中國健康人群西布曲明的群體藥動學模型的建立

陳曉晶， 李中東，丁俊杰，施孝金，徐一新

(1.上海健康職業(yè)技術(shù)學院藥學教研室，上海 200237；2.復旦大學附屬華山醫(yī)院藥劑科，上海200040；3.復旦大學附屬兒科醫(yī)院，上海 201102)

中國健康人群西布曲明的群體藥動學模型的建立

陳曉晶1， 李中東2，丁俊杰3，施孝金2，徐一新1

(1.上海健康職業(yè)技術(shù)學院藥學教研室，上海 200237；2.復旦大學附屬華山醫(yī)院藥劑科，上海200040；3.復旦大學附屬兒科醫(yī)院，上海 201102)

目的建立中國人群中西布曲明的群體藥動學模型。方法20例男性健康志愿者口服10 mg西布曲明，于服藥后0～24 h采集13個采樣點采血，采用已驗證的HPLC法測定血藥濃度。采用非線性混合效應模型(NONMEM)進行群體藥動學分析,估算藥動學參數(shù)。以直觀預測檢驗 ( Visual predictive check, VPC)和正態(tài)預測分布誤差(Normalized predictive distribution error, NPDE)，Bootstrap法進行模型性能評估。結(jié)果以有吸收時滯的一級吸收和消除的二房室模型為西布曲明的基礎(chǔ)藥動學模型。協(xié)變量篩選未見體重、年齡可顯著影響模型參數(shù)。殘差模型選擇指數(shù)模型。西布曲明群體藥動學參數(shù)V1，V2，CL，Q, Ka, Tlag的典型值分別為：7.85 L、2.03 L、1.08 L/h、0.289 L/h、1.95/ h 、 0.187 h；個體間變異分別為42.8%、48.2%、 38.5%、27.1%、56.8%和17.8%。Bootstrape、擬合優(yōu)度、VPC和NPDE的評價結(jié)果均表明模型穩(wěn)定,預測結(jié)果可靠。結(jié)論用非線性混合效應模型法建立的中國人群中西布曲明的群體藥動學模型,結(jié)果穩(wěn)定。

西布曲明;群體藥動學;非線性混合效應模型

西布曲明( sibutramine，SIB)是一種新型減肥藥,化學名為N- {1-[1-(4-氯苯基)環(huán)丁基]-3-甲基丁基} -N ,N′-二甲胺。SIB屬5-羥色胺和去甲腎上腺素再攝取抑制劑,有抑制食欲和增強代謝的作用,能明顯降低體質(zhì)量,減肥作用較長;但可能增加受試者嚴重心血管風險(包括非致死性心梗，非致死性卒中，可致復蘇的心臟驟停，心血管死亡等)。目前該藥的群體藥動學尚未見文獻報道，為此本研究建立SIB的群體藥動學模型，以期為個體化給藥提供參考。

1 方法

1.1受試者選擇 經(jīng)體格檢查(病史、心功能) ,選擇健康男性志愿者20名,年齡為(22. 3±1. 0)歲,體重為( 67.1±8.3) kg,身高為(173. 5±5.7) cm。肝腎功能、血尿常規(guī)和EEG檢查均未見異常。參加研究者自愿簽署知情同意書。本試驗方案經(jīng)復旦大學附屬華山醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準。

1.2樣本采集 在受試者服藥前取空白血,在服藥后0.5、1、1.5、 2、2.5、3、 4、 6、 8、12、24、 36、48、60和72 h共15個時間點取靜脈血5 ml,收集于加有肝素試管內(nèi), 3 000 r/min離心,分離出血漿,于-20 ℃冷凍保存待測定。

1.3LC-MS/MS色譜條件和血樣測定

1.3.1色譜條件 流動相: A 泵, 0.1 %三氟醋酸水溶液; B泵, 0.1 %三氟醋酸乙腈,梯度方式;分析柱X Terra C18(3.5μm, 50 mm ×2.1 mm) ; 預柱Symmetry C18; 柱溫: 20 ℃; 總流量: 0.3 ml/min (梯度方式: 0 ～3 min, 55 %的A泵; 3～3.2 min, 90 %的A泵; 3.2～4.2 min, 10 %的A泵; 4.2～4.3 min , 55 %的0.1 %三氟醋酸水溶液) 。

