肾功能与血红蛋白独立预测癫痫患者左乙拉西坦暴露：一项多因素回归研究

《Drug Design, Development and Therapy》：Renal Function and Hemoglobin Independently Predict Levetiracetam Exposure in Epilepsy Patients: A Multifactorial Regression Study

本研究通过多因素回归分析，首次量化评估肾功能（Ccr）与血红蛋白（HGB）对左乙拉西坦（LEV）稳态谷浓度/剂量比（C/D）的独立预测作用。模型显示Ccr（β=?0.168, p<0.001）与HGB（β=?0.070, p<0.05）为核心影响因素，为资源有限地区个体化给药提供新策略。

　　

Abstract

Purpose

探讨影响癫痫患者左乙拉西坦（LEV）血浆浓度的关键因素，并建立LEV稳态谷浓度的预测模型。

Patients and Methods

回顾性收集单中心130例癫痫患者（175份稳态谷浓度血样）的临床资料。采用单因素分析和多元线性回归模型，系统量化人口学特征、生化指标及合并用药对LEV浓度/剂量比（C/D）的独立影响。采用Bootstrap法（1000次重抽样）验证模型稳健性。

Results

肌酐清除率（Ccr）是最强独立预测因子（非标准化β=?0.168, p<0.001），Ccr每增加1 mL/min，C/D降低0.168 ng·mL^?1/(g·d^?1)。血红蛋白（HGB）呈次要负相关（非标准化β=?0.070, p<0.05），HGB每降低1 g/L，C/D增加0.070 ng·mL^?1/(g·d^?1)。Bootstrap验证证实系数稳定性（95% CI: Ccr [?0.221, ?0.123], HGB [?0.140, ?0.008]）。最终预测方程为：C/D_pred [ng·mL^?1/(g·d^?1)] = 37.759 ? 0.168 × Ccr (mL/min) ? 0.070 × HGB (g/L)（调整R2=0.440, p<0.001）。

Conclusion

常规临床指标Ccr和HGB是LEV暴露的核心影响因素。本模型量化了二者对LEV稳态谷浓度的独立效应，为LEV药代动力学个体差异提供新见解，尤其为治疗药物监测（TDM）资源有限地区提供个体化给药策略的潜在工具。但普适性仍需后续外部验证和多中心前瞻性研究证实。

Introduction

癫痫是一种慢性脑部疾病，以反复发作为特征，严重影响患者生活质量。全球超过5000万患者，80%以上疾病负担集中在低收入和中等收入国家。70%以上患者通过合理使用抗癫痫药物（AEDs）实现有效发作控制，凸显药物治疗的重要性。

左乙拉西坦（LEV）具有不同于传统AEDs的独特作用机制，主要通过高亲和力结合突触囊泡蛋白2A（SV2A）调节突触囊泡胞吐作用。其口服生物利用度高（>95%），目前推荐作为部分性发作的一线治疗。LEV血浆浓度与其疗效密切相关，国际抗癫痫联盟（ILAE）推荐浓度范围为12–46 μg/mL。但由于多种因素，LEV血浆浓度存在显著的个体间和个体内变异。LEV呈现线性（剂量比例）药代动力学特征，因此浓度/剂量比（C/D）是消除剂量混杂、比较个体间药物暴露的有用参数。

肾功能是显著影响LEV清除和暴露的主要协变量。LEV蛋白结合率低（<10%），主要经肾脏消除（约66%以原形从尿中排泄）。因此，治疗药物监测（TDM）指南强调肾功能损害患者剂量调整的重要性。尽管肾功能与LEV处置的关系已明确，但对其他易得临床生物标志物预测作用的探索有限，且缺乏整合这些因素用于临床的实用模型。这一空白在TDM不易获得的地区尤为突出。

因此，基于肾功能的既定作用并寻求其他可修饰因素，本研究收集接受LEV治疗的癫痫患者的稳态谷浓度数据和临床信息，旨在探索可能影响LEV血浆浓度（以C/D比表示）的关键人口学、生化和合并用药因素，并建立实用预测模型。

Materials and Methods

Patients

回顾性收集福建医科大学附属泉州第一医院（2024年6月1日至2025年5月31日）130例接受LEV治疗的癫痫患者的175份合格血样。纳入标准：符合ILAE癫痫诊断标准；住院患者；接受口服LEV治疗至少3天且剂量稳定。排除标准：服药依从性差；妊娠；急性肾损伤或肾功能显著波动（住院期间连续两次血清肌酐（Scr）测量变异超过20%）；任何所需信息缺失。

