通过群体方法优化伊马替尼采样策略：为基于模型的精准给药验证在临床治疗药物监测中迈出的关键一步

《BMC Pharmacology and Toxicology》：Optimizing imatinib sampling strategies through a population approach: a crucial step to model-informed precision dosing validation for point-of-care therapeutic drug monitoring

　　

摘要

背景

伊马替尼的药物治疗监测有助于优化药物暴露水平，但其实施受到诸多 logistical 限制，尤其是严格的采样时间要求。基于模型的精准给药方法通过运用群体药代动力学模型，为剂量个体化提供了有效途径，从而缓解了采样时间方面的约束。在门诊环境中将此类方法与即时检测技术结合，可进一步提升药物治疗监测的可行性和可及性。本研究旨在证明将此类方法整合到伊马替尼药物治疗监测流程中的可行性，进而确定使用群体药代动力学模型预测伊马替尼稳态最低浓度时的最佳采样时间。

方法

利用146名患者（244组浓度数据）构建的群体药代动力学模型，模拟了1000名患者在标准剂量（每日400毫克，一次或两次服用）下的个体浓度-时间曲线，时间范围从治疗开始到达到稳态状态（通常需要11天）。通过单个或成对的采样时间点生成经验贝叶斯估计值，用以预测稳态最低浓度。预测性能则通过平均预测误差、决定系数、均方根预测误差以及基于推荐治疗范围的正确预测率等指标进行评估。

结果

对于每日一次和每日两次服用的情况，分别在服药后5–24小时和1–12小时采样时，均方根预测误差低于41%，正确预测率约为70%。

结论

所提出的采样时间窗口为灵活的采样策略提供了可能，进一步证明了基于模型的精准给药方法在提升伊马替尼药物治疗监测便捷性方面的优势，同时也提升了即时检测技术在临床中的应用可行性。