卡馬西平在癲癇患兒中的群體藥動學研究Δ

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。

1 儀器

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）。

2 方法

2.1 研究對象

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。

2.2 樣本收集

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

2.3 檢測方法

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 模型的建立

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。

2.5 模型的驗證

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。

3 結(jié)果

3.1 最終回歸模型

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

3.2 驗證

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。

4 討論

4.1 劑量對卡馬西平清除率的影響

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]。

4.2 體重對卡馬西平清除率的影響

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]。

4.3 合用丙戊酸對卡馬西平清除率的影響

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(shù)（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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