非线性混合效应建模与群体模型选择优化良性甲状腺疾病131I动力学研究

编辑推荐：针对131I治疗良性甲状腺疾病中时间积分活度（TIA）计算不精准的问题，德国维尔茨堡大学与印尼大学团队通过群体模型选择（PBMS-NLME）方法，从9种指数函数中筛选出最优模型a4c，其Akaike权重达100%，较EANM SOP标准函数提升计算精度，为个体化放射治疗提供新工具。

　　 放射性碘（¹³¹I）治疗良性甲状腺疾病的核心挑战在于精准计算靶组织的时间积分活度（TIA），而现有欧洲核医学协会标准操作流程（EANM SOP）采用的双指数函数存在模型选择主观性高、个体拟合误差大等问题。维尔茨堡大学医院核医学科联合印尼大学物理系团队在《EJNMMI Physics》发表研究，通过非线性混合效应建模（NLME）结合群体模型选择（PBMS），系统评估9种指数函数对73例患者甲状腺生物动力学数据的拟合效果，最终确定四参数函数a_4c为最优模型，其Akaike权重接近100%，较传统EANM SOP函数显著提升TIA计算准确性。

关键技术包括：1）收集73例Graves病和毒性甲状腺肿患者口服1 MBq ¹³¹I后2-120小时的多时间点甲状腺滞留数据；2）采用NLME框架拟合9种约束性指数函数（含EANM SOP标准模型），通过1000次随机初始值迭代优化；3）基于Akaike信息准则（AICc）和误差分析筛选最优模型；4）通过MATLAB与NONMEM软件交叉验证确保结果可重复性。

研究结果显示：1）函数a_4c（含血液池校正项）在群体拟合中表现最优，其固定效应参数生物半衰期分别为8.7小时（λ₁）、10.4小时（λ₂）和555小时（λ₃），且个体间变异系数达79%-110%；2）对比EANM SOP个体拟合，PBMS-NLME方法将TIA计算均方根误差（RMSE）从10.6%降至1.8%；3）早期高活性数据点的纳入易导致传统方法高估TIA达29%，而a_4c通过额外参数修正了血液池干扰。

结论表明，PBMS-NLME方法通过客观统计标准解决了模型选择的主观性问题，其推荐的a_4c函数因增加自由度而更贴合¹³¹I口服后的复杂药代动力学过程。该成果不仅为甲状腺放射剂量学提供新标准，其方法论框架还可推广至其他核素治疗的TIA计算，推动分子放射治疗（MRT）的精准化发展。