熊友健，胡 榕，盧慶紅，涂 瓊，鐘建民

(江西省兒童醫(yī)院a.藥學部；b.功能科；c.神經(jīng)內(nèi)科，南昌 330006)

拉莫三嗪(LTG)是一種新型廣譜抗癲癇藥物，F(xiàn)DA于2003年批準用于2～12歲兒童局限性癲癇的輔助治療。目前，LTG廣泛用于治療兒童和成人多種癲癇發(fā)作及癲癇綜合征，但LTG達到有效治療濃度所需的劑量存在很大的個體性差異，體內(nèi)藥代動力學參數(shù)容易受年齡、體重、種族及其合并使用其他治療藥物的影響，因此，在臨床使用中，需對LTG進行血藥濃度監(jiān)測。大量的LTG藥代動力學研究和報道主要集中在成人，較少有兒童的藥動學研究，故臨床上兒童使用LTG常參考成人數(shù)據(jù)來給藥。

本研究采用非線性混合效應模型法(NONMEM法)建立LTG在12歲以下癲癇兒童中的群體藥代動力學(PPK)數(shù)學模型，分別考察癲癇患兒生理、生化指標和合并藥物等對PPK的影響，為臨床個體化和精準用藥提供理論依據(jù)和實踐基礎。

1 對象和方法

1.1 研究對象

收集2016年3月至2017年2月在江西省兒童醫(yī)院門診和住院部服用LTG治療的癲癇患兒血樣標本，并記錄癲癇患兒的用藥信息和各項生化指標。研究對象納入標準：臨床診斷癲癇及癲癇綜合征[1]；肝腎功能正常；服用LTG 2個月以上，并達穩(wěn)態(tài)；年齡>2～<12歲；均有臨床治療藥物監(jiān)測數(shù)據(jù)。

1.2 血藥濃度測定

血藥濃度測定方法為本課題組前期研究部分，采用高效液相色譜-紫外檢測(HPLC-UV)法測定LTG血藥濃度[2]。

LTG在0.312 5～40.0 μg·mL-1濃度范圍內(nèi)與峰面積線性關系良好，其回歸方程為：Y=0.047 2X+0.069 3，r2=0.999 2，最低定量限0.08 μg·mL-1，內(nèi)標為布洛芬。日內(nèi)和日間精密度RSD均<5%，相對回收率為82%～105%。

1.3 病例數(shù)據(jù)收集

1)生物學資料：性別、年齡、體重等；2)用藥信息：LTG劑量、LTG日用劑量、用藥時間、合并用藥等；3)采血時間和血藥濃度；4)生化指標：肝功能、腎功能等。

1.4 群體藥代動力學模型的建立

運用PPK分析方法和采用NONMEM法和PDxPop軟件對收集數(shù)據(jù)進行處理，建立LTG的PPK數(shù)學模型。

1.4.1 基礎結(jié)構(gòu)模型的建立

因本院臨床治療藥物監(jiān)測工作集中監(jiān)測點為早晨給藥前采血(即：谷濃度)，無藥物吸收相，故選擇一房室模型建模，其主要估算參數(shù)有分布容積(V/F)、清除率(CL/F)和吸收速率常數(shù)(Ka)，其中Ka=3.5 h-1，則CL/F=θCL/F×EXP(η1)；V/F=θv/F×EXP(η2)；其中θCL/F、θv/F為典型值，η1、η2為個體間變異值，EXP為以自然對數(shù)底數(shù)e為底數(shù)的指數(shù)運算，exp(x)=e^x。

1.4.2 建立統(tǒng)計學模型

殘差變異模型為Cobs=Cipred(1+ε1)+ε2。其中，Cobs觀測值，Cipred為預測值。

個體間變異模型為Pi=Tv(P)×EXP(ηi)。其中，Pi為某患者的藥代動力學(PK)參數(shù)值，Tv(P)為典型值，ηi是個體間變異值。

1.4.3 協(xié)變量模型

用NONMEM和PDxPop軟件進行處理。將性別、年齡、體重、LTG日用劑量、合并用藥[丙戊酸鈉(VPA)、卡馬西平(CBZ)、奧卡西平(OXC)、苯巴比妥(PB)托吡酯(TP)]等固定效應因素引入基礎模型，用似然比評估協(xié)變量的統(tǒng)計學意義。

NONMEM法分析步驟為：1)采用向前包容法逐一評估各固定效應因素，若目標函數(shù)值(OFV)差值(△OFV)下降>3.84(χ2，df=l，P<0.05)，則將該固定效應因素納入；2)通過逐一評估所有固定效應因素后，進行全量回歸模型；3)用剔除法向后逐一評估各固定效應因素，若△OFV增加>6.63(χ2，df=l，P<0.01)，則應保留；4)排除無顯著因素后，確定最終回歸模型。

