谷浓度可能不是多粘菌素 B 治疗药物监测的良好目标

杨等发表一项重要研究，为危重患者多粘菌素 B 的治疗药物监测 (TDM) 范围提供了高质量证据。我们想添加一些评论。众所周知，曲线下面积/最小抑菌浓度（AUC/MIC）是与多粘菌素B疗效相关的指标。杨等发现多粘菌素 B AUC ss，24 小时阈值为 50-100 mg·h/L 是危重患者合适目标。此外，杨等人发现谷浓度与 AUC ss,24 h有良好的线性关系，谷浓度 1.2–2.8 mg/L 可以替代 AUC ss,24 h在 TDM 中为 50–100 mg·h/L。在常规临床实践中估计 AUC 具有挑战性，而仅通过谷浓度监测更容易、更可行。但相关性的R2仅为0.793，个体间差异不可忽略，表明谷浓度不能很好地反映个体AUC。因此，我们基于已发表的群体药代动力学模型进行蒙特卡罗模拟，该模型由杨的团队开发，并用于杨的研究中的 AUC 估计。NONMEM（版本 7.5.0，ICON，美国马里兰州埃利科特市）与 PDxPop（版本 5.3，ICON，美国马里兰州盖瑟斯堡）一起用于模拟。肾清除率设定为50、100和150 mL/min，日剂量为100、150和200 mg，分2次给药。共生成9000个虚拟患者（每个清除率和每日剂量组合1000个虚拟患者），模拟多次给药后的血药浓度。AUC ss,24 小时使用 R 软件（4.0.5 版）中的 pkr 包（0.1.3 版）使用线性向上和线性向下方法计算虚拟患者的数量。模拟谷浓度与AUC ss,24 h的关系见图 1，这与 Yang 等人的研究相似。而对于谷浓度为1.2-2.8 mg/L的患者，AUC ss,24 h范围为37-216 mg·h/L，仅有73.6%在50-100 mg·h/L范围内（图 1 B）。对于AUC ss,24 h为50-100 mg·h/L的患者，其谷浓度也存在差异，仅有61.9%的患者谷浓度为1.2-2.8 mg/L（图1C）。因此，谷浓度和 AUC ss,24 h多粘菌素 B 不一致。从药代动力学模拟结果来看，谷浓度可能不是多粘菌素 B TDM 的良好目标。未来的研究需要为多粘菌素 B TDM 提供合适的策略。多次静脉注射多粘菌素 B 后，谷浓度与稳态曲线下面积的关系。AUC：24 小时稳态曲线下面积；CT：稳定状态下的谷浓度。谷浓度与AUC呈线性关系；B谷浓度为 1.2–2.8 mg/L 患者AUC 分布；C AUC 50–100 mg·h/L 患者的谷浓度分布。Yang 等人的研究发现 AUC ss,24 h与临床反应之间的关系，而不是 AUC ss,24 h与死亡率之间的关系。这是由于纳入了具有不同感染部位的患者。静脉注射多粘菌素 B 的剂量对于肺部感染不是最理想的，肺部感染是研究中感染率最高的 (305/393)。多粘菌素 B 的血浆浓度或 AUC ss,24 h也与尿路感染和脑部感染的临床疗效无关，因为静脉内多粘菌素 B 很少通过肾脏排泄或分布到脑脊液中。原始研究的图 4(a) 中存在错误，应该予以解决。AUC ss,24 h > 49.1 mg·h/L患者总数 应为202例，而不是393例，但不影响结论。

Zhao et al. Critical Care (2023) 27:41 https://doi.org/10.1186/s13054-023-04326-8

打赏