Risperdal? Consta?在犬體內(nèi)群體藥代動力學研究

孫鈺菲,霍秋瑞,陳金棟,王文艷

(煙臺大學藥學院,分子藥理和藥物評價教育部重點實驗室(煙臺大學),新型制劑與生物技術藥物研究山東省高校協(xié)同創(chuàng)新中心,山東 煙臺 264005)

精神分裂癥是臨床最常見的精神疾病之一,具有病情遷延、反復發(fā)作、致殘率高的特征,發(fā)病率約占世界人口1%,其病因未明、需長期治療,抗精神病藥是其主要治療手段[1-4]。利培酮(Risperidone,RIS)是急性和慢性精神分裂癥的一線治療藥物,在肝臟廣泛代謝,主要代謝為9-羥基利培酮(9-hydroxyrisperidone,9-OH-RIS),其藥理活性與RIS基本相當,RIS和9-OH-RIS的總和構成了對RIS的藥理學反應的總活性成分[5-7]。長效抗精神病藥物比口服制劑更能提高患者的依從性,減少用藥中斷率,有效降低疾病復發(fā)率[1,8]。注射用利培酮微球(Risperdal?Consta?)(簡寫為Consta)為全球首個被批準用于治療精神分裂癥的注射用微球。載藥微球在幾周時間內(nèi)以一定的速率釋放藥物,減少給藥次數(shù),增加患者順應性[9]。群體藥代動力學(Population pharmacokinetics,PPK)是將經(jīng)典的PK模型與群體統(tǒng)計學模型結合分析,定量考察患者群體中藥物濃度的決定因素(即PPK參數(shù)),已廣泛應用于臨床藥理學研究[10]。本研究應用Phoenix NLME軟件,構建犬肌注Consta后體內(nèi)總活性物質(zhì)的PPK模型,考察影響PPK參數(shù)的協(xié)變量,為其他微球產(chǎn)品的研發(fā)提供數(shù)據(jù)參考。

1 材料與方法

1.1 藥品

Risperdal?Consta?(批號:HGSK000、DAS63/CJZT100/CJSK000和DKSS1/DIZSP00/DISK000)。

1.2 實驗動物

潔凈級成年比格犬27只,雄性,體重9.5～14 kg,由山東綠葉制藥有限公司動物實驗中心提供。

1.3 動物實驗

雄性比格犬給藥前未禁食,自由飲水,給藥后3 h統(tǒng)一進食。在比格犬一側臀部肌肉注射給藥Consta,其中批號HGSK000給藥劑量為1.5 mg/kg(以RIS計),另外兩批號給藥劑量為25 mg/只(以RIS計),每種批號給藥9只犬。給藥前(0時)及給藥后不同時間點采血,每個時間點靜脈采血約0.3 mL至肝素化的試管中,立即離心得血漿樣品,置于-20 ℃冰箱保存。

1.4 樣品測定

LC-MS/MS方法測定血藥濃度,取待測樣品100 μL,分別加入5 μL內(nèi)標工作液和50 μL 0.1 mmol/L 的NaOH,渦旋30 s,加入1.5 mL混合提取液(正己烷∶二氯甲烷∶異丙醇=2∶1∶0.1),渦旋3 min進行提取,4000 r/min離心10 min,取上層清液,37 ℃水浴氮氣吹干后,殘余物用100 μL復溶溶液(70%乙腈,0.2 mmol/L醋酸銨,0.01%冰乙酸)復溶,渦旋1 min,1 3000 r/min離心10 min,取上清進樣分析。

色譜條件:色譜柱Agilent Edispse,XDB-C18柱(2.1 mm×150 mm,3.5 μm);流動相A:90%水-10%甲醇,0.4 mmol/L醋酸銨,B:90%乙腈-10%水,0.4 mmol/L醋酸銨,0.1%甲酸,梯度洗脫:0～0.4 min,25%B;0.4～1 min,25%→95%B;1～1.7 min,95%B;1.7～1.8 min,95%→25%B;1.8～3.5 min,25%B;流速:0.3 mL/min;柱溫:30 ℃;進樣量:5 μL。

質(zhì)譜條件:離子源:電噴霧離子化源(ESI);檢測模式:正離子;掃描方式:MRM;離子噴射電壓:4000 V;離子化溫度:350 ℃;鞘氣壓力:30 psi;輔助氣壓力:5 psi;檢測離子對:RIS:411.2→191.0,9-OH-RIS:427.1→207.0,RIS-d4:415.2→195.0,9-OH-RIS-d4:431.2→211.0,碰撞能量均為28 eV。