1.3.2質(zhì)譜條件 電噴霧離子源( ESI) 的電離電壓: 3.46 kV;離子源溫度: 100 ℃;干燥氣溫度: 450 ℃;電子倍增器電壓: 650 V;碰撞能量: 20 eV;檢測方式:正離子,MRM;檢測通道1: ( IS，普羅帕酮)m/z342.0 →m/z116.0 ;檢測通道2: (M2)m/z252.0→m/z125.0;進樣量10 μl;典型保留時間: IS為1.67 min, M2為1.92 min。

1.3.3SIB代謝物M2的血藥濃度測定 取1.0 ml 血漿，加適量內(nèi)標液，經(jīng)氨水堿化后，用叔丁基甲醚提取2次。有機相抽干后，用甲醇-0.2 mol/L醋酸銨溶液(pH=9)(70:30,v/v)重組，重組液離心后取10 μl進LC-MS/MS分析。標準曲線的線性范圍為0.249 7～15.97 ng/ml，要求高、中、低質(zhì)控樣品的準確度不低于85%，精密度不大于15%，平均提取回收率大于75%。

1.4數(shù)據(jù)分析程序 NONMEM (Version 7.1.2, Globomax Corp., USA)；Intel Fortran (Version 11.1.054, Intel Corp., USA)；Xpose (Version 4.2.1，Uppsala University，Sweden); Wings for NONMEM (WFN, Version 6.1, Nick Holford, University of Auckland, New Zealand)；R for NONMEM (RfN, Version 2008a, Saik Urien, U.R.C. Paris Centre, Hopital Tarnier, France)。

1.5群體藥動學模型建立

1.5.1結(jié)構(gòu)模型 本研究采用非線性混合效應模型軟件包(NONMEM)對SIB活性代謝物M2的藥動學數(shù)據(jù)進行房室模型擬合和藥動學參數(shù)估算。采用的算法為含個體間變異和殘差變異交互作用的一階條件估算法(first order conditional estimation with η-ε interaction，F(xiàn)OCE-I)。

1.5.2統(tǒng)計學模型 個體間變異模型采用指數(shù)模型，見公式1。

Pi,pt=Ppop+eηi

(1)

上式中Pi,pt為第i個受試者的藥動學參數(shù)值，Ppop為該群體藥動學參數(shù)的典型值，ηi是呈正態(tài)分布、均數(shù)為0、方差為ω2的個體間變異。

殘差模型分別用加法(式2)、指數(shù)(式3)或混合模型(式4)進行擬合，取最佳者。

Ci,obs=Ci,pt+εi,obs

(2)

Ci,obs=Ci,pt+eεi,obs

(3)

Ci,obs=Ci,pt+eεi,obs+εi,obs

(4)

上式中Ci,obs是第i個受試者的血藥濃度觀測值，Ci,pt是第i個受試者的血藥濃度模型預測值，εi,obs是呈正態(tài)分布、均數(shù)為0、方差為σ2的殘差變異。殘差變異指無法解釋的變異，包括個體內(nèi)變異、取樣和分析方法等造成的誤差。取目標函數(shù)值和變異值最小的模型為最終統(tǒng)計學模型。

1.5.3協(xié)變量篩選 用加法、乘法或指數(shù)模型等逐一加入身高、年齡、體重和肝腎功能等因素。設(shè)檢驗水平設(shè)為0.01,若加入某一固定效應因素后,目標函數(shù)值的改變大于6.63(自由度為1) ,則將該因素加入模型,反之予以剔除。反復該過程直至目標函數(shù)值無顯著改變,得全量回歸模型。然后用向后剔除法考察各影響因素。將檢驗水平定為0.001,逐一剔除各影響因素(即將該因素參數(shù)固定為0或1),若目標函數(shù)值的改變大于10.83,則視該因素有顯著性意義,模型中予以保留。

