建立有限采樣法估算天皰瘡口服霉酚酸酯血藥濃度-時間曲線下面積的模型

郭生紅 何文麗

[摘要]目的 探討建立有限采樣法（LSS）估算天皰瘡患者口服霉酚酸酯（MMF）血藥濃度-時間曲線下面積（area under the concentration-time curve，AUC）的模型。方法 采集2016年10月～2018年12月收治的28例天皰瘡患者口服MMF服藥前和服藥后0.5、1、2、4、6、8、12 h外周靜脈血，用酶放大免疫測定技術（EMIT）檢測血漿霉酚酸（MPA）濃度，用線性梯形法計算服藥后0～12 h的MPA-AUC，用SPSS軟件擬合估算MPA-AUC 0～12 h的回歸方程及相關系數，并用預測誤差評價模型準確性。結果 28例天皰瘡患者的MPA血藥濃度-時間曲線形態基本相同;其中1點和2點擬合的復相關系數較低，3～5點擬合的復相關系數較高，共遴選出復相關系數較高的9個模型，其中模型3至模型9精準性遞加。結論 考慮可操作性和檢測成本，推薦3點、4點的數學模型可用于臨床估算天皰瘡患者服用MMF后MPA-AUC 0～12 h，指導個體化給藥。

[關鍵詞]有限采樣法;血藥濃度-時間曲線下面積;天皰瘡;霉酚酸

[中圖分類號] R758.66? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1674-4721（2020）5（b）-0008-07

Establishment of area of limited sampling strategies for the estimation of Mycophenolic acid area under the concentration-time curve in pemphigus patients

GUO Sheng-hong? ?HE Wen-li▲

Department of Dermatology， the First People′s Hospital of Ziyang City in Sichuan Province， Ziyang? ?641300， China

[Abstract] Objectives To investigate the establishment of area of limited sampling strategies for the estimation of Mycophenolic acid area under the concentration-time curve （AUC） in pemphigus patients. Methods The peripheral venous blood of 28 patients with pemphigus admitted into our hospital from October 2016 to December 2018 were collected before taking MMF and after taking MMF at 0.5， 1， 2， 4， 6， 8 and 12 h. The concentration of mycophenolic acid （MPA） in plasma was measured by enzyme amplification immunoassay （EMIT）. The MPA-AUC was calculated by linear trapezoid method at 0-12 h after administration. The regression equation and correlation coefficient of MPA-AUC 0-12 h were estimated by SPSS software， and the accuracy of the model was evaluated by prediction error. Results A total of 28 patients with pemphigus had the same shape of MPA blood concentration time curve. Among them， the complex correlation coefficient of 1 point and 2 point fitting was lower， and the complex correlation coefficient of 3-5 point fitting was higher. A total of 9 models with high complex correlation coefficient were selected， among which the accuracy of model 3 to model 9 was increased. Conclusion Considering the operability and cost of detection， it is recommended that the mathematical model of 3 and 4 points can be used to estimate the MPA-AUC 0-12 h after taking MMF in pemphigus patients.

[Key words] Limited sampling strategies; Area under the concentration-time curve; Pemphigus; Mycophenolic acid

霉酚酸酯（mycophenolate mofetil，MMF）是一種具有很強免疫抑制作用的系統性免疫抑制劑，其活性代謝產物是霉酚酸（mycophenolic acid，MPA），已被廣泛用于預防各種移植產生的排斥反應，也被逐漸應用于自身免疫性疾病領域，如用于皮膚科天皰瘡患者的治療[1-5]。已有研究觀察到在天皰瘡患者的治療中，MMF的應用可以減少糖皮質激素的累積使用量，能夠加快糖皮質激素的減量。但是不可否認MMF帶來的不良反應沒有比單用糖皮質激素治療有明顯改善[3]，而且服用MMF后產生的治療效果、安全性都與其代謝產物MPA的血藥濃度-時間曲線下面積（area under the concentration-time curve，AUC）是密切相關的，且藥效和不良反應的個體差異大，所以，監測MPA-AUC可以有效降低藥物副作用風險，得到更佳的治療效果[6-9]。國內已有研究曾首次應用有限采樣法（limited sampling strategy，LSS）估算不同采樣點預測MPA-AUC 0～12 h的數學模型，推導出采血點為服藥后1、4、8、12 h的模型1個，但其采血時間跨度大，依然有大量患者會漏采，影響模型的使用，實際臨床應用仍難以很好實施，無法完成預測MPA-AUC0～12 h[10]，從而無法很好指導臨床用藥，難以預測藥物副作用風險;且該研究采血數據來源有患者重復用藥后監測現象。因此，本研究意義在于選取確診后患者第1次服用MMF后MPA血藥濃度，用以推導LSS模型，且擴大推導模型數量，提供多樣化模型方案，便于采血點漏采或依從性差的患者使用，用于靈活指導臨床個體化給藥，供臨床實踐參考，現報道如下。

