非线性混合效应模型法建立12岁以下癫痫儿童拉莫三嗪的群体药代动力学数学模型

熊友健，胡 榕，卢庆红，涂 琼，钟建民

(江西省儿童医院a.药学部；b.功能科；c.神经内科，南昌 330006)

拉莫三嗪(LTG)是一种新型广谱抗癫痫药物，FDA于2003年批准用于2～12岁儿童局限性癫痫的辅助治疗。目前，LTG广泛用于治疗儿童和成人多种癫痫发作及癫痫综合征，但LTG达到有效治疗浓度所需的剂量存在很大的个体性差异，体内药代动力学参数容易受年龄、体重、种族及其合并使用其他治疗药物的影响，因此，在临床使用中，需对LTG进行血药浓度监测。大量的LTG药代动力学研究和报道主要集中在成人，较少有儿童的药动学研究，故临床上儿童使用LTG常参考成人数据来给药。

本研究采用非线性混合效应模型法(NONMEM法)建立LTG在12岁以下癫痫儿童中的群体药代动力学(PPK)数学模型，分别考察癫痫患儿生理、生化指标和合并药物等对PPK的影响，为临床个体化和精准用药提供理论依据和实践基础。

1 对象和方法

1.1 研究对象

收集2016年3月至2017年2月在江西省儿童医院门诊和住院部服用LTG治疗的癫痫患儿血样标本，并记录癫痫患儿的用药信息和各项生化指标。研究对象纳入标准：临床诊断癫痫及癫痫综合征[1]；肝肾功能正常；服用LTG 2个月以上，并达稳态；年龄>2～<12岁；均有临床治疗药物监测数据。

1.2 血药浓度测定

血药浓度测定方法为本课题组前期研究部分，采用高效液相色谱-紫外检测(HPLC-UV)法测定LTG血药浓度[2]。

LTG在0.312 5～40.0 μg·mL-1浓度范围内与峰面积线性关系良好，其回归方程为：Y=0.047 2X+0.069 3，r2=0.999 2，最低定量限0.08 μg·mL-1，内标为布洛芬。日内和日间精密度RSD均<5%，相对回收率为82%～105%。

1.3 病例数据收集

1)生物学资料：性别、年龄、体重等；2)用药信息：LTG剂量、LTG日用剂量、用药时间、合并用药等；3)采血时间和血药浓度；4)生化指标：肝功能、肾功能等。

1.4 群体药代动力学模型的建立

运用PPK分析方法和采用NONMEM法和PDxPop软件对收集数据进行处理，建立LTG的PPK数学模型。

1.4.1 基础结构模型的建立

因本院临床治疗药物监测工作集中监测点为早晨给药前采血(即：谷浓度)，无药物吸收相，故选择一房室模型建模，其主要估算参数有分布容积(V/F)、清除率(CL/F)和吸收速率常数(Ka)，其中Ka=3.5 h-1，则CL/F=θCL/F×EXP(η1)；V/F=θv/F×EXP(η2)；其中θCL/F、θv/F为典型值，η1、η2为个体间变异值，EXP为以自然对数底数e为底数的指数运算，exp(x)=e^x。

1.4.2 建立统计学模型

残差变异模型为Cobs=Cipred(1+ε1)+ε2。其中，Cobs观测值，Cipred为预测值。

个体间变异模型为Pi=Tv(P)×EXP(ηi)。其中，Pi为某患者的药代动力学(PK)参数值，Tv(P)为典型值，ηi是个体间变异值。

1.4.3 协变量模型

用NONMEM和PDxPop软件进行处理。将性别、年龄、体重、LTG日用剂量、合并用药[丙戊酸钠(VPA)、卡马西平(CBZ)、奥卡西平(OXC)、苯巴比妥(PB)托吡酯(TP)]等固定效应因素引入基础模型，用似然比评估协变量的统计学意义。

NONMEM法分析步骤为：1)采用向前包容法逐一评估各固定效应因素，若目标函数值(OFV)差值(△OFV)下降>3.84(χ2，df=l，P<0.05)，则将该固定效应因素纳入；2)通过逐一评估所有固定效应因素后，进行全量回归模型；3)用剔除法向后逐一评估各固定效应因素，若△OFV增加>6.63(χ2，df=l，P<0.01)，则应保留；4)排除无显著因素后，确定最终回归模型。