本研究经福建医科大学附属泉州第一医院伦理委员会批准（(2024) K113），所有入组患者或其法定监护人已签署知情同意书。

Data Collection

从医院电子信息系统提取患者病历（人口学特征、用药数据和实验室指标）。具体收集信息包括：基本信息（性别、年龄、体重）；用药信息（LEV给药方案、血浆浓度采样时间和测试值、合并用药主要包括丙戊酸（VPA）、奥卡西平（OXC）、苯巴比妥（PB）和质子泵抑制剂（PPI））；实验室指标：全血细胞计数（红细胞计数（RBC）、血红蛋白（HGB）、白细胞计数（WBC））；肝功能（总蛋白（TP）、白蛋白（ALB）、总胆红素（TBIL）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST））；肾功能（Scr，并使用Cockcroft-Gault公式计算肌酐清除率（Ccr）：Ccr (mL/min) = [(140 ? 年龄) × 体重 (kg) × 1.23] / Scr (μmol/L) × (0.85 女性)）。

Biochemical Measurements

下次给药前30–60分钟采集空腹静脉血（2 mL）注入EDTA抗凝管。样本3000 r/min离心10分钟后分离血浆上清，?20°C保存待测。采用酶增强免疫分析法在Siemens Viva-E全自动生化分析仪上定量血浆LEV浓度。方法基于竞争免疫分析原理。分析条件：3 μL样本，70 μL R1（含抗体和底物），85 μL R2（酶结合物），37°C反应孵育2–5分钟；加R2后50秒开始动力学读取340 nm吸光度。使用六点校准品（每点重复测量）进行校准，方法线性范围2–100 μg/mL (R ≥ 0.99)。批间批内精密度（CV）≤10%，回收率96.3%–109.9%。每批运行质控样本（低、中、高）确保准确性。

Scr及其他生化指标使用过夜空腹采集的新鲜血清样本测定。所有生化检验血样与LEV谷浓度测量同一天早晨采集。所有血样通过静脉穿刺采集至真空血清分离管，离心后在自动化临床化学分析仪上分析。

Statistical Analysis

选择C/D比作为主要结局指标，以谷浓度（Ctrough）归一化日剂量（D），消除剂量混杂变量，便于比较不同给药方案个体的药物暴露，这是药代动力学研究中的成熟方法。

连续变量正态性使用Shapiro–Wilk检验评估。若数据正态分布（p > 0.05），采用均值±标准差（Mean ± SD）描述集中趋势和离散度。进一步分析使用独立样本t检验比较二分类变量组间差异。两个连续变量均正态分布时，使用Pearson相关系数评估线性相关。若数据非正态分布，则使用中位数（四分位距，IQR）描述。使用Mann–Whitney U检验比较二分类变量组间差异，使用Spearman等级相关系数分析相关性。基于临床相关性和单因素分析显著性（p < 0.05）选择预测变量纳入多变量模型。若绝大多数患者（80%以上）仅贡献单个数据点，则忽略个体内相关性。所有假设检验均为双尾检验，显著性阈值设定为p < 0.05。使用SPSS 26.0进行统计分析。

为内部验证最终回归模型及其系数精度，采用Bootstrap重抽样方法进行1000次迭代。该方法提供系数置信区间，评估模型稳健性并显示可用样本的统计效能。

Results

Patient Characteristics

本研究纳入130例接受LEV治疗的癫痫患者（男性86例，占66.2%；女性44例，占33.8%），收集175份血样。中位年龄55.0岁（IQR: 38.0–69.0），中位体重60.5 kg（IQR: 52.6–70.0）。中位C/D为9.8 ng·mL^?1/(g·d^?1)（IQR: 5.9–15.7）。合并治疗方面，71例（54.6%）合并使用VPA，68例（52.3%）使用PPI，31例（23.8%）使用OXC，21例（16.2%）使用PB。

Univariate Factor Analysis

作为影响LEV C/D值的潜在因素的初步筛选，本研究对每个收集的协变量进行了单因素分析，为后续多因素模型构建提供了关键前提。结果表明，在生理和生化指标中，年龄（p < 0.001）、RBC（p < 0.01）、HGB（p < 0.01）、ALB（p < 0.05）和肾功能（p < 0.001）与C/D比显著相关。关于联合用药，发现添加PB治疗（p < 0.05）显著影响C/D比。然而，其他合并治疗（VPA、OXC和PPI）未观察到显著影响。