1.4.4 模型的驗證與評價

穩(wěn)定性驗證：本研究采用國際公認的自舉法(Bootstrap)作為PPK模型穩(wěn)定性的驗證方法。主要通過可信度的估計和穩(wěn)健率來評價模型的穩(wěn)定性，即參數(shù)穩(wěn)定，則模型穩(wěn)定，穩(wěn)健率越高，模型越穩(wěn)定。

效能驗證：采用標準化預測分布誤差(NPDE)作為模型預測性能的驗證方法。主要通過比較實測值與模擬值之間存在的偏差值，判斷其偏差值是否符合正態(tài)分布，檢驗模型效能。

2 結(jié)果

2.1 患兒基本資料

共收集118例癲癇患兒的159個血樣標本，其生物學資料和用藥情況見表1。

表1 118例癲癇患兒的生物學資料和用藥情況

2.2 模型的擬合確定

采用向前包容法在基礎模型(OFV=500.977)中加入?yún)f(xié)變量，結(jié)果顯示，體重、丙戊酸、卡馬西平、肌酐清除率對CL/F的影響較大，LTG日劑量對V/F影響較大(△OFV下降>3.84)，建立全量回歸模型(OFV=412.113)；進一步采用剔除法在全量回歸模型中加入上述協(xié)變量，結(jié)果顯示，體重和丙戊酸對CL/F的影響較大，LTG日劑量對V/F影響較大(△OFV增加>6.63)，確立PPK最終模型(OFV=326.752)。

LTG的PPK模型協(xié)變量篩選結(jié)果見表2。

表2 LTG的PPK模型協(xié)變量篩選

2.3 最終回歸模型和參數(shù)估計

用NONMEM和PDxPop軟件對協(xié)變量模型處理后，LTG的PPK最終回歸模型為：CL/F=1.52×(WT/40)0.87×e-2.63；V/F=290.30×(AMT/100)0.75(其中：WT為體重、AMT為日給藥劑量)。

LTG的PPK最終模型參數(shù)評估值和變異評估值(Bootstrap驗證)見表3，結(jié)果顯示，典型值(θCL/F、θv/F)和固定效應參數(shù)(θWT,CL/F、θVPA,CL/F、θAMT,V/F)的標準誤差(RSE)均<16%(6.54%～15.22%)，表明本研究的最終模型的穩(wěn)定性和效能均良好。

表3 最終模型參數(shù)的評估與Bootstrap驗證結(jié)果

2.4 最終模型評價

2.4.1 基礎模型與最終模型的特征判斷圖

LTG的PPK基礎模型和最終模型的主要特征判斷圖顯示：最終模型個體觀察值(DV)對群體擬合值(PRED)的散點圖較基礎模型斜率更接近l，表示擬合程度得到極大地改善(圖1)；最終模型加權(quán)殘差(WRES)對PRED的分布情況散點圖較基礎模型PRED平均分布于WRES=0兩側(cè)，表明PPK的最終模型已將隨機效應分離(圖2)。

2.4.2 NPDE評價LTG的PPK模型

將LTG的PPK最終模型模擬的數(shù)據(jù)集進行NPDE分析結(jié)果見表4，其結(jié)果為標準正態(tài)分布，個體間變異度從72.61%下降至15.23%，表明LTG的PPK模型的變異度良好。

表4 LTG的PPK模型NPDE分析結(jié)果

3 討論

采用NONMEM法對LTG進行PPK研究，相對于傳統(tǒng)的藥代動力學研究，優(yōu)勢主要在于：1)可處理稀疏零散日常治療藥物監(jiān)測數(shù)據(jù)，簡單快速，易被臨床接受；2)可定量考察癲癇患兒的生理、病理、遺傳和其他混雜因素(如性別、體重、年齡、合并藥物)對藥代動力學參數(shù)的影響，還能較好地考察癲癇患兒的個體間和個體內(nèi)變異情況[3-4]。

本研究的最終模型的穩(wěn)定性和效能均良好，個體間變異度從72.61%降到15.23%，典型值和固定效應參數(shù)的RSE均<16%(6.54%～15.22%)，研究表明不同固定效應因素對最終模型參數(shù)均存在一定的影響，與尚德為等[5]報道結(jié)果一致。

通過LTG的PPK研究表明，LTG在12歲以下的癲癇患兒中的CL/F與體重和丙戊酸有關，V/F僅與LTG日劑量有關，而其他協(xié)變量參數(shù)對CL/F和V/F的影響均較小。最終模型估算的CL/F為1.52 L·h-1，與陳亞南等[6-7]研究結(jié)果十分接近，而估算的V/F為290.30 L，明顯高于黃文燦[8]的研究結(jié)果。