焦洋,廖建湘,焦正,黎曙霞(.深圳市兒童醫(yī)院,深圳市5806;.復旦大學附屬華山醫(yī)院,上海市 00040;.中山大學第一附屬醫(yī)院,廣州市 50080)
卡馬西平藥動學復雜,個體差異大且治療濃度范圍窄,因此臨床上需要對該藥進行監(jiān)測和個體化給藥。非線性混合效應模型(Nonlinear Mixed Effect Model,NONMEM)[1],可對臨床常規(guī)監(jiān)測的稀疏數(shù)據(jù)進行數(shù)學分析,得到群體藥動學參數(shù)。該法1999年被美國食品與藥品管理局(FDA)正式認可,作為推薦的藥物研究和開發(fā)手段之一。本研究以單用或合用卡馬西平的中國兒童癲癇患者為研究對象,運用NONMEM法定量考察卡馬西平清除率的影響因素,估算相對清除率等群體藥動學參數(shù),并擬訂給藥方案,協(xié)助臨床用藥。
NONMEM程序:VersionⅥ2.0(美國加州大學NONMEM工作組);計算機(Intel Core(TM)263001.86 GHz,內(nèi)存0.99GB,Microsoft中文Windows XP Home SimpChn 672)。
深圳兒童醫(yī)院門診癲癇患者,年齡、性別、民族、身高、體重不限;肝、腎功能和白細胞、血小板計數(shù)正常;能按照臨床治療方案服用卡馬西平(商品名:得理多,北京諾華制藥),單用或合并用藥皆可,且連續(xù)用藥4周以上,血藥濃度已達到穩(wěn)態(tài)者。
按臨床治療需要,于早晨服藥前空腹采集血樣,并準確記錄患者生理、病理資料及用藥情況(見表1)。
表1 患兒一般統(tǒng)計學資料Tab 1 General information of pediatric patient
熒光偏振免疫分析法(TDx,Abbott Co.Irving,Texas,USA),線性范圍為0.5~20 mg·L-1,RSD<10%。
2.4.1 藥動學模型:根據(jù)文獻報道[2],卡馬西平的藥動學模型采用一級吸收和消除的一房室開放模型:
公式1、2中,cp為模型預測的血藥濃度,c0為初始濃度,e為自然對數(shù),Ka為吸收速率常數(shù),K為消除速率常數(shù),D為給藥劑量,CL為清除率,Vd為表觀分布體積。Ka、CL、Vd為該模型的基本參數(shù),且其中的CL和Vd值包括了制劑的生物利用度F值,即CL=CL/F,Vd=Vd/F。
由于本研究中所有的數(shù)據(jù)均來自消除相,因此用NONMEM法無法估算Ka,也給估算Vd帶來困難[3~7]。在模型擬合時,根據(jù)文獻報道值[2],將Ka固定在0.5 h-1,然后用NONMEM法進行擬合。
2.4.2 固定效應模型:首先建立不含任何固定效應參數(shù)且各參數(shù)間相對獨立的最簡模型(即視所有個體的清除率都相等的模型)。根據(jù)NONMEM對最簡模型的擬合結(jié)果,觀察各影響因素與CL關系的散點圖,用加法、乘法或指數(shù)模型等逐步添加解釋性變量(Covariate)。由于目標函數(shù)的差值(Difference in Objective Functions,DOBJ)近似χ2分布,當χ2>3.84時(df=1,P<0.05),統(tǒng)計學上具顯著性差異,逐一添加解釋性變量可得全量回歸模型(Full regression model,F(xiàn)RM)。用似然比檢驗法(Likelihood ratio test)對各解釋性變量進行檢驗,方法如下:定檢驗水準α=0.01,固定FRM中某一固定效應參數(shù),得限制性回歸模型(Restricted regression model,RRM)。RRM和FRM之差DOBJ>6.64時,則該固定效應參數(shù)對CL的群體典型值有顯著性影響,反之為干擾因素,予以剔除。對FRM重新整理、簡化后可得最終回歸模型。
2.4.3 統(tǒng)計學模型:統(tǒng)計學模型中的個體間變異模型采用比例模型,公式為:
個體自身變異模型(亦稱殘差模型)采用加法模型,公式為:
公式3中CLj為第j個患者的清除率;CL為群體典型值,即能代表患者群體特性的清除率;ηCL,j是均數(shù)為0、方差為ω2CL的個體間變異。公式4中c0ij為血藥濃度實測值;cij為血藥濃度預測值;εij是均數(shù)為0、方差為σ2的殘差變異。