Multivariate Linear Regression

为识别独立因素并校正混杂效应，进一步建立多元线性回归模型。模型中以C/D值为因变量，纳入单因素分析显示显著性的变量（年龄、RBC、HGB、ALB、Scr、Ccr和PB）以量化独立效应。此外，为消除多重共线性，进一步排除RBC和Scr，因为RBC与HGB显著相关（r_s = 0.91, p < 0.001），而Ccr本身由Scr计算得出。最终模型结果显示，Ccr是最强预测因子（p < 0.001），标准化系数高达?0.674，而HGB是次要独立因素（p < 0.05）。值得注意的是，年龄、ALB和PB在调整混杂因素后失去显著性（p > 0.05）。模型中预测变量的方差膨胀因子值均小于2（Ccr: 1.316; HGB: 1.378），表明模型不存在显著多重共线性问题。建立的预测C/D值（C/D_pred）的最终预测方程（调整R² = 0.440; p < 0.001）如下：

C/D_pred [ng·mL^?1/(g·d^?1)] = 37.759 ? 0.168 × Ccr (mL/min) ? 0.070 × HGB (g/L)

Model Evaluation

为评估预测模型的稳健性，使用Bootstrap方法对模型进行验证。通过1000次重复抽样计算各预测变量系数的95%置信区间（CI）。结果显示，显著预测因子（Ccr和HGB）的系数均在1000个Bootstrap数据集的95% CI内，且方向与原模型一致，证实模型结构具有良好的稳定性。这强化了Ccr和HGB作为影响LEV C/D值核心因素的可靠性。

Discussion

本研究分析了130例癫痫患者的175份稳态谷浓度血样，确定Ccr和HGB水平为LEV C/D的显著影响因素。研究结果为癫痫人群中LEV浓度变异性提供了循证见解。此外，定量评估了Ccr和HGB对LEV稳态谷浓度的独立效应。推导的预测方程可作为辅助工具，帮助临床医生在TDM结果可用前估算药物浓度，或识别异常结果的潜在原因（如肾功能变化或贫血）。该方法简化了传统计算复杂的药代动力学模型，使其更适用于初级卫生保健机构。这有助于制定更明智和个性化的给药策略，尤其在低收入国家，这些地区由于资源限制，LEV血药浓度常规监测往往受限。

标准化系数显示，Ccr的因素权重（|β| = 0.674）是HGB（|β| = 0.154）的4.4倍，表明肾功能是LEV C/D值最强且最独立的预测因子。这一发现与LEV主要经肾脏清除（约66%以原形从尿中排泄）的药代动力学特性一致。本研究建立的预测方程定量证明了Ccr与LEV C/D呈显著负相关（p < 0.001）：Ccr每改变10 mL/min，预测C/D相应改变1.68 ng·mL^?1/(g·d^?1)。这些结果表明，在高滤过状态下药物清除增强，而肾功能受损导致LEV消除减少。这一发现强烈支持LEV治疗期间常规肾功能监测的重要性，为临床医生预测肾功能变化对LEV暴露的影响提供了实用工具。

观察到HGB（p < 0.05）与C/D比呈负相关。HGB每改变1 g/L，LEV的C/D值改变0.070 ng·mL^?1/(g·d^?1)，表明较低的HGB水平与较高的LEV C/D值相关。HGB被确定为继Ccr之后的第二个独立负向预测因子。这种关联在以往的LEV研究中鲜有报道。两种病理生理机制可能解释这种关联：首先，贫血可能改变全身血流分布，影响组织灌注和氧合，从而损害代谢清除能力；其次，HGB水平可能作为营养状况、慢性疾病负担或合并症的替代标志物。此外，对氧化应激在癫痫中作用的深入理解为解释这一现象提供了潜在的病理生理框架。尽管LEV蛋白结合率低（<10%）且主要经肾脏排泄，但HGB可能作为全身氧化应激的替代标志物。近期研究表明，除携氧功能外，HGB在星形胶质细胞和神经元中作为假过氧化物酶，能够分解过氧化氢（H₂O₂）并减轻氧化应激。因此，低HGB水平可能提示氧化应激升高，可能伴随组织氧合受损。这些因素可能共同改变肾脏或肝脏的药物清除途径。氧化应激已明确涉及癫痫的发病机制和药物代谢的调节。因此，低HGB水平可能反映氧化负担增加和内在抗氧化能力受损的状态。理论上，这种状态可能间接影响药物代谢环境，导致LEV清除减少和血药浓度升高。然而，潜在机制仍需进一步研究探索。监测HGB状态可能有助于识别存在药物过度暴露潜在风险的患者。对于中重度贫血患者，建议加强治疗监测。

