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中青年优秀论文评奖

异丙酚和舒芬太尼相互作用的药效学研究和反应曲面模型构建
上海交通大学附属仁济医院，200001
李波 张马忠 王珊娟
摘要
目的：在临床常用浓度范围内评估异丙酚、舒芬太尼抑制意识和临床伤害性刺激（包括喉镜置入、气管插管、麻醉维持）的药效学，并借助反应曲面模型评价异丙酚和舒芬太尼药效学相互作用的反应类型。
方法：36例ASA Ⅰ~Ⅱ级、不使用术前药、拟在全身麻醉下行择期腹部手术的患者进入本研究，每个患者使用靶控输注技术（TCI）分三个阶段给药：第一阶段随机给予三个浓度梯度的异丙酚或舒芬太尼，第二阶段和第三阶段同时给予随机浓度组合的异丙酚和舒芬太尼，在效应室药物浓度达到稳态后评价意识状态和对喉镜置入、气管插管及术中手术操作等不良刺激的反应，收集不同药物浓度的数据用于拟合异丙酚和舒芬太尼相互作用的反应曲面，计算相互作用指数，评价异丙酚和舒芬太尼单药/联合应用的镇静效应和抑制不良刺激的药效学相互作用反应类型。
结果：反应曲面分析结果提示，在临床常用浓度范围内，异丙酚和舒芬太尼联合应用对于镇静效应以及抑制各种不良刺激均表现为相加作用，所有反应曲面模型相互作用指数的95％可信区间均包含0（P>0.05）。
结论：在临床常用浓度范围内，异丙酚和舒芬太尼联合应用对镇静效应，以及抑制喉镜置入、气管插管和手术刺激等不良刺激引起的应激反应仅仅表现为简单的相加作用；两药联合应用时，不必减少两药各自的用量。
关键词：异丙酚，舒芬太尼，药物效应动力学，药物相互作用，反应曲面模型
Pharmacodynamic Interaction Modeling of Propfol and Sufentanil for Depressing Noxious Stimulation During Abdominal Surgery.
Department of Anesthesia, Renji Hospital affiliated to Jiaotong University,Shanghai,200001
Bo Li , Mazhong Zhang
ABSTRACT
BACKGROUND: To examine the possible pharmacodynamic interaction of propofol and sufentanil with respect to the noxious stimulation, such as laryngoscopy, intubation and surgical stimulation during abdominal operation.
METHODS: 36 patients undergoing selective abdominal surgery were included in the study without premedication. Patients were allocated randomly to receive an individual combination of propofol（2~6ug/ml） and sufentanil（0.01~0.5ng/ml） target effective site concentration with TCI system. Lost and return of responsiveness，response to laryngoscopy, intubation and surgical stimulations were recorded in each patient for assessment of pharmacodynamic parameters.
RESULTS: Statistic analysis indicated that propofol and sufentanil did not interacted synergetic as respected for loss of consciousness, laryngoscopy, intubation and surgical stimulations. However, additive interations of propofol and sufentanil were found for these noxious stimulations.
CONCLUSIONS: Our results give no evidence of additional hypnotic properties of propofol combined with sufentanil. Statistic analysis demonstrated an additive interaction between propofol and sufentanil in blocking sympathetic responses to noxious stimulation during abdominal surgery.
KEY WORDS: propofol, sufentanil, pharmacodynamics, drug interaction, interaction model
异丙酚和舒芬太尼相互作用的药效学研究和反应曲面模型构建
李波 张马忠 王珊娟 杭燕南
本研究旨在以麻醉深度为观测指标，观察临床常用浓度范围内不同异丙酚－舒芬太尼浓度组合产生的效应，确定两者联合应用的量效关系，并构建异丙酚－舒芬太尼相互作用的药效学模型。
资料和方法
病例选择 随机选择36例ASA I~II 级、无术前用药、拟在全身麻醉下行择期腹部手术的患者。有以下情况者剔除：体重超过理想体重120%以上或低于理想体重80%以下者；有摄入镇静或镇痛药物史；有吸毒或酗酒史；有严重肝功能损害史；对研究药物有任何已知的不良反应；精神、神经系统疾病或功能障碍。
病人准备和常规监测 患者入手术室前禁食禁水8h，入室后开放颈内静脉，并测定中心静脉压，若低于5 cmH2O则使用6％HES（Voluven）予以补充；开放一侧头静脉或贵要静脉和一侧桡动脉，连接动脉持续测压装置监测血压。HR、ABP(Sys/Dia，收缩压/舒张压)、BIS等参数通过 S/5 Collect数据收集程序每5秒间隔连续采集，嘱患者安静休息5min记录上述数据作为基础值。
靶控输注系统 靶控输注（TCI）系统由Stelpump靶控输注程序、Graseby 3500输注泵和RS232联接线组成，TCI系统使用的异丙酚药代动力学模型选择由Marsh等[1]研究所得的参数，ke0（血浆效应室平衡速率常数）= 1.83min-1[2]。舒芬太尼药代动力学模型选择由Hudson等[3]报道的参数。
分组和给药方法 患者入室后以随机化方法选择异丙酚或舒芬太尼为第一种药物，从5个浓度梯度中随机抽取3个进行靶控效应室浓度输注，当计算机显示效应室浓度达到平衡后2min，行OAA/S评分，随即进入下一浓度梯度的输注，完成3个浓度梯度输注后，降低效应室浓度至最低的一个浓度，待计算机显示效应室浓度达到平衡后2min，行OAA/S评分，确认OAA/S评分与之前达到该效应室浓度时相同，开始输注第二种药物，待两药效应室浓度都达到平衡后2min，行OAA/S评分，若患者未LOC，则升高异丙酚或舒芬太尼效应室浓度，重复上述步骤，直至LOC。确认LOC后，尝试置入咽喉镜，调节药物浓度，目的是至少出现一次麻醉深度不足和一次麻醉深度满足咽喉镜暴露声门刺激的情况；随后进入下一阶段实验进行气管插管；完成气管插管后，维持PEtCO2 35~45mmHg；手术过程中，若10 min内病人对于腹腔内操作刺激没有出现麻醉深度不足的表现，则降低异丙酚效应室浓度0.5~2 mg/ml或舒芬太尼效应室浓度0.05~0.2 ng/ml（最低不低于LOC时的浓度）；若10 min内病人对于腹腔内操作刺激出现麻醉深度不足的表现，则视反应程度提高异丙酚效应室浓度0.5~2 mg /ml或舒芬太尼效应室浓度0.05~0.2 ng/ml。
数据处理 异丙酚、舒芬太尼不同浓度组合观察的浓度-效应数据，按下列过程拟合相互作用模型，Greco模型®Logistic回归模型®线性回归模型，模型拟合采用S-Plus（版本8.0.4, Insightful Cor., 西雅图, 美国），Greco模型拟合用nlme函数，Logistic模型用glm函数，线性模型用lm函数。模型选择判断标准：①方差分析判断模型拟合优度，P<0.05为具有统计学差异；②三者拟合结果无显著差异时，优先选择线性模型（模型最简化原则）；③Greco模型与Logistic模型方差分析无显著差异时，以赤池标准（AIC）作为参考原则，AIC越大提示模型的拟合优度越好，反之亦然。
效应参数的定义 定义OAA/S评分≤3分为意识消失，≥4分为意识存在，将意识状态定义为1或0。根据麻醉深度判断标准，将麻醉深度定义为1或0。BIS、收缩压（Psys）等计量资料，设定指标为两者的百分比变化：△BIS=（BIS－BIS基础值)/BIS基础值´100）。△Psys=（Psys－Psys基础值)/Psys基础值´100）。
相互作用定性 两药联用时相互作用指数a的大小提示两药相互作用（协同或拮抗）的程度。a = 0，相加；a > 0，协同；a < 0，拮抗。无论a值大于0或小于0，当其95%可信区间不含0时，认为拟合的a与0相比具有显著的统计学差异，即P<0.05。
结 果
一般资料 36例患者中有32例完成全部实验流程，异丙酚组和舒芬太尼组各有2例患者未能采集到术中阶段实验数据。有1例患者由于术中血压过高、2例患者由于术中短时间内异丙酚注射针头脱落药液泄漏而放弃术中部分实验数据；1例患者由于手术时间过短放弃术中部分实验数据；这4例患者都仅有术前（LOC、喉镜置入及气管插管）所得的数据进入最后的统计。异丙酚组和舒芬太尼组之间的一般情况包括年龄、体重、性别构成均无显著差异。
异丙酚－舒芬太尼药效学相互作用和反应曲面模型构建
1．异丙酚-舒芬太尼联合应用对镇静、喉镜置入和气管插管的影响
浓度-效应（镇静效应、喉镜置入和气管插管）数据用于拟合Greco模型。非线性混合效应模型分析表明，加入相互作用指数a，模型拟合优度无明显改善，拟合参数见表1(a=0)。以最终模型方程构建的反应曲面模型如图1、等效线如图2。在等效线图上可见，两药联合应用时，等效线表现为直线，提示两药间相互作用的性质为相加。
表1 异丙酚－舒芬太尼联合应用对于镇静效应的相互作用参数

