《CNS Neuroscience & Therapeutics》：Breath Signatures of Antiseizure Medication Response and Tolerability in Adults With Epilepsy
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目的：在成人癫痫（epilepsy）中，实现癫痫发作控制且无难以耐受的不良反用仍是一项重大挑战，并且抗癫痫发作药物（antiseizure medications, ASMs）的血清浓度与临床结局相关性较差。血液监测未能捕捉影响治疗反应的代谢过程。本研究以癫痫
目的：在成人癫痫（epilepsy）中，实现癫痫发作控制且无难以耐受的不良反用仍是一项重大挑战，并且抗癫痫发作药物（antiseizure medications, ASMs）的血清浓度与临床结局相关性较差。血液监测未能捕捉影响治疗反应的代谢过程。本研究以癫痫作为药物效学分型（pharmacodynamic phenotyping）的模型，评估呼出气（exhaled breath）代谢组学（metabolomics）谱是否反映接受抗癫痫发作治疗成人的治疗反应与不良反用。
材料与方法：一项单中心观察性队列中，117名成人于稳定抗癫痫发作治疗期间提供127份呼气样本。呼出气样本采用二级电喷雾电离高分辨质谱（secondary electrospray ionization high-resolution mass spectrometry, SESI-HRMS）分析。使用带嵌套交叉验证（nested cross-validation）的机器学习（machine-learning）模型对治疗反应和不良反用进行分类，并进行通路水平分析以提供生物学背景。研究结果与一个独立、以儿童为主的队列进行比较，该队列采用相同工作流程分析。
结果：呼气代谢组学谱可区分应答者与非应答者以及有和无不良反用者，而血清药物浓度未显示有意义关联。分类模型在治疗反应方面达到曲线下面积（area under the curve, AUC）0.84，在不良反用方面达到0.88，且校准良好。通路水平改变在两个队列间方向一致。
结论：呼气代谢组学支持一种非侵入性药物效学分型方法，可捕捉血清药物浓度未反映的治疗相关代谢状态。
一、研究背景与问题
癫痫（epilepsy）管理中，持续控制癫痫发作且不出现难以耐受的不良反用仍是重大挑战。抗癫痫发作药物（antiseizure medications, ASMs）广泛使用，但受试者治疗反应差异显著，受多种代谢和生理过程影响，这些过程塑造药物处置和下游药效。治疗药物监测（therapeutic drug monitoring, TDM）可提供循环药物浓度，但不能捕捉更广泛的、与疗效或不耐受相关的生化活动；对多种常用药物，血清水平与临床结局仅弱相关。影响治疗反应的代谢过程涉及线粒体代谢、氨基酸代谢、脂肪酸周转和神经递质前体处理，并随年龄、合并症、器官功能和合并用药变化。因此，暴露-反应关系常不一致，临床缺乏反映治疗相关代谢活动的生物标志物。成人癫痫的临床异质性、合并症和多药治疗更明显，既往以儿童为主队列发现的呼气代谢模式能否延伸至成人尚不清楚。研究人员因此以癫痫作为药物效学分型（pharmacodynamic phenotyping）模型，检验呼气代谢组学（breath metabolomics）能否反映成人ASM疗效和耐受性相关代谢状态。
二、研究实施、结论与意义
研究人员在苏黎世大学医院开展单中心观察性队列，2022年9月至2024年8月纳入确诊癫痫并稳定使用一种或多种ASM的成人。共117名成人提供127份有效呼气样本，其中10名在随访中重复测量。结果显示，呼气代谢组学谱可区分治疗应答者与非应答者、有和无临床显著不良反用者，而血清ASM浓度与治疗反应或不良反用状态无有意义关联。机器学习分类模型对治疗反应的曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.84，对不良反用为0.88，校准良好；加入人口学变量或血清ASM浓度未改善性能。通路水平改变与独立、以儿童为主队列方向一致。研究表明，非侵入性呼气代谢组学可捕捉血清药物浓度未反映的治疗相关代谢状态，对药物效学分型和个体化管理具有潜在意义。
