程金泉，石庆平，刘 哲，孔令提，余美玲

乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤。近年来，其发病率和死亡率也逐渐上升，并且发病年龄也更趋向年轻化，很多病人甚至出现复发和转移。多西他赛是治疗晚期复发转移性乳腺癌最常见的化疗药物之一，同时也适用于非小细胞肺癌、前列腺癌、卵巢癌以及胃癌等其他多种癌症的化疗。由于其在细胞内浓度高、滞留时间长而具有更高的抗肿瘤活性，被广泛应用于临床[1-3]。

尽管多西他赛具有一定的临床疗效，但由于其治疗窗窄，选择性低，不良反应大，导致很多病人没有达到理想的治疗效果，甚至出现耐药现象或者引起严重的不良反应。多西他赛在临床上主要通过病人的体表面积 (BSA) 制定给药剂量[4-5]。然而，BEUMER等[6]指出,依据 BSA 的给药方式，其用药剂量的个体间也同样存在较大的药动学差异。所以，治疗药物监测 (TDM) 在多西他赛临床应用中不可或缺。

近年来，群体药代动力学 (PPK) 作为一种优于传统药动学分析的方法，在促进对药动学变异性的理解和量化方面发挥着至关重要的作用。这对于如何构建PPK模型预测最佳初始给药剂量来满足病人的个人需求至关重要[7-8]。目前，多西他赛PPK的研究越来越多[9-10]。 然而，当试图将这些模型外推到其他病人群体时，这些模型的可预测性往往不清楚。因此，有必要事先利用外部数据集对已发布模型的跨群体预测性进行综合评价。

本研究纳入国内外有关多西他赛PPK研究文献，汇总不同群体下的所有PPK模型参数及其公式，并利用已收集的多西他赛TDM数据对文献模型进行评价。利用非线性混合效应模型拟合国内外已发表的PPK模型。根据实测浓度-预测浓度 ( DV-PRED) 图与可视化预测检验 (VPC) 来评估拟合效果，为选择较为适合中国乳腺癌病人的多西他赛PPK模型提供依据。

1 资料与方法

1.1 多西他赛PPK模型回顾

1.1.1 文献检索策略 计算机检索PubMed、EMbase、Web of Science、中国知网以及万方等数据库。各数据库检索时间至2019年8月30日。英文检索词包括Docetaxel、Taxotere、Breast cancer、Mammary cancer、Population pharmacokinetics、Pharmacokinetics、Nonlinear mixed effect model；中文检索词包括多西他赛、多西紫杉醇、乳腺癌、群体药代动力学、药代动力学、非线性混合效应模型。以PubMed为例，具体检索策略为：#1 Docetaxel;#2 Breast cancer OR Mammary cancer ;#3 Population pharmacokinetics OR Pharmacokinetics OR Nonlinear mixed effect model；#4 #1 AND #2 AND #3。

1.1.2 文献纳入、排除标准 纳入标准：(1)研究类型为多西他赛PPK模型研究，文种限中、英文；(2)多西他赛的给药途径为静脉滴注，用药方式为单用或与其他药物联合使用；(3)使用PPK相关软件建立模型并报道药动学参数清除率(CL)或表观分布容积(V)的模型计算公式。排除标准：(1)研究类型不是多西他赛PPK的文献；(2)缺乏关键的多西他赛药动学模型建立的模型工具；(3)多西他赛群体药动学相关数据不完整或部分缺失导致无法进行模型拟合。

通过筛选，获得最终符合条件的 PPK 文献。从文献中提取病人的基本信息，纳入考察的和具有统计学意义的协变量，个体间变异模型、模型参数以及相应的模型公式。

1.2 外部验证乳腺癌病人的临床数据收集 从蚌埠医学院第一附属医院2018年11月就诊住院的且经临床病理学诊断确认为乳腺癌病人的人群中，筛选使用多西他赛进行化疗的病人，即年龄≥18岁，卡式评分 (KPS) ≥70，预计生存期≥3个月的病人，化疗前血常规、肝肾功能检查正常的病人，进行多西他赛血药浓度测定，收集多西他赛TDM数据。对于治疗依从性较差的病人，合并有其他重要脏器疾病的病人以及妊娠或哺乳期妇女排除在外。本研究已经获得蚌埠医学院第一附属医院医学伦理委员会的批准，并在病人知情同意下开展。

1.3 数据提取 文献中的基本数据提取参考已发表的PPK研究，纳入的数据包括研究第一作者，发表年份，研究病人数量、采血点数、年龄、体质量、BSA、生化实验室检查数据以及给药方案。临床乳腺癌病人数据提取包括多西他赛给药剂量、TDM数据；病人的年龄、体质量、身高、生化实验室检查数据以及合并其他化疗药物信息(如表柔比星、5-氟尿嘧啶、吉西他滨等)。所有数据的收集与整理由专业的研究人员进行统计和分析，并且尽量避免可能出现的偏倚。

