{药品信息}Science子刊：新型工具可调整针对不同疾病患者的药物使用剂量

2016年4月7日-最近，在国际期刊《科学转化医学》上发表的一篇研究论文中，加州大学的研究人员通过研究开发了一种新的计算机工具，它可以通过在小临床试验数据中进行测试来帮助预测单个患者的最佳药物剂量。这种新的模型工具有望帮助患有各种疾病的患者，如癌症、心脏病和细菌感染。

年龄、种族、遗传特征、伴随疾病等多种因素都会影响患者对处方药物的反应，使得通用药物剂量变得不足，尤其是器官移植患者。免疫抑制药物通常治疗范围较窄，这意味着高于此范围的药物剂量会产生一定的毒性风险，但低于此范围的剂量不足以抑制器官移植引起的排斥反应。

目前，临床医生倾向于密切监测患者，根据患者对免疫抑制药物和其他药物的反应调整药物剂量；为了更好地指导个体化药物剂量，研究人员阿里·扎林帕尔和他的同事设计了一种称为抛物线型个体化给药的方法，该方法可以有效地利用个体临床数据，包括血液中的药物浓度，来预测个体的最佳药物剂量。

以前的研究方法主要基于数学模型，而研究人员开发的新ppd方法使用代数方程来构建患者对药物反应的抛物线图。在对肝移植患者的初步研究中，研究人员使用ppd方法给4名患者服用一定剂量的免疫抑制药物，结果显示药物剂量经常保持在目标药物的剂量范围内。

最后，研究人员表示，他们希望进行更深入的研究，以阐明这种新方法可能给患者提供的联合药物剂量，并且随着后期研究的发展，临床医生可能能够将临床数据嵌入到ppd模型中，以自动调整一系列不同患者的药物剂量，包括癌症患者、传染病患者和心脏病患者。我们希望通过这项研究，能够开辟一种更适合患者的医疗模式，为广大患者服务，早日治愈疾病。