唐 蕾，傅晓华，罗美娟，牟 静，廖丽文，何彩婷，任 斌#

    (1.中山大学附属第一医院，广州510080；2.广州新海医院，广州 510300)

    人工神经网络模型在肾移植患者西罗莫司个体化给药中的应用Δ

    唐 蕾1*，傅晓华2，罗美娟1，牟 静1，廖丽文1，何彩婷1，任 斌1#

    (1.中山大学附属第一医院，广州510080；2.广州新海医院，广州 510300)

    目的：建立人工神经网络用于估算西罗莫司血药浓度的方法。方法：收集56例肾移植患者口服西罗莫司的182份全血浓度数据，采用遗传算法配合动量法优化网络参数，建立人工神经网络，并对测试数据进行处理，验证测试结果。结果：人工神经网络平均预测误差(MPE)与平均绝对误差(MAE)分别为(0.31±1.14)、(0.89±0.77)ng·mL-1，32例/次(88.9%)血药浓度数据绝对预测误差≤2.0 ng·mL-1。人工神经网络模型准确性及精密度优于多元线性回归及非线性混合效应模型。结论：人工神经网络模型可用于预测西罗莫司血药浓度，指导个体化给药。

    西罗莫司；肾移植；人工神经网络

    西罗莫司(Sirolimus)是免疫抑制作用很强的大环内酯抗生素类免疫抑制剂，临床主要用于器官移植抗排斥反应及自身免疫性疾病的治疗。西罗莫司通过与他克莫司(FK506)蛋白(FKBP-12)结合，形成西罗莫司-FKBP-12复合物，再与哺乳类动物细胞的作用靶位蛋白(mTOR)结合，从而阻滞T淋巴细胞及其他细胞由G1期进入S期[1，2]。西罗莫司的药动学存在明显的个体差异，治疗指数窄，用药不当即引起肾移植术后排斥反应或高脂血症、血小板减少、贫血、白细胞减少等不良反应[3]。国内有文献报道，西罗莫司血药浓度维持在4～8 ng·mL-1时最佳[4]。临床需通过血药浓度监测来调整给药剂量，确保用药安全有效。如何预测最佳用药剂量、尽快达到药物治疗窗成为目前临床研究的难点及热点。本研究收集56例肾移植患者口服西罗莫司后的常规检查数据，采用人工神经网络(Artificial neural network，ANN)技术[5，6]预测西罗莫司血药浓度，为临床快速、有效制订西罗莫司个体化给药方案提供依据。

    1 研究对象

    研究对象来源于接受西罗莫司治疗的肾移植患者。患者在肾移植术后接受西罗莫司+泼尼松+环孢素或他克莫司或霉酚酸酯三联免疫抑制治疗[7]。移植后48 h内开始服用西罗莫司口服液(60 mL，1 mg·mL-1，美国惠氏制药有限公司)，首次负荷剂量为6 mg ......