基于决策树的氨磺必利治疗药物监测精准用药模型的建立与临床实践

目的建立基于液相色谱—质谱联用技术(HPLC-MS/MS)的氨磺必利治疗药物监测(TDM)方法,应用决策树模型进行氨磺必利血药浓度解读,以期为临床氨磺必利给药方案的制定提供参考。方法选取2022年9月—2023年8月在龙岩市第三医院使用氨磺必利治疗的60例住院患者作为研究对象,共120个血药浓度数据,首先使用HPLC-MS/MS法进行氨磺必利血药浓度测定,建立氨磺必利群体药动学模型,对患者用药进行个体化调整,必要时进行氨磺必利血药浓度预测。随后结合患者的血药浓度和病程,根据AGNP指南,建立决策树模型,氨磺必利血药浓度治疗参考浓度范围为100~600 ng/ml及警戒浓度为1000 ng/ml,建立5个浓度区间,通过4个案例分析的方式完成精准化用药的推荐。随机纳入2022年9月—2023年8月(应用前)与2023年11月—2024年1月(应用后)龙岩市第三医院接受氨磺必利治疗并进行血药浓度监测的患者各100例作为研究对象,分析决策树应用前后的血药浓度监测结果,并通过阳性与阴性症状量表(PANSS)、治疗中的副反应量表(TESS)评定疗效及氨磺必利相关临床指标。结果建立的药动学模型预测效能良好,可在决策树模型中产生良好预测作用。临床实践发现,应用基于决策树的精准用药模型后的好转率高于应用前(75.00%vs.56.00%,χ^(2)=7.988,P=0.005);应用基于决策树的精准用药模型后,肾功能异常、内分泌系统疾病、锥体外系反应、心脏疾病等氨磺必利相关临床指标总发生率低于应用前(8.00%vs.21.00%,χ^(2)=6.816,P=0.009)。结论基于决策树的氨磺必利TDM精准用药模型在临床实践中有较高应用价值,该血药浓度解读模式可协助医师个体化用药。