本法測得血藥濃度標準曲線的線性范圍為0.05～50 ng/mL(r>0.994 4,n=8),方法精密度RSD<11.60%。

2 PPK模型建立

2.1 數(shù)據(jù)處理

給藥Consta后分別獲得血藥濃度數(shù)據(jù)1498個,樣本低于定量下限(Below the quantification limit, BLQ)的數(shù)據(jù)小于4%,因此采用M1方法進行PPK分析[11]。采用Phoenix NLME(版本8.3,Certara)軟件進行非線性混合效應建模進行群體PK分析。

2.2 研究假設

假設1:RIS和9-OH-RIS的濃度值直接相加獲得總活性物質(zhì)濃度。理由:(1)RIS和9-OH-RIS具有相似的藥理學活性,總活性物質(zhì)濃度反映了利培酮緩釋微球的藥效;(2)RIS、9-OH-RIS、總活性物質(zhì)濃度變化趨勢同步(圖1),分析總活性物質(zhì)的濃度具有合理性;(3)有相關使用RIS和9-OH-RIS濃度值直接相加獲得總活性物質(zhì)濃度進行PK分析的文獻[12]報道。

圖1 RIS、9-OH-RIS和總活性物質(zhì)的平均藥時曲線

假設2:總活性物質(zhì)BLQ值不填補,按缺失處理。理由:BQL數(shù)據(jù)少于總數(shù)據(jù)的4%。

2.3 統(tǒng)計學模型建立

以總活性物質(zhì)(RIS+9-OH-RIS)的血藥濃度數(shù)據(jù)為基礎,使用Phoenix NLME 軟件建立總活性物質(zhì)PPK模型。在模型的開發(fā)過程中,使用一階條件估計擴展最小二乘法(FOCE-ELS)推導PPK參數(shù)。

3 結 果

3.1 基礎模型的選擇

本研究使用Phoenix NLME中的非線性混合效應模型建立Consta總活性成分(RIS+9-OH-RIS)在犬中的PPK模型。本研究吸收相考察了一級吸收模型、雙相并行一級吸收模型和三相并行一級吸收模型;消除相考察了一室消除模型和二室消除模型。群體分析采用Phoenix NLME軟件,使用一階條件估計擴展最小二乘法(FOCE-ELS)推導PPK參數(shù)。房室模型的模型選擇以擬合優(yōu)度圖為指導。使用負2倍的對數(shù)似然函數(shù)(-2LL)和AIC信息準則(AIC)來測試關于最終模型的不同假設。

由于Consta為緩釋微球制劑,在體內(nèi)表現(xiàn)出連續(xù)的分步釋放,共分為三步;消除相分別用一室或二室模型擬合數(shù)據(jù),其中一室模型對數(shù)據(jù)擬合較好,因此本研究Consta吸收相選擇三相并行一級吸收、消除相選擇一室消除為基礎模型對數(shù)據(jù)進行擬合(圖2)。

Depot為給藥劑量;Ka、KAa2、KAa3為第一、二和三相吸收速率常數(shù);F1、F2、1-F1-F2分別為三相吸收比例;Tlag-1、Tlag-2為第二、三相延遲釋放時間;K20清除速率常數(shù)。

3.2 隨機效應模型選擇

個體間變異采用指數(shù)模型(公式(1)),殘差變異分別考察了加和型、比例型和混合型統(tǒng)計學模型,結果發(fā)現(xiàn)Consta加和型模型(公式(2))對Ka數(shù)據(jù)擬合最好,將其用于后續(xù)考察。

Pi=P0×exp(η),

(1)

Cobsij=Cpredij+ε,

(2)

Cobsij=Cpredij×(1+ε),

(3)

Cobsij=Cpredij×(1+ε1)+ε2,

(4)

Pi為第i個個體的參數(shù),P0是該參數(shù)的群體典型值,η是個體間變異,符合均值為0,方差為ω2的正態(tài)分布。Cobsij和Cpredij分為第i個體第j個個觀測值和預測值,εn為個體內(nèi)變異參數(shù),服從均值為0、方差為σn2的正態(tài)分布。

