利用SPSS估算血管外给药的药动学参数莫志江重点.docx

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利用SPSS估算血管外给药的药动学参数莫志江重点

算药物包封率[1]。

根据微球实测药物百分含量与理论药物百分含量的百分比求算微球的包封产率[7],结果见表5。

表5　依托泊苷明胶微球载药量和包封率Tab5　Thedrug-loadingandtheembeddingratio

批号200206182002061920020620x±s

载药量

（%）20.9520.8021.06

表面吸附量

（%）

2.732.873.02

包封率

（%）86.9786.2085.66

包封产率

（%）62.7962.8562.70

好、粘连度低的微球。

依托泊苷为难溶性药物,作者以水溶性高分子材料PVP为分散介质,将药物与PVP制成固体分散体微粉化后再混悬于明胶溶液中,通过正交试验筛选,用乳化缩聚法制得依托泊苷明胶微球。

该微球载药量较高,外观圆整,粒径分布在肺靶向微球要求范围内。

参考文献

[1][2][3][4]

曾凡彬,杨红,陆彬,等.盐酸川芎嗪肺靶向微球的研究[J].药学学报,1996,31

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（1）:

40.

收稿日期:

2003-08-25

20.94±0.132.87±0.1586.27±0.6562.78±0.07

3　讨论与结论

采用乳化缩聚法制备难溶性药物肺靶向明胶微球（球径7～30μm）,控制药物粒径是制备微球的关键。

作者借助亲水性载体PVP的作用,将依托泊苷与不同比例PVP充分研磨,使药物与载体以氢键、络合及静电等作用力结合形成固体分散体,使依托泊苷药物晶形由粗柱状结晶转变成絮状微晶,有效地控制药物粒径在1～5μm左右。

药物与PVP比例在1∶0.2～0.5均可达到理想效果,PVP比例太小,药物结晶转形不完全,比例太大则导致微球粘连。

微粉化后的药物微晶由于载体的分散作用,不产生聚集。

另外,由于PVP的亲水性,改善了依托泊苷与明胶的亲和力,使药物在明胶水溶液中得到很好的分散。

而且,固体分散体的形成,较大程度增加了依托泊苷的溶出度[8],有利于提高药物生物利用度。

实验表明,所制得的微球外观球形及粒径分布较为理想。

为难溶性药物明胶微球的制备提供了一种有效的粒径控制方法。

明胶固化通常采用甲醛或戊二醛

[9]

由于依托泊苷在碱

性条件下不稳定,故采用戊二醛在中性介质交联固化。

以2%戊二醛-异丙醇溶液作为固化剂,控制W/O型乳剂冷却速度及固化剂加入速度,5～10℃搅拌固化3h,能得到分散性

利用SPSS估算血管外给药的药动学参数

广西壮族自治区人民医院药剂科,广西　南宁莫志江（

530021）

摘要:

目的　利用SPSS估算血管外给药室模型的药动学参数。

方法　使用SPSS的非线性回归（nonlinearregression）拟合模拟的两室模型血管外给药的药-时数据;依据95%置信区间决定是否在模型中保留滞后时间（t）项。

结果　SPSS估算的药动lag学参数准确可靠;根据t项是合理的。

结论　SPSS适用于估算血管外给药室模型lag95%置信区间决定是否在模型中保留tlag的药动学参数。

关键词:

非线性回归;SPSS;药动学参数;拟合;血管外给药

中图分类号:

R969.1　　　文献标识码:

A　　　文章编号:

1007-7693（2005）03-0221-04

EstimatingthepharmacokineticparametersinextravascularadministrationbySPSS

MOZhi-jiang（DepartmentofPharmacy,ThePeople'sHospitalofGuangxiZhuangAutonomousRegion,Nanning530021,China）

ABSTRACT:

OBJECTIVE　Toestimatethepharmacokineticparametersofcompartmentmodelswithextravascularadministration

年月第22卷第3MAP,2005July,Vol.22.3

221·

usingSPSS.METHOD　Concentration-timedatafromthesimulationoftwo-compartmentmodelwiththe1storderabsorptionandlagtime（t）werefittedusingSPSSnonlinearregression.95%confidenceinterval（95%CI）fortasusedtodetermineifttemre-laglagwlagimainedinthemodel.RESULTS　ThepharmacokineticparametersobtainedfromSPSSwereexactandreliable.Itwasreasonabletodetermineifttemremainsinthemodelaccordingtoits95%CI.CONCLUSION　SPSSissuitableforestimatingthepharmacoki-lagineticparametersofcompartmentmodelswithextravascularadministration.