1.5.4模型評價及驗證 模型的評價采用圖形法和統(tǒng)計學檢驗。圖形法即通過繪制模型預測值和觀測值、預測值和個體權(quán)重殘差(individual weighted residual error, iWRES)、權(quán)重殘差(weighted residual error, WRES)和時間等散點圖，觀察散點圖是否分布均勻和有無趨勢性來評判模型擬合的優(yōu)劣。上述繪圖采用Xpose軟件完成。統(tǒng)計學方法采用非參數(shù)自舉法(bootstrap)考察模型的穩(wěn)定性和參數(shù)估算的準確度[1,2]。.本研究采用1 000次自舉對最終模型進行驗證，比較自舉法和原NONMEM法的計算結(jié)果值。上述過程由WFN和RfN軟件包完成。

模型的預測性能通過直觀預測檢驗 ( Visual predictive check, VPC)[3]和正態(tài)預測分布誤差(Normalized predictive distribution error, NPDE)[4]完成。首先根據(jù)模型的最終估算結(jié)果，以原數(shù)據(jù)集為模板，用蒙特卡羅(Monte Carlo)法產(chǎn)生1 000套模擬數(shù)據(jù)集。蒙特卡羅模擬數(shù)據(jù)集用NONMEM軟件(SIMULATION模塊)產(chǎn)生。VPC通過直觀比較各時相的預測值與實測值的重合程度來評估模型的預測能力。NPDE法用作圖和統(tǒng)計學檢驗考察標準化預測誤差的分布。若模型的預測能力良好，NPDE的均值為0(Wilcoxon符號秩和檢驗)，方差為1(Fisher方差檢驗)，且符合正態(tài)分布(Shapiro-Wilks正態(tài)分布檢驗)。上述過程均用RfN軟件包實現(xiàn)。

2 結(jié)果

以有吸收時滯的一級吸收和消除的二房室模型為SIB的基礎(chǔ)藥動學模型。協(xié)變量篩選未見體重、身高、年齡可顯著影響模型參數(shù)。殘差模型選擇指數(shù)模型。最終模型的群體藥動學參數(shù)值結(jié)果見表1，基本擬合優(yōu)度圖見圖1，未見有顯著意義的趨勢性變化。

1 000次自舉法中891次運行均獲成功，結(jié)果見表1，與原NONMEM計算結(jié)果相比，各參數(shù)估算值均較接近，進一步證明了模型的穩(wěn)定性和準確度。

表1 1 000次非參數(shù)自舉法獲得的西布曲明群體參數(shù)估算值

VPC結(jié)果見圖2，如圖所示有17個實測值(7.1%)在模型的90%預測區(qū)間之外。NPDE結(jié)果見圖3，其中QQ圖和分布圖顯示NPDE符合正態(tài)分布。Wilcoxon符號秩和檢驗P=0.843、Fisher方差檢驗P=0.276、Shapiro-Wilks正態(tài)分布檢驗P=0.218、總的調(diào)整P值為0.653，提示NPDE方差齊性且符合正態(tài)分布。此外，NPDE對時間和群體預測值作圖顯示未見明顯趨勢性變化。

圖1 西布曲明最終群體藥動學模型的基本擬合優(yōu)度圖

圖2 西布曲明群體藥動學模型的直觀預測檢驗

圓圈表示觀測值，虛線表示模擬數(shù)據(jù)的第5、50和95百分位數(shù)(n=1000)

圖3 西布曲明群體動力學的正態(tài)預測分布誤差圖

3 討論

SIB為中樞神經(jīng)作用的減肥藥，其體內(nèi)代謝產(chǎn)物可抑制去甲腎上腺素、5-羥色胺和多巴胺的再攝取，增加飽食感并加速能量消耗。SIB口服后吸收迅速，可被肝臟的CYP3A4代謝為具有藥理活性的代謝物單和雙去甲基的M1與M2，M1與M2進一步羥基化和結(jié)合代謝為非藥理活性代謝物M5與M6。本研究結(jié)果顯示，SIB代謝物M2的群體藥動學參數(shù)V1和CL的典型值分別為：7.85 L和1.08 L/h；個體間變異分別為42.8%，38.5%，提示SIB代謝物M2藥動學的個體間變異較大。同時，協(xié)變量篩選未見體重、身高和年齡對模型參數(shù)有顯著影響，初步提示在肥胖人群中的藥物動力學，對于實際應用的肥胖人群的體內(nèi)處置過程可能影響不大。由于納入的是健康志愿者，經(jīng)過篩選肝腎功能均在正常范圍，沒有肝腎不正常的結(jié)果，所以最終沒有考察肝腎功能對模型參數(shù)的影響。