初步分析显示，年龄、ALB和合并使用PB在单因素分析中均与LEV C/D比统计学相关。然而，当纳入更严谨的多因素回归模型时，这些因素均未保留其独立预测价值。这表明它们的效应最终被Ccr或HGB所取代，后者被纳入最终多因素方程。高龄是导致Ccr降低的最显著非病理因素，因为老年患者通常表现出不同程度的肾功能下降。因此，年龄在单因素分析中可能作为与目标结局相关的替代标志物出现，而当更精确、更直接的肾功能测量指标Ccr被纳入模型时，其独立预测意义减弱，因为Ccr捕捉了衰老的主要效应。类似地，ALB降低通常提示与低HGB相关的疾病状态。此外，LEV的低蛋白结合率（<10%）可能进一步影响这种关系。单因素分析提示PB合用可能影响C/D比；然而，这种关联在调整后失去显著性。一个合理的解释是，尽管PB是有效的细胞色素P450酶诱导剂，但仅有少量LEV代谢依赖于该系统。且最初的显著性可能归因于PB组样本量相对较小，导致统计结果不稳健。此外，PB通常用于难治性癫痫或特定类型癫痫，此类患者群体通常更复杂，可能受某些混杂因素影响。当Ccr和HGB被纳入多因素模型时，它们作为更强、更直接的预测因子出现，有效“吸收”了最初归因于年龄、ALB和PB合用的部分。这不仅强调了Ccr和HGB作为独立因素的核心和稳健预测作用，也凸显了多因素分析的必要性，与单因素评估相比，多因素分析能更有效地梳理真正的独立预测因子和潜在因果关系。

正确定义适用人群对于正确解读和转化研究发现至关重要。本研究队列仅包含住院患者，体重指数正常（中位体重：60.5 kg, IQR: 52.6–70.0），年龄6至88岁（大多数为成人），且均非妊娠。因此，本预测模型主要适用于体重指数正常、肾功能稳定的非妊娠住院患者。鉴于研究人群为服药依从性良好的住院患者，研究结果也可能外推至具有相似依从性的门诊患者。然而，将结果应用于未纳入本研究的特殊人群（如孕妇）时应谨慎。妊娠引起深刻的生理变化，显著改变LEV药代动力学，使本模型不适用于此亚人群。例如，相关研究表明，与非妊娠状态相比，LEV表观清除率在妊娠中期增加42–55%，在妊娠晚期增加15–55%。这些研究确定总体重和妊娠期是影响孕妇LEV清除的关键协变量。因此，孕妇的LEV药代动力学特征与本研究人群不同。

本研究存在若干局限性。首先，由于其回顾性性质，尽管纳入标准限制为住院患者，仍可能存在潜在的选择偏倚和信息偏倚。其次，回归方程得出R2为0.440（p < 0.001），表明存在其他未检测到的潜在影响因素。尽管本研究纳入了常见的临床协变量，但由于患者病情复杂，合并症（如心力衰竭、炎症状态）、患者生活习惯（如吸烟、饮食）和遗传因素等因素未纳入，可能作为潜在混杂因素。第三，有限的样本量可能导致分析某些亚组时统计效能不足。最后，由于绝大多数患者仅贡献单个数据点，本统计模型未明确解释提供多个样本个体内的相关性。尽管系数的Bootstrap验证支持研究结果的稳定性，但线性混合效应模型似乎是处理此类数据的更合适选择。因此，仍需通过前瞻性多中心研究进一步验证。

Conclusion

本研究阐明了影响LEV血浆浓度的关键因素（Ccr和HGB）并量化了其效应大小。基于两个常规临床指标推导的模型，为优化LEV治疗提供了潜在的实用工具。它可帮助临床医生进行初始剂量选择，并为解释监测结果提供依据。通过利用该模型，临床医生可以更好地预测个体药代动力学变异性，从而主动降低超治疗浓度（增加药物不良反应风险）或亚治疗水平（导致治疗失败）的风险。同时，必须承认本研究的局限性，包括其回顾性设计，以及模型仅解释了部分变异性（调整R2=0.440），表明其他未测量因素也贡献于LEV暴露。当前模型能够识别和量化关键预测因子，并为未来临床应用工具的开发奠定了基础。然而，其普适性仍需通过后续外部验证和前瞻性多中心研究来证实。

Ethical Approval

所有参与者均签署书面知情同意书，研究遵循《赫尔辛基宣言》进行，并经福建医科大学附属泉州第一医院医学伦理审查委员会批准[医学伦理(2024) K113]。

Consent for Publication

所有署名作者同意投稿发表该手稿。

Disclosure

本研究无任何利益冲突需要声明。

Acknowledgments

作者感谢福建医科大学提供的财政支持。

Data Sharing Statement

所有生成的数据集或代码可通过联系黄小伟先生获取。