1資料與方法

1.1一般資料

選取2016年10月～2018年12月我院診治的28例天皰瘡患者，其中男17例，女11例;年齡23～64歲，平均（19.11±13.561）歲;體重52～95 kg，平均（68.07±12.545）kg;病程1～12個月，平均（5.15±4.647）個月;尋常型天皰瘡19例，落葉型天皰瘡9例;每人MMF使用劑量1.0～3.0 g/d，平均（1.97±0.416）g/d。納入標準：診斷明確并首次接受診治的18～70歲的非妊娠或哺乳期的天皰瘡患者[11]。排除標準：病情較重或具有嚴重并發癥（如嚴重感染、肝、腎、心功能不全）;患有影響受試藥物的吸收和腸肝循環的胃腸道疾病;對受試藥物或者其代謝成分過敏者。本研究已獲得醫院醫學倫理委員會的批準同意，患者均知曉本研究情況并簽署知情同意書。

1.2方法

根據患者的體重和病情[11-14]，給予口服霉酚酸酯膠囊（商品名：驍悉，規格：250 mg/粒，瑞士巴塞爾豪夫邁·羅氏制藥有限公司制造，上海羅氏制藥有限公司分裝，國藥準字 H20031240），餐前口服，q 12 h，初始劑量為1.0～3.0 g/d。

1.3檢測指標

分別采集患者服藥前和服藥后0.5、1、2、4、6、8、12 h的外周靜脈血2 ml，置于肝素抗凝管中，Eppendorf Centrifuge 5810型臺式大容量高速離心機2500 r/min離心5 min后取血漿備檢。采用酶放大免疫測定技術（enzyme multiplied immunoassay technique，EMIT）分析血漿中MPA的濃度，按照西門子公司的標準操作規范，使用V-Twin全自動藥物分析儀測定（V-Twin自動藥物濃度檢測分析儀、離心機及試劑均由西門子公司提供）。

1.4統計學方法

服藥后所測數據及藥動學參數采用DAS 2.1藥代動力學軟件處理。采用SPSS 19.0統計學軟件進行多元線性回歸分析（公式：AUC0～t=intercept+M1×ct1+M2×ct2+……+Mi×cti），擬合LSS數學模型，用均數±標準差（x±s）進行統計描述。采用逐步向前多元回歸法考察AUC0～t與ct1、ct2、……和cti任意1點和多點間的相關性（決定系數，R2），選出R2較好的回歸方程，作相關性散點圖。以預測誤差[（prediction error，PE），公式：PE（%）=（AUC預測值-AUC實測值）/AUC實測值×100%）]、平均預測誤差[（mean prediction error，MPE），公式：MPE=1/n∑PEi]和絕對平均預測誤差[（absolute mean prediction error，MAE），公式：MAE（%）=AUC預測值-AUC實測值-AUC實測值×100%]評價模型的準確性。以R2越大、PE和MAE越小、±15% PE內數量越多的回歸模型為更佳。

2結果

2.1藥動學參數

28例天皰瘡患者口服霉酚酸酯測得28條MPA血藥濃度-時間曲線，其藥動學參數AUC（0～t）為（59.514±21.845）mg/（L·h），AUC（0～∞）為（76.827±32.282）mg/（L·h），半衰期為（5.306±2.922）h，達峰時間為（1.446±1.474）h，清除率為（23.493±11.472）L/h，表觀分布容積為（161.257±90.433）L，峰濃度為（20.029±8.501）mg/L。28例MPA血藥濃度-時間曲線均與藥動學參數相符合，隨時間推移，藥物逐漸代謝消耗，其散點圖見圖1，其平均MPA血藥濃度-時間曲線見圖2。