1.4.4 模型的验证与评价

稳定性验证：本研究采用国际公认的自举法(Bootstrap)作为PPK模型稳定性的验证方法。主要通过可信度的估计和稳健率来评价模型的稳定性，即参数稳定，则模型稳定，稳健率越高，模型越稳定。

效能验证：采用标准化预测分布误差(NPDE)作为模型预测性能的验证方法。主要通过比较实测值与模拟值之间存在的偏差值，判断其偏差值是否符合正态分布，检验模型效能。

2 结果

2.1 患儿基本资料

共收集118例癫痫患儿的159个血样标本，其生物学资料和用药情况见表1。

表1 118例癫痫患儿的生物学资料和用药情况

2.2 模型的拟合确定

采用向前包容法在基础模型(OFV=500.977)中加入协变量，结果显示，体重、丙戊酸、卡马西平、肌酐清除率对CL/F的影响较大，LTG日剂量对V/F影响较大(△OFV下降>3.84)，建立全量回归模型(OFV=412.113)；进一步采用剔除法在全量回归模型中加入上述协变量，结果显示，体重和丙戊酸对CL/F的影响较大，LTG日剂量对V/F影响较大(△OFV增加>6.63)，确立PPK最终模型(OFV=326.752)。

LTG的PPK模型协变量筛选结果见表2。

表2 LTG的PPK模型协变量筛选

2.3 最终回归模型和参数估计

用NONMEM和PDxPop软件对协变量模型处理后，LTG的PPK最终回归模型为：CL/F=1.52×(WT/40)0.87×e-2.63；V/F=290.30×(AMT/100)0.75(其中：WT为体重、AMT为日给药剂量)。

LTG的PPK最终模型参数评估值和变异评估值(Bootstrap验证)见表3，结果显示，典型值(θCL/F、θv/F)和固定效应参数(θWT,CL/F、θVPA,CL/F、θAMT,V/F)的标准误差(RSE)均<16%(6.54%～15.22%)，表明本研究的最终模型的稳定性和效能均良好。

表3 最终模型参数的评估与Bootstrap验证结果

2.4 最终模型评价

2.4.1 基础模型与最终模型的特征判断图

LTG的PPK基础模型和最终模型的主要特征判断图显示：最终模型个体观察值(DV)对群体拟合值(PRED)的散点图较基础模型斜率更接近l，表示拟合程度得到极大地改善(图1)；最终模型加权残差(WRES)对PRED的分布情况散点图较基础模型PRED平均分布于WRES=0两侧，表明PPK的最终模型已将随机效应分离(图2)。

2.4.2 NPDE评价LTG的PPK模型

将LTG的PPK最终模型模拟的数据集进行NPDE分析结果见表4，其结果为标准正态分布，个体间变异度从72.61%下降至15.23%，表明LTG的PPK模型的变异度良好。

表4 LTG的PPK模型NPDE分析结果

3 讨论

采用NONMEM法对LTG进行PPK研究，相对于传统的药代动力学研究，优势主要在于：1)可处理稀疏零散日常治疗药物监测数据，简单快速，易被临床接受；2)可定量考察癫痫患儿的生理、病理、遗传和其他混杂因素(如性别、体重、年龄、合并药物)对药代动力学参数的影响，还能较好地考察癫痫患儿的个体间和个体内变异情况[3-4]。

本研究的最终模型的稳定性和效能均良好，个体间变异度从72.61%降到15.23%，典型值和固定效应参数的RSE均<16%(6.54%～15.22%)，研究表明不同固定效应因素对最终模型参数均存在一定的影响，与尚德为等[5]报道结果一致。

通过LTG的PPK研究表明，LTG在12岁以下的癫痫患儿中的CL/F与体重和丙戊酸有关，V/F仅与LTG日剂量有关，而其他协变量参数对CL/F和V/F的影响均较小。最终模型估算的CL/F为1.52 L·h-1，与陈亚南等[6-7]研究结果十分接近，而估算的V/F为290.30 L，明显高于黄文灿[8]的研究结果。