三、关键技术与方法概括
研究队列来自苏黎世大学医院成人癫痫门诊，为单中心观察性设计。呼气样本在静脉血采样后立即收集，采用二级电喷雾电离高分辨质谱（secondary electrospray ionization high-resolution mass spectrometry, SESI-HRMS）分析。全程采用标准化质量控制，包括认证参考气体混合物、基于Hotelling's T
2统计量的仪器性能比较、内部锁质量校正和背景离子监测。数据处理包含峰检测、对齐、降噪、特征过滤和log转换。统计分析使用多变量模型和嵌套交叉验证（nested cross-validation），优化支持向量机核参数和偏最小二乘回归组件数，并通过互补特征选择与MetaboAnalystR进行通路解释；重复样本置于同一交叉验证折叠。结果与独立、以儿童为主且采用同一工作流程的队列比较。
四、主要研究结果
3.1 呼气代谢组学谱区分治疗反应和不良反用。基于117名成人的127份呼气样本，机器学习模型对治疗反应和不良反用均实现区分。反应模型内部验证AUC 0.84（95% CI 0.80–0.88），不良反用模型AUC 0.88（95% CI 0.85–0.91），准确性、敏感性、特异性、似然比稳定，校准斜率接近1，预测风险与观察事件率匹配。血清ASM浓度未显示有意义关联，加入人口学或血清浓度未改善模型。
3.2 与临床结局组相关的代谢组学特征。通过预定义呼气代谢物靶向分析，非应答者显示酪氨酸和苯丙氨酸通路代谢物信号较低，包括推定注释的酪氨酸、苯丙氨酸、多巴胺、3-甲氧酪胺和高香草酸；丙氨酸和丙酮酸在多重比较校正后仍显著，非应答者更高。报告不良反用者显示氨基酸和中间代谢相关代谢物强度较高，包括丙氨酸、缬氨酸、赖氨酸、色氨酸和苯丙氨酸。
3.3 多变量建模与代谢物水平发现的一致性。临床组间差异最强的特征与预测模型中重要性最高的特征重叠；治疗反应主要涉及芳香族氨基酸通路成员，不良反用主要涉及氨基酸代谢。单变量和多变量分析一致，提示区分来自结构化代谢模式而非单特征波动。
3.4 与既往研究队列比较。与先前分析的主要为儿童队列采用同一SESI-HRMS工作流程，通路级改变方向一致：两队列均显示非应答者芳香族氨基酸通路信号较低，报告不良反用者氨基酸相关信号较高，尽管年龄、合并症和多药治疗存在差异。
五、讨论总结与结论翻译
讨论认为，常用ASM的血清浓度与疗效和耐受性相关性差，呼气代谢谱能在血清浓度相当的情况下区分结局组，提示动态代谢谱可捕捉静态血清测量未反映的药效活动。两个主要通路包括芳香族氨基酸代谢改变，尤其酪氨酸-儿茶酚胺轴（tyrosine–catecholamine axis），以及中间能量代谢变化，表现为丙氨酸和丙酮酸。非应答者酪氨酸和苯丙氨酸通路代谢物降低，可能反映儿茶酚胺合成和降解相关神经调节能力受损；丙氨酸和丙酮酸升高提示糖酵解、转氨和线粒体氧化之间耦合变化。报告不良反用者氨基酸代谢相关代谢物升高，涉及色氨酸、支链氨基酸（branched-chain amino acids, BCAAs）、赖氨酸和苯丙氨酸等，可能与血清素能、犬尿氨酸通路、谷氨酸-GABA平衡、线粒体应激或氮处理相关。模型校准良好，但阳性预测值（positive predictive value, PPV）较合理而阴性预测值（negative predictive value, NPV）较低，当前更适合识别高风险个体而非自信排除风险。研究局限包括单中心、三级转诊、样本量有限、不良反用亚组小、观察性设计不能推断因果、合并非ASM未明确建模、SESI-HRMS注释为推定且缺乏串联质谱（tandem mass spectrometry, MS/MS）确认、疾病持续时间信息不全等。未来需多中心验证、靶向代谢物鉴定和前瞻性干预研究。
研究结论翻译：呼气代谢组学支持一种非侵入性药物效学分型方法，可捕捉血清药物浓度未反映的治疗相关代谢状态。讨论末段进一步指出，尽管存在局限，研究结果支持呼气代谢组学可捕捉与ASM疗效和耐受性相关的治疗相关生化变异；结合既往儿童数据，呼气衍生代谢特征可能通过提供治疗相关代谢状态的额外药效学见解来补充血清TDM；该方法尚未准备取代血液监测，但提供了非侵入性、系统级治疗反应视角，可能有助于个体化癫痫护理。
