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中国癫痫患儿游离丙戊酸群体药动学模型的建立及应用

2024-08-22 6 上传者：管理员

摘要：目的建立丙戊酸（VPA）游离药物在癫痫患儿的群体药代动力学（pop PK）模型，为指导癫痫患儿个体化应用VPA提供参考。方法收集中国医科大学附属盛京医院进行VPA血药浓度监测的癫痫患儿血样，利用UPLC-MS/MS检测VPA游离药物浓度。同时收集患儿的人口学信息、生化指标、用药情况等资料，将其作为协变量，考察其对游离VPA药代动力学参数的影响。建模采用一级吸收及消除的药代动力学模型，通过非线性混合效应模型（NONMEM）法建立中国癫痫患儿游离VPA pop PK模型并进行验证。参考游离VPA的治疗窗，利用已建立的模型，在不同年龄体重患儿中模拟不同给药剂量下游离药物谷浓度的情况。结果本研究共纳入455例癫痫患儿，收集632个VPA血药浓度数据。通过逐步法，最后筛选出体重、年龄、日剂量为影响游离VPA CL/F的显著协变量，具体公式为■，且模型经过验证较为稳定，并参考游离VPA的治疗窗，将模型应用于不同年龄及体重患儿的剂量优化调整。结论本研究所建立的中国癫痫患儿游离VPA群体药动学模型稳定可靠，可为指导VPA的临床个体化用药提供依据。

关键词：
丙戊酸
个体化用药
儿童
游离药物
癫痫
群体药动学
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丙戊酸（Valproic acid,VPA）作为一线抗癫痫药物（Antiepileptic drugs,AEDs），是治疗全面性发作及特发性全面性癫痫的首选用药[1-2]。但是VPA的个体间及个体内的药动学变异较大，且稳态谷浓度治疗窗较窄（50～100μg/ml），定期监测血药浓度，进行个体化给药，可降低不良反应的发生，提高药物疗效[3]。同时，VPA的蛋白结合率较高，血浆蛋白结合率变异较大（70%～95%)[4]。药物在机体内多以游离的形式发挥药理活性，且药物的游离分数与药物的吸收、分布、代谢和排泄息息相关，因此，游离药物浓度与疗效或不良反应有着更直接的相关性[5]，且其相关性优于血浆总药物浓度[6]。多项研究发现，游离VPA的药物浓度随总药物浓度增加呈非线性增加[7-8]，进一步增加了药物不良事件发生的可能性。有报道，游离VPA药物浓度的推荐治疗窗为4～12μg/ml[9]。

尽管基于VPA总血药浓度的群体药动学（Population pharmacokinetic,pop PK）研究较多，但关于VPA游离药物浓度的pop PK研究较少。因此，本研究通过建立中国癫痫患儿游离VPA pop PK模型，探究可能的影响因素，为指导临床合理用药提供参考。

1、资料与方法

1.1研究对象

收集中国医科大学附属盛京医院监测VPA血药浓度的癫痫患儿的病历资料。纳入标准：(1)年龄2个月～16岁；(2)服用VPA单药或联合其他AEDs进行治疗；(3)服用VPA至少2周以上，达稳态血药浓度；(4)具有VPA的监测数据。排除标准：(1)患儿生理生化信息不完整；(2)用药信息记录不完整。

所有纳入研究的患儿均给予口服VPA治疗，使用药品制剂包括口服溶液[德巴金，赛诺菲（杭州）制药有限公司]、片剂（湖南宝清，湖南湘中制药有限公司）、缓释片[德巴金，赛诺菲（杭州）制药有限公司]。

1.2血样采集与测定

患者服用VPA至血药浓度达到稳态水平后，于服药前采集静脉血进行治疗药物监测，剩余血浆样本采用超滤法离心6 000 g×15 min，获得游离超滤液，利用UPLC-MS/MS法测定游离血药浓度，浓度标准曲线为0.2～50μg/ml，且每个分析批均随行测定质控样本（相对标准偏差<15%），具体分析方法参考课题组前期文献[8]。

1.3数据收集和管理

收集患者的信息：(1)人口学特征：年龄、体重、性别等；(2)用药信息：用药剂量、频次、用药时间、末次给药时间和采血时间；(3)合并用药：其他抗癫痫药物，如奥卡西平、左乙拉西坦、托吡酯、拉莫三嗪等；(4)生化指标：肝功能、肾功能；(5)所测得的VPA的游离浓度。根据NONMEM要求的数据格式进行数据整理，编制成统一格式的表格，并进行数据检查复核。

