万古霉素在新生儿和小婴儿患者中的群体药动学研究

目的建立万古霉素在新生儿和小婴儿患者的群体药动学(PPK)模型,为临床个体化用药提供参考。方法收集85例新生儿科患者静脉注射使用万古霉素后的血药浓度数据和临床资料。将患者分为两组,模型组(n=71)采用Phoenix~NLME~(TM)1.3软件进行PPK分析,建立一房室药动学模型(个体间变异采用指数模型,个体内变异采用混合误差模型),考察各协变量对参数V和CL的影响。用拟合优度、自举法对最终模型的性能进行内部验证。采用验证组(n=14)患者的血药浓度,计算平均预测误差(MPE)、平均绝对预测误差(MAE)、平均预测误差均方(MSPE)对最终模型进行外部验证。结果 PPK最终模型为V(L)=3.167,CL(L·h~(-1))=0.413×(WT/3.32)~(0.747)×(PNA/25)~(0.402)×e~(ηCL),体重(WT)和产后日龄(PNA)对CL有影响。拟合优度、自举验证的结果表明最终模型稳定、预测结果可靠。外部验证最终模型计算MPE、MAE和MSPE值分别为(-0.843±1.347)、(1.462±1.175)和(2.432±4.293)mg·L~(-1)。血药浓度实测值和最终模型的个体预测值的决定系数R=0.955,外部验证说明最终模型预测准确度较好。结论本研究建立的万古霉素新生儿和小婴儿患者的PPK模型预测能力和稳定性良好,可为其个体化给药方案的制订提供参考。     

应用NLME程序建立丙戊酸在中国癫痫患儿中的群体药动学模型

目的:建立中国癫痫患儿口服丙戊酸的群体药动学模型,促进合理用药。方法:收集472例癫痫患儿口服丙戊酸后的血药浓度数据和临床资料。将患儿随机分成2组,PPK模型组(n=354):应用NLME程序建立一房室群体药动学模型(个体间变异采用指数模型,残差变异采用加法模型表示),考察各协变量对参数K_a、V_d和Cl的影响。用拟合优度、自举验证、直观预测检验(VPC)对最终模型的性能进行内部验证。PPK验证组(n=118):用最终模型预测验证组患儿的血药浓度,与实测值比较计算平均预测误差(MPE)、平均绝对预测误差(MAE)、平均预测误差平方(MSE)和均方根预测误差(RMSE)对最终模型进行外部验证。结果:PPK最终模型为:K_a=1.18×e^ηKa h^-1; V_d=0.30×e^ηVd L·kg^-1; Cl=0.008×(WT/18)^-0.92×e^ηCl L·kg^-1·h^-1。体质量负相关影响Cl。拟合优度、自举验证和VPC的评价结果表明最终模型稳定、预测结果可靠。外部验证最终模型结果为:MPE=-0.09 mg·L^-1,MAE=0.72 mg·L^-1,MSE=0.76(mg·L^-1)²,RMSE=0.87 mg·L^-1。血药浓度实测值和最终模型的个体预测值(DV vs IPRED)的决定系数R²=0.998 1。外部验证说明最终模型预测准确度高。结论:本研究成功建立了中国癫痫患儿口服丙戊酸后的群体药动学模型。模型结构表明丙戊酸体重校正的清除率随患儿年龄和体质量的增加有下降趋势。     

人工神经网络在耐甲氧西林葡萄球菌感染患儿万古霉素个体化给药中的应用

目的建立人工神经网络模型用于估算耐甲氧西林葡萄球菌(MRS)感染患儿万古霉素稳态血药浓度,以指导个体化给药。方法收集100例MRS感染患儿静脉泵注万古霉素后的180例次稳态血药浓度数据和临床资料。将所有血药浓度数据和病例资料随机分成两组,训练组(n=150)采用遗传算法配合动量法训练后建立人工神经网络模型,另外建立多元线性回归模型;测试组(n=30)用建立的人工神经网络预测测试组患儿的血药浓度,通过计算平均预测误差(MPE)、权重残差(WRES)、平均绝对预测误差(MAE)、平均预测误差平方(MSE)和均方根预测误差(RMSE)来验证模型。结果人工神经网络MPE(0.33±1.86)mg·L-1,WRES(14.83±14.55)%,MAE(1.38±1.26)mg·L-1,MSE(3.45±5.32)(mg·L-1)2,RMSE 1.86 mg·L-1;人工神经网络模型有83%的血药浓度数据绝对预测误差<3.0 mg·L-1,而多元线性回归模型仅有53%。人工神经网络预测的准确度及精密度均优于多元线性回归模型。结论本研究建立的人工神经网络预测性能较好,可用于预测MRS感染患儿万古霉素稳态血药浓度以指导个体化给药。     