3.3 固定效應模型

固定效應模型又稱協(xié)變量模型,用于篩選影響基礎模型參數(shù)的協(xié)變量?？疾炝藚f(xié)變量(體重、藥物批次)對Consta模型的影響。采用逐步回歸法篩選協(xié)變量,將待考察的協(xié)變量逐一引入基礎模型。若目標函數(shù)值(Objective function value,OFV)下降6.63(P<0.01),表示該協(xié)變量的加入,使模型擬合顯著改善,故將此留在模型中,建立全協(xié)變量模型。然后使用向后消除法逐一檢查每一個固定影響因素,從全協(xié)變量模型中逐一剔除協(xié)變量,以考察其存在的必要性。若從全協(xié)變量模型中剔除某個協(xié)變量后,OFV下降10.83(P<0.001),該協(xié)變量的存在具有極顯著意義,應該保留在模型中,否則從模型中剔除。在排除沒有明顯意義的固定效應參數(shù),依次找出有顯著性影響的所有協(xié)變量后,獲得最終的PPK模型。

本研究把體重和藥物批次作為協(xié)變量,用逐步協(xié)變量法篩選本模型的協(xié)變量。-2LL為OFV,Consta基礎模型的-2LL值為4 876.149,把模型參數(shù)與協(xié)變量逐一篩選。結果發(fā)現(xiàn),體重、藥物批次對Consta模型參數(shù)均無顯著影響(均P> 0.01)。

3.4 模型驗證

終模型采用綜合評價方法:采用擬合優(yōu)度圖法(Goodness of Fit, GOF)重點評價模型的偏差;自舉法(Bootstrap)重點評價模型參數(shù)的精度。

Consta模型的擬合優(yōu)度圖,見圖3。最終模型群體預測值、個體預測值與觀測值擬合較好,觀測值均勻分布在趨勢線兩側且趨勢線同對角線基本重合?？偦钚晕镔|(zhì)的條件加權殘差(CWRES)與PRED和時間沒有相關性,且較為均勻的分布在Y=0兩側,模型診斷圖說明模型能較好地擬合觀測值。

圖3 藥物Consta的模型擬合優(yōu)度(ng/mL)

Bootstrap法結果見表1,重復采樣次數(shù)為500次,模型成功收斂500次,成功率為100%,表明參數(shù)估計的精度良好。各參數(shù)值的97.5%置信區(qū)間不含0,PPK參數(shù)變異值(CV)均小于20%。表明估算結果穩(wěn)定準確,模型的精度良好。

表1 Consta最終模型參數(shù)的評估和Bootstrap的結果

3.5 群體典型值藥時曲線

最終模型運行后得到了Consta的群體典型值,總活性物質(zhì)群體典型值的藥時曲線如圖4。

圖4 Consta模型群體典型值藥時曲線

4 討 論

本研究應用血藥濃度常規(guī)檢測數(shù)據(jù)建立了比格犬肌肉給予Consta后體內(nèi)總活性物質(zhì)的PPK模型。由于Consta是一種長效緩釋制劑,根據(jù)其在體內(nèi)的藥動學性質(zhì),建立基礎模型時,吸收相分別擬合了一級吸收模型、雙相并行一級吸收模型和三相并行一級吸收模型,而消除相分別擬合了一室消除模型和二室消除模型。由于Consta為緩釋微球制劑,在體內(nèi)表現(xiàn)出連續(xù)的分步釋放,以傳遞藥物從劑型釋放的階段(即微球的直接釋放、擴散控制釋放和侵蝕控制釋放),因此模型的吸收相最終選擇了三相并行一級吸收。分別嘗試了一室模型和二室模型擬合數(shù)據(jù),結果顯示,一室和二室模型的目標參數(shù)AIC值分別是為4 914.149和6 258.350,因此最終選擇了三相并行一級吸收、一級消除的一室基礎模型。

考察了協(xié)變量(體重、藥物批次)對Consta模型的影響。最終模型中,體重和藥物批次對Consta模型影響較小,不具有統(tǒng)計學意義(P>0.01);而文獻中體重對口服利培酮的PPK模型參數(shù)也沒有顯著性影響[13-14]。在最終模型驗證中,Consta模型通過Bootstrap法重復采樣500次,成功收斂500次,成功率為100%,PPK參數(shù)CV%均小于20%,表明模型的估算結果穩(wěn)定且精度良好。

本研究使用Phoenix NLME成功建立比格犬肌肉給予Consta后體內(nèi)總活性物質(zhì)的PPK模型,模型穩(wěn)定且預測性能良好,為其他微球產(chǎn)品的研發(fā)提供數(shù)據(jù)參考。