KEYWORDS:

nonlinearregression;SPSS;pharmacokineticparameters;fit;extravascularadministration　　药动学参数的估算一般使用3P87或3P97软件。

笔者在工作中发现,利用SPSS强大的数据处理能力同样可以很好地完成药动学参数的所有估算,结果准确可靠,且对拟合出的参数提供95%置信区间（95%confidenceinterval,95%CI）,这对于进一步分析拟合结果十分有用。

1　材料1.1　数据来源

两室模型血管外给药、一级吸收过程的药-时公式为

-α（t-t）-β（t-t）-k（t-t）laglagαlagC=A+A-（A1+Ae公式

（1）1e2e2）

表1　依据两室模型血管外给药、一级吸收过程（含滞后时间）模拟产生的药-时数据

Tab1　Concentration-timedatafromthesimulationoftwo-com-partmentmodelwiththe1storderabsorptionandtlag

时间（h）0.200.400.600.801.00

-1

浓度（mg·L时间（h）2.004.008.0012.0016.00

-1

浓度（mg·L）

2.6983.6003.5273.1052.614

1.1460.6790.4500.3020.202

为便于验证结果,依公式

（1）所计算出的理论血药浓度进行拟合。

设模型的基本参数为Xmg,F=1,ka=0=103h,α=2h,β=0.1h,Ag·L,Ag·1=20m2=1mL-1,T02h,按以上参数计算出的理论药-时数据见表lag=0.1。

实际输入SPSS的浓度数据按公式

（1）自动产生,精确至小数点后16位。

1.2　数据处理

使用SPSS10.0forWindows,主要为非线性回归（nonlin-earregression）。

-1

-1

-1

-1

2　方法与结果

2.1　单室模型、一级吸收过程的拟合

该模型的药-时公式为

F·X·k0α-k（t-t）-k（t-t）lagαlag

c（e-e）　　公式

（2）

V（k-k）α

将公式

（2）输入SPSS的非线性回归,将X10mg,F=10=的原假设代入,分别按考虑和忽略t项拟合表1的数据,结lag果见表2,表3。

表2　SPSS依据单室模型、一级吸收过程（含t）拟合所得的药动学参数lag

Tab2　ThepharmacokineticparametersestimatedbySPSSaccordingtoone-compartmentmodelwiththe1storderabsorptionandtlag

Parameter

kα/h

StartingValue

0.20.010.20

Estimate8.4908195050.6580551992.2145405740.085034733

Std.Error7.1019608490.1467478680.2604475550.091256246

95%ConfidenceIntervalLower-8.8870526610.2989761031.577248365-0.138261256

Upper25.8686916721.0171342962.8518327830.308330722

k/h

-1

V/Lt/hlag

22

注:

1）R=0.97275（AdjustedR=0.95095）。

2）关闭权重。

3）会聚精度:

1E-8

22Note:

1）R=0.97275（AdjustedR=0.95095）.2）Weightoff.3）Convergenceprecision:

1E-8

表3　SPSS依据单室模型、一级吸收过程（不含t）拟合的药动学参数lag

Tab3　ThepharmacokineticparametersestimatedbySPSSaccordingtoone-compartmentmodelwiththe1storderabsorptionwithouttlag

Parameterkα/hk/h

-1

StartingValue

0.20.010.2

Estimate4.9622158640.7192877932.053986807

Std.Error1.2824085390.1625662760.236749742

95%ConfidenceIntervalLower1.92