用NONMEM法建立癫痫患者丙戊酸群体药代动力学模型

目的 建立丙戊酸(VPA)在癫痫患者中的群体药代动力学(PPK)模型,考察固定效应因素对VPA清除率(CL/F)的影响.方法 回顾性收集贵州省人民医院111名癫痫患者VPA稳态血药浓度数据及相应的人口学、合并用药及CYP2A6基因型等资料,随机将患者分成建模组(74名)及验证组(37名),使用建模组数据通过非线性混合效应模型(NONMEM)程序建立VPA的PPK模型.使用验证组数据来验证模型的准确度和精密度,比较基础模型和最终模型的平均预测误差(MPE)、平均绝对误差(MAE)、平均根方差(RMSE).结果 建立的最终模型包含了日用药剂量(DDO)及CYP2A6基因型,模型方程为:CL/F=0.363·DD00.525·1.29GENECYP2A6.最终模型有更好的精密度及准确度,基础模型MPE、MAE、RMSE值为- 10.63、14.40、22.55,最终模型相应值为-6.11、9.06、14.17.结论 本研究初步建立癫痫患者VPA的PPK模型,VPA清除率随日给药剂量的增大而增大,CYP2A6野生型(CYP2A6*1/*1)组患者较CYP2A6突变型(CYP2A6* 1/*4、CYP2A6* 4/*4)组患者有更高的VPA清除率.     

非线性混合效应模型法估算癫痫患者卡马西平的群体药动学参数

目的:建立癫痫患者卡马西平(CBZ)的群体药动学(PPK)模型。方法:采集我院服用CBZ的270例门诊癫痫患者的稳态血药浓度数据(共316个样本)以及患者相关资料数据。应用非线性混合效应模型(NONMEM)法估算癫痫患者CBZ的PPK参数值,建立PPK模型。并运用自举法(Bootstrap)验证模型的可靠性。结果:年龄(AGE)、每日服药剂量(DKG)、体质量(BW)均为CBZ清除率(CL)的影响因素。最终模型:当AGE≤14岁时,CL(L/h)=[2.55+0.013×(AGE-15)]×(DKG/0.011)0.443×(BW/40)0.392;AGE>14岁时,CL(L/h)=2.55×(DKG/0.011)0.443×(BW/40)0.392。表观分布容积(Vd)=85L。经Bootstrap法验证,本模型稳定、可靠。结论:用NONMEM软件成功建立我院癫痫患者服用CBZ的PPK模型。根据本院癫痫患者的PPK模型,结合患者DKG、BW和合并用药可估算其CL,优化临床个体化用药方案。     

应用群体药动学模型考察联合用药对甲氨蝶呤药动学的影响

目的建立儿童甲氨蝶呤(MTX)群体药动学(PPK)模型,考察联合用药对其药动学的影响。方法收集294例急性淋巴细胞白血病(ALL)患儿行大剂量MTX化疗后的血药浓度数据和临床资料。将患儿随机分为两组,模型组(n=245)采用NLME程序进行PPK分析,建立二房室药动学模型,考察各协变量对参数CL_1、CL_2、V_1和V_2的影响。用拟合优度、自举法和正态化预测分布误差对最终模型的性能进行内部验证。采用验证组患儿(n=49)的数据计算平均预测误差(MPE)、平均绝对预测误差(MAE)、平均预测误差平方(MSE)、平方预测误差(SPE)和均方根预测误差(RMSE)对模型进行外部验证。结果最终模型药动学参数的群体典型值为:V_1=20.51 L·m~(-2),V_2=2.95 L·m~(-2),CL_1=6.81 L·m~(-2)·h~(-1),CL_2=0.17 L·m~(-2)·h~(-1)。质子泵抑制剂(PPIs)、青霉素类药物、非甾体抗炎药(NSAIDs)分别使MTX清除率下降20.5%、19.7%、13.1%。其他协变量与MTX清除率无显著相关性。最终模型的预测性能较好且优于基本模型。单用MTX患儿体内MTX清除率高于合用PPIs、青霉素类药物、NSAIDs患儿体内MTX清除率(P<0.05)。结论本研究成功建立了ALL患儿MTX化疗后的PPK模型,模型结构表明合用PPIs、青霉素类药物、NSAIDs可使MTX的清除率降低。     