1.4 给药方案与血样采集 纳入本研究的所有乳腺癌病人均采用静脉滴注方式给予120或140 mg的多西他赛(20 mg/支，江苏恒瑞医药股份有限公司)加入到250 mL 5%葡萄糖溶液或0.9%氯化钠溶液中进行化疗，平均输注时间为1～2 h，每3周为一个化疗周期，输注多西他赛前一天常规应用地塞米松抗过敏减少化疗时可能出现的过敏反应，输注期间使用心电监测血压和脉博。本研究采用稀疏采样策略，即每位病人在给药后的0.5、0.75、1、2、3、4、5、6、8、10、11、12 h随机选择2～3个时间点进行采血，每次采血2～4 mL。

1.5 多西他赛血药浓度监测 采用胶乳免疫比浊法对多西他赛血浆样本进行浓度检测而获得血药浓度结果。使用的仪器与试剂包括：ES-200全自动生化分析仪 (E-LAB Biological Science & Technology Co.,LTD)、多西紫杉醇 MyCare测定试剂盒与多西紫杉醇校准品(江苏长星医疗科技有限公司)。在病人给药开始后按照预先设计的采血点采集静脉血 2～4 mL 置于肝素管内，混匀，在3 000 r/min的低温冷冻离心机中离心5 min，吸取上清血浆200 μL于反应杯中，将反应杯置于反应槽中进行检测，获得多西他赛血药浓度数据。

1.6 已发表的多西他赛PPK模型预测性能评估 使用基于仿真的模型诊断方法：DV-PRED图和可视化预测检验VPC对已发表的多西他赛PPK模型的预测性能进行评估。使用文献中的模型参数、有统计学意义的协变量以及相应的残差变异，并将参数固定。使用Phoenix 8.2.0 (Certara Company,USA) 软件中非线性最大混合效应模型对文献模型与外部数据拟合情况作出诊断图形。根据拟合的 DV-PRED 图判断这些模型对乳腺癌病人应用多西他赛血药浓度数据的拟合效果，另外再利用 VPC 检验生成的模拟数据进行拟合诊断，利用实测浓度(DV)的第5、50与95百分位数和对应的预测浓度(PRED)的95%置信区间拟合情况作出拟合浓度和DV值相对于时间点的图形。通过对不同模型拟合效果的比较，挑选出适合国内乳腺癌病人多西他赛PPK模型。

2 结果

2.1 纳入病人的基本信息 39例女性乳腺癌病人血药浓度作为外部验证数据集进行多西他赛PPK模型的验证，基本的人口学和实验室检查数据见表1。其中病人年龄33～67岁，体质量45～78 kg，BSA 1.49～1.99 m2。共获得108个多西他赛血药浓度数据，每例病人采集2～3次，给药方式为单用或与表柔比星、环磷酰胺等其他化疗药物联合使用，单独使用多西他赛化疗16例，与联合化疗23例。病人的BSA使用许文生式公式进行计算[11]，肌酐清除率使用 Cockcroft-Gault公式进行计算[12]，肿瘤病人的生活质量评分使用WHO评分标准[13]。

2.2 已发表多西他赛PPK模型 通过文献筛选，共纳入6篇已发表的多西他赛PPK模型的研究，其中2篇研究建立了二房室模型[14-15]， 4篇研究建立了三房室模型[16-19]。对每个研究的人群、病人数目、采血点数、BSA、给药方案等基本信息以及各研究纳入考察的协变量、具有显著影响的协变量、模型公式、药动学参数等分别进行统计对比。表2和表3分别总结了纳入研究的基本信息与多西他赛PPK模型参数信息。

2.3 多西他赛PPK模型验证

2.3.1 模型诊断图 使用DV-PRED图对文献模型与本研究数据的拟合程度进行检验比较。各模型的DV-PRED拟合效果图见图1。图中横坐标是PRED(μg/L)，纵坐标为DV(μg/L)，黑线代表参考线(Y=X 线)，红虚线代表各散点的趋势线。若PRED越接近于DV，也就是散点的趋势线越接近Y=X线说明该模型对本研究数据拟合效果越好。从图中可以看出BRUNO模型与LAUNAY-ILIADIS模型相对较好之外，其余模型对乳腺癌血药浓度数据拟合的效果均不佳。

表1 39例女性乳腺癌病人的人口统计学信息

ALT：丙氨酸氨基转移酶；AST:门冬氨酸氨基转移酶； ALP：碱性磷酸酶；TBIL：总胆红素；TBA：总胆汁酸；PA：前白蛋白；TP：总蛋白；ALB：白蛋白；SCR：血清肌酐；Ccr：肌酐清除率；CHO：总胆固醇；HGB：血红蛋白

