临床上，同一药物以同样的剂量用于患同种疾病的不同病人，其治疗效果和不良反应往往差异很大。而血药浓度是决定药物疗效以及不良反应的一个重要指标。但常规的采血监测很难客观反映患者体内的血药浓度的变化情况。目前，个体化的用药策略由于其针对性和高适用性而成为了我们研究的焦点领域。制定针对个体化的给药剂量，给药周期和给药途径，可以很大程度上将血药浓度维持在较为适宜的治疗阈内，从而在提高了药物的效用性和适用性的同时，减少了其不良反应和毒性作用。安必奇生物结合实践并配合临床药动力学原理和体外模型构建，为客户提供快速的和一站式的药物血液浓度监测及预测服务。
在药物血药浓度预测和个体化用药过程中，如何准确地、快速地、实时监测给药后血药浓度变化，并评估患者体内条件是关键。目前，常用的血药浓度监测方法有光谱法、色谱法和免疫法。这些方法因操作费时、花费较高、且需要重复获取病人血样，使得个体化用药发展困难重重。相比于这些传统的监测方法，新的体外血药浓度预测模型以其灵敏度高、准确性好等特点迅速发展，并能够更好地适用于血药浓度预测及个体化用药的需要。
生理药动学模型（PBPK）是一种根据机体真实的生理环境和解剖结构建立的生理模型，可以模拟药物通过各个循环系统在不同器官和组织中转运，代谢和分布的过程。PBPK模型中的房室结构都是根据解剖学、生理学和物理化学理论建立起的具有明确意义的结构，并通过与循环系统联系起来，可以为后续的药理研究提供清晰的思路，且准确度较高。PBPK模型涉及许多参数，如组织-血液分配系数，代谢速率常数等，这些参数独立于待检测的时间-浓度曲线，可以通过实验测定后更加立体地评估药物的代谢情况。
图1. 生理药动学模型原理图。（Shargel, 2012）
群体药动学将经典的药动学与统计学模型相结合，先分析药动学的群体变化规律，并在此基础上预测个体血药浓度变化情况，给出个体的药物治疗方针。群体药动学检测血药浓度的关键在于收集到尽可能完整的患者数据，然后就可以利用这些数据，选择相应的检测参数，通过数据处理软件（NONMEN）模拟出药动学模型，在后续的个体检测中，只要能得到少量数据就可以预测血药浓度的变化情况。该模型的优势在于建立在一个群体范围内普遍成立的血药浓度预测体系，所有与该群体有共同特征的患者都可以预测出可靠的血药浓度参数。
图2. 群体药动学模型的模型图。
人工神经网络模型（ANN）是一种通过模拟大脑神经细胞信息传递机制而建立的数学模型。神经网络由多个神经元连接而形成一个网状结构，以神经元或节点为基本结构。神经元属于非线性结构，有复数的信息输入位和单一的信息输出位。近些年以ANN模型为基础的反向传播网络技术成功以不同的年龄和肾功能数据作为输入信息，准确预测出了患者体内庆大霉素的血药浓度，并为个体的药物治疗提供了数据支持。该模型的优势在于可以无视药物的作用机制，仅通过正确的信息输入建立模型，可以表达多变量较为复杂的非线性关系。
图3. 人工神经网络模型的结构示意图。（Khademi, 2016）
上述三种为较为常见的体外血药浓度预测模型，分别有各自不同的特点与优势，尤其对于人工神经网络模型，有许多不同的建模算法可以根据实际药物研发情况的区别进行细节调整。除了传统的药动学模型预测，安必奇生物还可以通过药物化学结构直接评估药物在人体内的代谢情况，为客户在药物开发过程中的剂量研究，给药途径判断提供专业的服务和重要的依据。如有任何血药浓度预测相关的问题，请您联系我们的工作人员，我们即刻为您解答和服务。
参考文献:
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