谷浓度采样设计和算法对群体和个体药动学参数估算的影响

本研究以符合一室和两室模型特征的奥卡西平和他克莫司为典型药物，采用蒙特卡洛法模拟服药后的稳态谷浓度，且均用一室模型拟合，考察不同多谷浓度采样方案（每名受试者采集1～4个谷浓度）和NONMEM软件中的不同算法对群体和个体药动学参数估算的影响。结果表明：表观清除率（CL／F）估算的准确度和精密度优于其他参数。对于奥卡西平，增加每名受试者的谷浓度采样次数，所有参数估算的准确度和精密度均有改善。对于他克莫司，随着采样增加，CL／F与其个体间变异的估算更稳定，残差变异估算也更可靠，但前者的估算准确度无改善。算法中蒙特卡洛重要抽样法（IMP）和基于后验估计的IMP法（IMPMAP）较稳定可靠。个体参数的估算仅与算法中是否含个体间变异和残差变异的交互作用有关。随着变异水平减小，群体或个体参数估算的准确度和精密度均有改善，且残差变异的影响大于个体间变异。上述结果可为基于谷浓度的群体药动学研究提供参考。