2.2 LSS方案

選擇1個或多個采血點MPA血漿濃度測值，用多元逐步回歸分析預測MPA-AUC0～12 h擬合數學模型公式。1個及多個采血點擬合的模型公式、相關系數（r）及復相關系數（R2）分別見表1～6。不同采血點，可擬合不同的數學模型，其r及R2均不同，但隨著采血點個數的增加，所擬合的數學模型r及R2逐漸增加。

2.3篩選及評價模型

再根據擬合模型的R2高低，篩選出1～5個采血點擬合的R2較高的模型公式，具體見表6。表格顯示，從模型1到模型9，R2值越大，其模型的精確度越好。繪制各個模型的AUC預測值與AUC實測值相關性散點圖，具體見圖3，隨著R2值越大，其相關性越好。各模型的預測效果見表7，由表可看出，從模型1到模型9，MAE值越低，±15% PE內數量越多，模型的準確度越高。

3討論

MMF是MPA的前體藥物，有很強的免疫抑制作用，主要抑制T和B淋巴細胞，已被廣泛用于預防各種移植產生的排斥反應，也逐漸被應用于自身免疫性疾病領域，如聯合糖皮質激素應用于皮膚天皰瘡患者的治療[1-3]，其具有良好的療效和安全性[1，15-17]。

因MMF復雜的藥物代謝動力學特點，受多重因素影響，如種族、腎功能、血清清蛋白、聯合用藥情況等，因此，監測MPA-AUC0～12 h有很重要的臨床意義，是藥物在體內暴露程度的重要參數，與其療效和不良反應密切相關。監測MPA-AUC0～12 h對MMF進行個體化給藥，可以有效降低藥物副作用風險，提高免疫抑制效果[18-19]。但傳統方法計算AUC0～12 h采血點多，患者痛苦，故依從性差，監測成本高，費時，且增加醫護工作量，臨床上難以實施。

LSS指的是用有限的采血點數據推導建立數學模型，對所監測藥物的藥代動力學參數AUC進行估算的一種統計學方法，可用于指導臨床合理用藥[20-22]。因減少了采血點，故減少了患者的痛苦，提高了患者依從性，相應減少了醫護人員的工作，降低了監測和分析成本，節省了時間，同時還可以處理采血點數據缺失的情況。臨床上，通過監測AUC作為調整治療移植患者的給藥方案參考的方法已被大量使用。但是，因MMF藥代動力學復雜，雖已有針對臟器移植患者預測MPA-AUC0～12 h的數學模型公式[23-24]，但不適用于皮膚科天皰瘡患者，而天皰瘡患者服用MMF的相關報道國外極少，查閱文獻，國內僅見1篇研究報道，且推導模型公式數量較少，時間跨度長，臨床應用大量患者依從性差，有漏采的情況[10]。

故本研究目的在于擴大推導模型數量，采樣點覆蓋時間方案靈活，提供多樣化模型，用于指導臨床個體化給藥。本研究顯示，隨著采樣點數量的增多，其擬合的模型的R2逐漸升高，其相關性更高，以此類推;且隨著采樣點數量的增多，AUC預測值與AUC實測值線性關系更好。共篩選出不同采樣點下R2較高的數學模型9個，對此9個模型均進行評價，顯示隨著采血點個數增加，MPE和MAE越小、±15%預測誤差內個數越多，模型的精準度越高。但考慮到增加采血個數后，醫護工作、分析、監測成本，實際可操作性及給患者造成的身心財產傷害等因素，故本研究旨在提供可靠的LSS數學模型，同時提供更多LSS模型供臨床靈活選用。如果考慮監測成本和準確性，我們推薦3點或4點的采血點模型。

本研究目前尚屬于國內領先研究，利用數學模型來解決實際臨床問題，利用所推導模型為后續天皰瘡患者服用MMF期間預測藥物藥效和不良反應提供的省時省力的解決途徑。但因天皰瘡患者少見，重癥且能接受MMF治療者更少見。此外，受試患者需多次定時采血，但采血點設計不夠密集，樣本不夠大，故該研究仍需提高并注意可增加采血點來提高所推導模型的精準性，且仍可增加樣本量，以達到更優化的模型。

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（收稿日期：2019-09-12? 本文編輯：祁海文）