中与血浆中CsA及TAC浓度相关性良好，而血浆中CsA与TAC显著低于全血中水平，MPA血浆浓度大约为全血浓度的2倍。结论：本研究建立的方法具有方便快速的特点，可以同时测定几种免疫抑制剂浓度，对同时监测多种免疫抑制剂具有一定价值。