呼吸道感染

下呼吸道感染在老年人中常見。隨著年齡的增加，下呼吸道感染的發(fā)病率和病死率都呈增加趨勢[1]。環(huán)丙沙星是第三代喹諾酮類抗菌藥物，具廣譜抗菌活性，對于革蘭陰性桿菌尤其是銅綠假單胞菌有良好的抗菌優(yōu)勢[2,3]，為濃度依賴性抗生素，但其在老年人群的藥代動力學(xué)特征尚不清楚。根據(jù)群體藥代動力學(xué)(PPK)模型優(yōu)化個體給藥方案，是近年國外學(xué)者的研究方向之一。目前尚少見環(huán)丙沙星在我國人群中的PPK報(bào)道。本研究分析RICU老年下呼吸道感染患者的藥代動力學(xué)特征，建立PPK模型，為在我國人群中實(shí)現(xiàn)環(huán)丙沙星的個體化給藥提供依據(jù)。

對象與方法

一、對象

2012年3月至2014年6月在北京大學(xué)第三醫(yī)院呼吸重癥監(jiān)護(hù)室(RICU)住院的、有銅綠假單胞菌感染危險因素[4]的重癥下呼吸道感染患者。連續(xù)入選43例患者，下呼吸道感染；年齡≥65歲。本試驗(yàn)方案經(jīng)北京大學(xué)第三醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)(編號：IRB00006761–2012068)，患者均簽署知情同意書。

二、主要材料

鹽酸環(huán)丙沙星對照品(純度84.9%)(批號：30451–200302)(中國藥品生物制品檢定所)；1100高效液相色譜儀(美國Agilent公司)；渦旋混合器(德國IKA公司)；離心機(jī)(美國Sigma公司)；非線性混合效應(yīng)模型(NONMEM)軟件(美國ICON公司)。

三、方法

1．資料收集：

包括患者性別、年齡、體重、身高、基礎(chǔ)疾病以及血清肌酐清除率(CCR)、血肌酐、尿素氮、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、總蛋白、白蛋白、急性生理學(xué)和慢性健康狀況評分(APACHE)Ⅱ。CCR按Cockcroft–Gault公式[5]進(jìn)行計(jì)算：男性CCR(ml/min)＝[(140–年齡)?體重?88.4]/(72?血肌酐)；女性CCR(ml/min)＝[(140–年齡)?體重?88.4?0.85]/(72?血肌酐)，年齡以歲為單位，體重單位為kg，血肌酐單位為μmol/L。

2．給藥方法和血清樣品采集：

由主治醫(yī)師根據(jù)患者病情予經(jīng)驗(yàn)給藥，環(huán)丙沙星200 mg靜脈輸注，1次/12 h，重癥感染患者予400 mg靜脈輸注，1次/12 h。同時參照環(huán)丙沙星藥品說明書，根據(jù)腎功能調(diào)整給藥劑量，其中7例患者血CCR< 30 ml/min，環(huán)丙沙星減量至200 mg靜脈輸注，1次/24 h。環(huán)丙沙星200 mg單次輸注時間為0.5 h，400 mg單次輸注時間為1h。均聯(lián)合使用β內(nèi)酰胺類藥物。給藥3 d達(dá)血藥穩(wěn)態(tài)后，于第4天環(huán)丙沙星給藥1、2、3、4、6、8、12 h后采集患者靜脈血1 ml，2 h內(nèi)以3 000?g離心5 min，分離血清于–80 ℃冰箱保存。

3．測定方法：

Agilent Eclipse XDB–C18色譜柱(150 mm?4.6 mm，5 μm)，流動相為乙腈–0.025 mol/L磷酸溶液(用三乙胺調(diào)pH至3.0?0.1)＝15∶85，流速為1.0 ml/min，柱溫40 ℃，激發(fā)波長278 nm，發(fā)射波長450 nm，以加替沙星為內(nèi)標(biāo)，采用5%高氯酸沉淀蛋白。

4．特異性驗(yàn)證：

6份不同志愿者空白血清樣品被用來評估方法特異性，并對本研究的合并用藥β內(nèi)酰胺類藥物(頭孢哌酮、亞胺培南、美羅培南等)進(jìn)樣檢測，觀察在藥物和內(nèi)標(biāo)出峰位置有無干擾。接受標(biāo)準(zhǔn)：空白基質(zhì)及其他干擾物質(zhì)的結(jié)果，不能超過最低定量限藥物測定結(jié)果的20%。

5．穩(wěn)定性驗(yàn)證：

考察低(100 μg/L)、高(4 000 μg/L)兩種質(zhì)控血清樣品在室溫放置4 h后進(jìn)行進(jìn)樣和進(jìn)樣后室溫放置24h的穩(wěn)定性、反復(fù)凍融穩(wěn)定性、–80 ℃冰箱放置2周時的凍存條件下穩(wěn)定性。接受標(biāo)準(zhǔn)：各穩(wěn)定性考察樣品結(jié)果相對偏差在?15%以內(nèi)，精密度在15%以內(nèi)。

6．PPK模型的建立：

以環(huán)丙沙星的血藥濃度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用NONMEM程序，分別考察一、二、三室模型，通過比較目標(biāo)函數(shù)值(OFV)、模型數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度以及各參數(shù)是否處于合理范圍等綜合考慮，選取其中最優(yōu)者為初始結(jié)構(gòu)模型。假定個體參數(shù)符合以群體參數(shù)為典型值的對數(shù)正態(tài)分布，殘留誤差采用比例型誤差和加合型誤差共同存在的混合型誤差模型進(jìn)行評價。采用逐步回歸法建立全量回歸模型，某一協(xié)變量加入模型時若OFV減小的幅度>3.84，則表示該協(xié)變量對模型有顯著性影響(P<0.05)，模型中應(yīng)保留該協(xié)變量。重復(fù)上述過程即可依次找出具有顯著性影響的所有協(xié)變量，建立全量回歸模型。隨后再從全量模型中將協(xié)變量逐一逆向剔除，不能使目標(biāo)函數(shù)值出現(xiàn)顯著性升高(P<0.001)的協(xié)變量則從模型中剔除，得到最終模型。通過Jackknife法對模型的穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證。