本研究采用了Bootstrap法進行模型驗證，結(jié)果顯示Bootstrap法結(jié)果和NONMEM結(jié)果較為接近，模型穩(wěn)定性好。Bootstrap 法通過對原樣本有放回的再抽樣, 可較為準確地估算樣本總體的分布特征，較基于參數(shù)的置信區(qū)間估算方法更可靠。一般認為，Bootstrap結(jié)果與抽樣次數(shù)密切相關(guān)，抽樣次數(shù)高于樣本量的20 倍以上, 置信區(qū)間的估計方可趨于穩(wěn)定[5]。為此本研究進行了1 000次Bootstrap以獲得較為準確的參數(shù)估計。

本研究采用了VPC和NPDE對模型的預測性能進行評估。VPC是目前評估模型預測性能最為常用的工具，評估模擬數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的符合程度以及是否存在趨勢性，如符合度不佳或存在趨勢性可能提示模型誤設(shè)，對結(jié)構(gòu)模型需要進行修正。本研究顯示，17個實測值(7.1%)在模型的90%預測區(qū)間外，未見顯著趨勢性，提示模型的預測性能較好。NPDE法計算正態(tài)預測分布誤差，評估分布特征，并評估群體預測值、時間與NPDE的趨勢性；若NPDE服從正態(tài)分布，群體預測值、時間與NPDE不存在趨勢性分布，則提示模型預測性能較好。

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EstablishmentofthepopulationpharmacokineticsmodelofsibutramineinChinesehealthyvolunteers

CHEN Xiao-jin1, LI Zhong-dong2, DING Jun-jie3, SHI Xiao-jin2, XU Yi-xin1

(1.Pharmacy Department, Shanghai Healthy Vocational & Technical College, Shanghai 200237,China; 2.Pharmacy Department, Huashan Hospital, Fudan University, Shanghai 200040,China; 3.Children′s Hospital, Fudan University, Shanghai 201102,China)

ObjectiveTo develop the population pharmacokinetics model of sibutramine(SIB) in Chinese healthy volunteers.MethodsTwenty male healthy volunteers were enrolled into the study. 13 blood sampling were drawn after administration of 10 mg SIB within 24 h. The plasma samples for SIB concentration were analyzed using validated HPLC/MS method. The population pharmacokinetics was characterized by non-linear mixed effects model (NONMEM). Visual predictive check (VPC) and normalized predictive distribution error (NPDE) were used to evaluate the predictive ability of the model. The reliability and stability of the population pharmacokinetic model developed was further assessed by a nonparametric bootstrap procedure.ResultsA two-compartment pharmacokinetic model with first-order absorption and elimination was used to describe the concentration-time data. The weight and age had no significant impact on the model parameters. The population typical values(inter-individual variability) of V1，V2，CL，Q, Ka and Tlag were 7.85(42.8%)L，2.03(48.2%)L，1.08(38.5%)L/h，0.289(27.1%)L/h, 1.95(56.8%)h-1and 0.187(17.8%) h respectively. Most of parameter estimates from non-parametric bootstrap procedure were comparable and within 10% of the estimates from NONMEM. The stability and the predictive performance were accepted by Bootstrapping, the goodness-of-fit, VPC and NPDE.ConclusionThe final population pharmacokinetics model of SIB in Chinese healthy was established by NONMEM. The model was steady and reliable.

sibutramine; population pharmacokinetics; nonlinear mixed effects model

陳曉晶(1978-)，女，碩士.Tel：13636656045，E-mail:cxj6164@sina.com.

李中東.Tel：(021)52889307.

R917

A

1006-0111(2012)04-0283-04

10.3969/j.issn.1006-0111.2012.04.010

2011-10-17

2012-05-23