基于贝叶斯估计和广义相加模型分析异丙酚瑞芬太尼的药代药效模型并构建其药效学相互作用的反应曲面模型

项目名称： 基于贝叶斯估计和广义相加模型分析异丙酚瑞芬太尼的药代药效模型并构建其药效学相互作用的反应曲面模型

项目编号： No.30972841

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 医药、卫生

项目作者： 张马忠

作者单位： 上海交通大学

项目金额： 32万元

中文摘要： 我们以前的研究表明国人异丙酚瑞芬太尼的药代药效学(PKPD)可能有独特的特点，迄今国内尚缺乏两药间药代学和药效学相互作用的研究，完整的PKPD模型亦尚未建立。本课题拟借助贝叶斯(Bayesian)估计将PKPD参数个体化，用广义相加模型(GAM)分析PKPD参数和个体协变量之间的关系、结构，将协变量和PKPD参数的关系引入非线性混合效应模型(NONMEM)建立完整的异丙酚、瑞芬太尼群体PKPD模型，并分析两药间的药代学相互作用，对建立的PKPD模型进行交叉验证(cross validation)和临床验证。模型用于指导药物输注，并首次将贝叶斯估计和GAM分析用于构建围术期临床麻醉时两药药效学相互作用的反应曲面模型，分析协变量对药效学反应曲面模型参数Emax、EC50、斜率和相互作用指数的影响。最后结合"直接搜索法(direct search)"优化两药的临床麻醉最佳配伍(范围)。

中文关键词： 广义相加模型；贝叶斯估计；药代学药效学；反应曲面模型；异速生长模型

英文摘要：

英文关键词： Generalized additive model；Bayesian estimation；PKPD；Response surface model；Allometric models