1.4群体药代动力学模型的建立

1.4.1基础模型

有报道，VPA在体内符合一级吸收和一级消除的一房室模型（ADVAN2,TRANS2），模型计算采用一级速率条件算法（First order conditional estimation with interaction,FOCE-I），该算法可对个体间变异与残差变异进行交互作用拟合。由于本研究中大部分血药浓度为谷浓度，因此，无法准确估算吸收速率常数（Ka）及表观分布容积（V/F）参数，故根据文献报道[10],Ka将普通片剂、口服溶液和缓释片剂分别固定为1.57/h、2.64/h和0.46/h。V/F拟合采用体重校正公式：V/F=Vp×（BW/22），上式中Vp为该群体V/F的典型值，BW为体重，单位为kg。个体间变异模型采用指数模型，残差变异模型将考察加和模型、比例模型及混合模型。

1.4.2协变量模型

本研究纳入的协变量包括人口统计学指标（身高、体重、性别、年龄）、实验室检查（包括肝功能、肾功能）以及联合用药（奥卡西平、托吡酯、拉莫三嗪、左乙拉西坦、卡马西平）。人口学指标（如年龄、体重）和实验室检查指标（如白蛋白）将作为连续协变量考察，联合用药、性别等作为分类协变量进行检验。

协变量模型的构建采用逐步方法：前向纳入步骤中，模型中加入协变量后，当两个模型之间的目标函数值（OFV）下降>3.84(α=0.05,df=1）时，纳入该协变量。后向剔除步骤遵循更严格的规则，OFV增加至少6.63(α=0.01,df=1），则该协变量被纳入最终模型。

连续协变量的纳入将考虑使用幂函数模型：

对于体重（BW）和成熟度模型，根据以下公式测试其对清除率的影响：。其中，CL/F为表观清除率，CLp为CL典型值，BW为体重，BWmed为体重中位值；Fmat为成熟度因子，γ是用于确定S形下降陡度的Hill指数，AGE50是Fmat达到最大值50%的年龄值。

1.4.3模型的评价与验证

(1)拟合优度法（Goodness of fit,GOF）：绘制拟合优度图（GOF），包括基础模型和最终模型的预测值与观测值、预测值与条件权重残差（Conditional weight residual error,CWRES）、预测值和给药后时间等参数的散点图，观察散点图的分布特点及趋势来评判模型拟合的优劣。(2)自举法（Bootstrap法）：为考察模型参数估算的准确度，本研究釆用1 000次Bootstrap获得次参数估算结果，继而获得各参数的点估计值和95%可信区间（Confidence interval,CI），与最终模型的参数相比较，评估模型的稳定性。(3)直观预测检验（Visual predictive checks,VPC）：根据最终模型的参数，采用蒙特卡罗法生成1 000个模拟数据集。通过VPC作图，直观比较各时相的95%CI的预测值与观测值的符合程度，来评估模型的预测能力。

1.5模型的应用

利用已建立的模型对不同体重、年龄患儿的给药方案进行蒙特卡罗模拟，每种方案进行1 000次模拟。具体方案：基于全国儿童体重调查表，构建了1岁以上的儿科患者的典型人群，并模拟不同给药方案（50～150 mg,bid）游离VPA的稳态谷浓度情况，并与VPA游离药物谷浓度治疗窗（4～12μg/ml）进行比较分析。

2、结果

2.1一般资料

本研究共纳入455例癫痫患儿，收集632个VPA血液样本，患儿的人口学信息、生化指标和用药情况汇总见表1。

表1纳入分析的癫痫患儿的一般资料

2.2群体药代动力学模型的建立

本研究考察了不同的残差变异模型，最终以混合模型拟合结果最优，进而纳入后续的建模过程分析。

在协变量分析过程中，考察了体重（BW）对CL/F的影响，结果提示异速增长模型及成熟度模型能够更好地拟合本研究数据，并进行进一步分析。针对生化指标及合并用药作为协变量分析，未发现影响CL/F和V/F的显著性变量。

结果显示，患儿体重、年龄、VPA日剂量水平可显著影响VPA的清除率CL/F。CL/F的个体间变异（IIV）由基础模型的42.4%降低到最终模型的27.1%，具体参数见表2，最终模型如下：