本研究采用自舉驗證法(Bootstrap)[4],該法特別適合那些難以用常規(guī)方法導出對參數(shù)的區(qū)間估計、假設檢驗等問題。當缺少驗證數(shù)據(jù)時或樣本量較少(如兒科患者或因倫理學原因)時,Bootstrap具有獨特的優(yōu)點,目前已被美國FDA采用。
通過模型假設檢驗(表2、表3),確定體重、服藥劑量為卡馬西平的清除率的影響因子;性別、合用丙戊酸鈉不影響卡馬西平清除率。最終回歸模型如下:
各參數(shù)的運算結(jié)果見表4(95%置信區(qū)間=參數(shù)值±1.96·殘差),最終模型為公式:
上式中各參數(shù)的含義如下:
CL:清除率(單位:L·h-1);WT:體重(單位:kg);Dose:日劑量(單位:g·kg-1)。
表2 混合效應和目標函數(shù)值Tab 2 Fixed effect and objective value
表3 RRM和FRM的目標函數(shù)值之差Tab 3 Difference of the objective function between RRM and FRM
表4 最終模型的各群體藥動學參數(shù)值Tab 4 Population pharmacokinetic parameters of carbamazepine by finally model
群體預測值與觀測值的相關性見圖1;個體預測值與觀測值的相關性見圖2。
圖1 群體預測值與觀測值的相關性Fig 1 Relationship between PRED and DV
圖2 個體預測值與觀測值的相關性Fig 2 Relationship between IPRE and DV
利用NONMEM程序組中已有的Bootstrap軟件寫以下程序命令:NMBS CBZ4DA 2000。其意義為Bootstrap檢驗再抽樣共2000次。
再抽樣2000次計算各參數(shù)的中位數(shù)與FRM的參數(shù)相比相對誤差如果<5%[6],則表明,F(xiàn)RM計算的參數(shù)是穩(wěn)定可靠的。檢驗結(jié)果見表5、表6(其中,相對誤差(Relative error)=│FRM-Bootstrap│/FRM×100%)。
表5 自舉驗證法結(jié)果Tab 5 Result of bootstrap validation
表6 最終模型參數(shù)值與檢驗值比較Tab 6 Comparison of FRM and bootstrap
結(jié)果表明,F(xiàn)RM計算的參數(shù)是穩(wěn)定可靠的。
本研究與多數(shù)研究的結(jié)果一致:劑量是影響清除率最主要的因素之一(P<0.001),且隨著卡馬西平劑量的增加,清除率以非線性形式增加。其原因可能與卡馬西平的水溶性差,大劑量時卡馬西平的吸收程度下降有關[6]。
一般認為,體重是影響表觀分布體積的因素,但體重是否是清除率的獨立影響因素,不同藥物間各不相同。本研究的結(jié)果顯示,卡馬西平的清除率和體重有關,且隨著體重的增加以非線性方式增加[6]。
在癲癇的臨床治療中卡馬西平和丙戊酸的聯(lián)用很常見。一般認為,卡馬西平能顯著降低丙戊酸的清除率,而丙戊酸對卡馬西平代謝的影響,各國學者看法不一。用NONMEM法對卡馬西平的群體藥動學研究結(jié)果也不完全相同,有日本學者認為丙戊酸會稍增加卡馬西平的清除率[2],國內(nèi)重慶[7]、上海[6]也認為丙戊酸會稍增加卡馬西平的清除率,而西班牙等[3]的研究顯示丙戊酸不改變卡馬西平的清除率。
本研究的結(jié)果表明,丙戊酸對卡馬西平的清除率無明顯影響。本研究的119例患兒中合用丙戊酸的有27例,占22.7%。在最簡模型與丙戊酸的散點圖中,二者無明顯趨勢性變化。在添加丙戊酸因素計算目標函數(shù)值時,僅減少2.154。故認為丙戊酸對卡馬西平清除率的無明顯影響。
本文建立了Bootstrap驗證法:采用完整數(shù)據(jù)建立模型,然后用再抽樣技術(Resampling),生成大量驗證數(shù)據(jù)對每一組數(shù)據(jù)計算其參數(shù),最后根據(jù)這些參數(shù)觀察模型的可靠性。當缺少驗證數(shù)據(jù)時或樣本量較少時,如兒科患者或因倫理學原因,自舉法具有獨特的優(yōu)點,目前已在群體藥動學中作為驗證方法,并被美國FDA采用。
綜上所述,本研究揭示了體重、劑量為卡馬西平清除率的影響因素,性別、合用丙戊酸不干擾卡馬西平的代謝,并且最終模型的各參數(shù)值與文獻報道接近。
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