左乙拉西坦血药浓度影响因素探讨及参考区间的初步建立

目的建立癫痫患儿左乙拉西坦血药浓度的参考区间,并探讨血药浓度相关的影响因素,为临床个体化用药提供参考。方法收集规律服用左乙拉西坦不少于3个月的0~14岁门诊及住院的332例患儿血样,用高效液相色谱串联质谱(HPLC-MS/MS)法测定左乙拉西坦的血药浓度,分析单用药组、联合用药组及不同性别对左乙拉西坦血药浓度的影响。结果血药浓度数据分析显示,单用药组与联合用药组的左乙拉西坦血药浓度差异无统计学意义(P>0.05)。单用药组男性血药浓度为9.40(5.90~12.50)μg·mL^-1,女性为7.73(5.59~10.42)μg·mL^-1;联合用药组男性血药浓度为9.57(6.82~12.90)μg·ml-1,女性为7.62(5.84~10.40)μg·mL^-1;总用药组男性血药浓度为9.06(5.22~12.40)μg·mL^-1,女性为7.73(5.41~11.20)μg·mL^-1,单用药组与总用药组不同性别间血药浓度差异均有统计学意义(均P<0.05)。本研究总样本左乙拉西坦血药浓度参考区间为2.5~24μg·mL^-1。结论儿童抗癫痫治疗时血药浓度与剂量存在相关性;而性别及联合用药等因素的影响,后续还需扩大样本量进一步研究验证。     

基于群体药动学的奥卡西平儿童个体化给药模式的建立

目的基于群体药动学(PPK)和贝叶斯原理,建立奥卡西平的癫痫患儿个体化给药工作模式,促进临床合理用药。方法利用已发表的中国癫痫患儿口服奥卡西平后的PPK模型和JPKD-Bayesian软件建立奥卡西平个体化给药的预测模型。运用该模型对100例癫痫患儿进行个体化给药方案设计。患儿按设计方案规律服药2~4周后测定10-羟基卡马西平的稳态血清谷浓度并与模型预测值相比较,计算平均预测误差、平均绝对预测误差、平均相对预测误差、相对预测误差在±20%和±30%内的比例来验证模型的预测性能。结果个体化给药预测模型的平均预测误差为(0.54±2.00)mg·L~(-1),平均绝对预测误差为(1.75±1.09)mg·L~(-1),平均相对预测误差为(3.86±14.56)%,其中分别有78%和96%的血药浓度数据相对预测误差在±20%和±30%以内。血药浓度预测值对实测值的决定系数R2=87.8%。上述验证结果说明模型的预测准确度和精密度均较高。结论本研究成功建立了可用于儿科患者实施奥卡西平个体化给药的预测模型和完整的工作模式,有助于临床合理用药。     

用NONMEM法建立癫痫患者丙戊酸群体药代动力学模型

目的建立丙戊酸（VPA）在癫痫患者中的群体药代动力学（PPK）模型,考察固定效应因素对VPA清除率（CL/F）的影响。方法回顾性收集贵州省人民医院111名癫痫患者VPA稳态血药浓度数据及相应的人口学、合并用药及CYP2A6基因型等资料,随机将患者分成建模组（74名）及验证组（37名）,使用建模组数据通过非线性混合效应模型（NONMEM）程序建立VPA的PPK模型。使用验证组数据来验证模型的准确度和精密度,比较基础模型和最终模型的平均预测误差（MPE）、平均绝对误差（MAE）、平均根方差（RMSE）。结果建立的最终模型包含了日用药剂量（DDO）及CYP2A6基因型,模型方程为：CL/F=0.363.DDO0.525.1.29GENECYP2A6。最终模型有更好的精密度及准确度,基础模型MPE、MAE、RMSE值为-10.631、4.40、22.55,最终模型相应值为-6.11、9.06、14.17。结论本研究初步建立癫痫患者VPA的PPK模型,VPA清除率随日给药剂量的增大而增大,CYP2A6野生型（CYP2A6＊1/＊1）组患者较CYP2A6突变型（CYP2A6＊1/＊4、CYP2A6＊4/＊4）组患者有更高的VPA清除率。     

万古霉素的群体药动学研究

目的研究万古霉素在革兰氏阳性菌感染患者中的群体药动学(PPK),指导临床合理用药。方法通过监测103个被诊断为革兰氏阳性菌感染患者的血清浓度,同时考虑患者的年龄、性别、身高及合并用药,以非线性混合效应模型(NONMEM)程序,按照线性二房室模型,建立并验证万古霉素PPK模型,根据患者的PPK模型参数制定个体化给药方案。结果最终模型中,万古霉素的清除率CL(L/h)与肌酐清除率CLCr(mL.min-1)呈线性关系:CL=0.044×CLCr;同时中央室的表观分布容积V1(L)与年龄呈线性相关:V1=0.542×Age;在验证组中,最终模型用于预测万古霉素的血药浓度,所建立的最终模型经验证具有良好稳定性和预测效能。结论肾功能和年龄对去甲万古霉索药动学参数有显著影响;根据上述研究结果可以给相似身体状况的患者制定万古霉素的个体化给药方案。