2.3.2 VPC 使用Phoenix NLME软件的VPC检验运行模块对文献模型以及外部数据进行VPC检验。各模型的VPC检验结果见图2。图中横坐标为时间(IVAR)，纵坐标为DV(μg/L)。 红色实线、红色虚线与蓝色虚线分别为VPC观测浓度的第5、50及95百分位数，蓝色圆点为DV点。由黑色实线和虚线构成的上下蓝色和红色阴影区域代表模拟数据对应百分位数的95%置信区间。若各观测浓度的百分位数分布在相应的基于模拟数据产生的95%置信区间内，说明观测数据与模拟数据具有相似的分布特征，模型拟合效果良好。在各模型 VPC 的检验结果图中，BRUNO模型中第50百分位数部分落在对应的阴影区域与LAUNAY-ILIADIS模型中第95百分位数全部落在对应的阴影区域，其余模型观测数据的百分位数均落在相应95%置信区间之外，说明BRUNO与LAUNAY-ILIADIS模型拟合相对较好之外，其余模型拟合效果均不佳。

2.3.3 文献模型比较 使用最终建立文献协变量模型的目标函数值(-2LL)与赤池信息规则(AIC) 值比较各文献模型拟合效果，若-2LL值与AIC值越小，表明建立的文献模型对乳腺癌血药浓度数据拟合的效果越好。从表4中可以看出LAUNAY-ILIADIS模型拟合的效果最佳，MINAMI模型拟合的效果最差。

3 讨论

利用已发表的PPK模型对外部数据进行模型拟合对于临床制定合适的给药剂量、提高治疗效果,降低不良反应、节省医疗费用及新药研发等具有诸多优势[20]，特别是针对一些特殊群体，比如化疗效果不佳、容易复发转移的癌症群体具有重要意义。然而，大多数多西他赛PPK研究都是单中心、小样本的研究，当将这些发表的PPK模型外推到其他特殊病人群体时其可预测性尚不清楚。因此，我们基于经常被使用的预测诊断方法来简单说明多西他赛DV和PRED的一致性。

既往研究[14-19]显示，多西他赛在病人体内的药代动力学特征受年龄、BSA、白蛋白、α1-酸性糖蛋白、 肝功能指数以及谷氨酸氨基转移酶等因素的影响，个体间差异较大。本研究利用多西他赛治疗乳腺癌病人的TDM数据作为外部验证集，通过建立文献模型，纳入文献报道有意义的协变量对模型进行拟合。根据模型外部评估方法对各模型拟合得出的DV-PRED图和VPC进行评估，发现ONOUE模型、ZHANG模型、MINAMI模型以及SLAVIERO模型[14-17]并不能很好的拟合外部数据，可能是因为这些模型设计的采血方案，纳入的研究对象与本研究有所不同。BRUNO 模型与LAUNAY-ILIADIS模型[18-19]拟合的效果较好。因此，在建立模型过程中所纳入的乳腺癌病人的BSA、白蛋白、α1-酸性糖蛋白、肝功能指数以及年龄对多西他赛的药动学特征具有一定的影响。

表2 多西他赛 PPK 文献的基本信息

注：LCMS/MS:液相色谱串联质谱;HPLC:高效液相色谱;UV:紫外分光光度法

表3 多西他赛最终PPK模型的参数信息

ALB:白蛋白；AAG:α1-酸性糖蛋白；HEP:肝功能指数；1/tmax:红霉素呼吸试验分数；ALT:丙氨酸氨基转移酶；CL:清除率；V:表观分布容积；K:室间隔速度常数；θ:个体间差异

表4 建立研究模型的-2LL值与AIC值比较

虽然这些影响因素对多西他赛体内药动学参数的影响情况还需要进一步的研究，但至少说明在临床上使用药物过程中应充分考虑个体差异，并尽可能监测药物浓度。一个全面的模型评估应该包括内部验证、独立数据集的外部验证以及具有相似特性的病人前瞻性临床验证[21-22]。而很多已发表PPK模型缺乏完整的模型评估。

综上，本研究所使用的血药浓度数据直接来源于临床常规监测，能够客观反映临床真实环境，可以尝试利用拟合效果较好的模型进行前瞻性临床实践，预测乳腺癌病人多西他赛浓度，制定给药剂量，提高多西他赛的化疗效果，降低不良反应，减少医疗费用。另外，本研究提示，仍有必要建立针对国内乳腺癌病人应用多西他赛的PPK模型。最后，本研究的样本量较少，采血点稀疏，在今后的研究中应该扩大样本量，增加采血点数，收集国内多中心乳腺癌病人数据，以便建立具有代表性的国内乳腺癌多西他赛的PPK模型。