表2最终模型及Bootstrap验证的群体药动学参数

2.3最终模型的评价与验证

2.3.1 GOF图

根据模型参数分别绘制基础模型的GOF图（图1）和最终模型的GOF图（图2），由图1、图2可见，相对于基础模型，最终模型的CWRES、观测值与预测值的趋向性均有明显改善，表明在纳入相关协变量后，模型的预测效果更佳。

2.3.2 Bootstrap结果

在Bootstrap 1 000次分析中，共有928次（92.8%）运行结果运行成功而纳入分析，具体结果见表2。Bootstrap所有模型参数的中位数与NONMEM法估算值均较为相近，表明本研究中的最终模型PK参数估算较为准确且稳定。

2.3.3 VPC检验

从VPC图可见，仅有少部分观测值落在模型的95%CI之外（图3），同时观测值的中位数、P2.5和P97.5均落在模拟数据相应百分位数内，提示模型的预测能力较好。

图1基础模型的拟合优度图（GOF)

图2最终模型的拟合优度图（GOF)

图3游离VPA最终模型的可视化预测性能检查图（VPC)

2.4剂量选择及应用模拟

利用VPA游离药物浓度最终模型模拟不同年龄及体重患儿给予不同剂量VPA(50～150 mg,bid）治疗后达稳态的血药浓度的情况（图4）。例如，体重10 kg的1岁患儿给予50 mg VPA bid单药治疗，其达稳态后的血药浓度水平在治疗范围之内（4～12μg/ml）。

图4基于模型模拟不同年龄体重患儿给药后的游离药物谷浓度

3、讨论

本研究初步建立了中国癫痫患儿游离VPA的pop PK模型，最终模型纳入了体重、年龄、日剂量作为协变量，经GOF图、Bootstrap及VPC验证，最终模型稳定可靠。另模拟了不同年龄、体重患儿服药后的游离药物浓度情况，为指导临床合理用药提供依据。

本研究游离VPA的CL/F群体预测值为1.5 L/h，与文献报道较为相近（1.78 L/h)[11]。体重是影响游离VPA清除的重要影响因素，清除率随剂量的增加而增加，不同研究中体重对CL/F的影响程度不同[11-12]。临床实践中，抗癫痫药物联合应用较为常见，而合用药物会显著影响VPA清除率。卡马西平会显著增加VPA总药物浓度的清除[13]。而针对游离VPA的研究中，合用拉莫三嗪会增加游离VPA的CL/F[12]。本研究未发现合并用药对游离VPA CL/F的影响，可能与纳入的合用药样本量有关。此外，本研究发现，VPA的CL/F随日剂量增加而增大，可能与VPA的高蛋白结合率有关。高剂量的药物竞争性结合蛋白靶点，增加了游离药物浓度的比例，导致游离药物被肝脏摄取增加，进而表现为药物清除加快[8,13]。

VPA在体内主要经细胞色素P450酶（CYP450）、β-氧化和尿苷二磷酸葡萄糖醛酸转移酶（UGT)3种途径代谢[4]。采用年龄依赖性的成熟度药动学模型，可以通过年龄与代谢酶的成熟度关系，推测年龄对药物的清除有显著影响[14]。本研究发现，成熟度模型可更好地阐释游离VPA CL/F的变化，Gu等[12]通过建立游离VPA模型也发现年龄对VPA的CL/F有显著影响。Ding等[13]采用成熟度模型建立了VPA的群体药动学模型，发现儿童在2岁后代谢酶的活性基本保持稳定，推测可能与肝UGT1A9和UGT1A6约在儿童2岁时达到成人水平有关。本研究利用已建立的模型，模拟了1～16岁患儿不同的给药方案（50～150 mg bid），绝大多数患儿的游离药物浓度在治疗范围之内，为指导个体化给药提供了参考依据。

由于本研究纳入的癫痫患儿肝肾功能大多在正常范围，因此未发现肝肾功能对VPA清除的影响。本模型估算的患儿游离药物表观分布容积约为32 L，与文献报道较为一致（约37 L)[12]，但研究纳入的浓度多为谷浓度，因此，表观分布容积的估算仅作为参考。

综上，本研究建立的VPA游离药物模型经验证较为稳定，模拟在不同年龄体重患儿中的游离药物浓度，有助于临床癫痫患儿应用VPA的个体化治疗。

基金资助:江苏省自然科学基金资助项目(BK20210003);常州四药医院药学科研基金(2021YX031);

文章来源:徐善森,肇丽梅,陈亚南.中国癫痫患儿游离丙戊酸群体药动学模型的建立及应用[J].实用药物与临床,2024,27(08):612-616.