镇静效应
喉镜
气管插管
C50,pro
2.63±0.13
6.30±0.52
5.15±1.89
C50,Suf
0.93±0.35
0.24±0.055
0.47±0.33
a
0
0
0
γ
3.75±0.66
-4.81±1.40
2.37±1.90
当a≠0时，所得参数均无意义（P>0.05），而当a＝0时，所得参数均有意义（P<0.05），提示异丙酚－舒芬太尼联合应用对于镇静效应表现为相加作用。

图1 异丙酚-舒芬太尼联合应用产生镇静效应的反应曲面图
横坐标分别为异丙酚（mg/ml）和舒芬太尼(ng/ml)效应位浓度，纵坐标为患者意识消失的概率。

图2 异丙酚-舒芬太尼联合应用产生镇静效应的等效线图
在图1反应曲面中分别截取P＝0.2、0.4、0.6和0.8时的等效曲线，即得到当患者意识消失概率分别为20％、40％、60％和80％时等效曲线图。可见等效曲线均为直线，并未凸向原点（协同作用）或凹向原点（拮抗作用），直观的反映了异丙酚和舒芬太尼联合应用对于镇静作用的影响仅仅表现为简单的相加作用。
2．异丙酚-舒芬太尼联合应用时对BIS和收缩压的影响
线性方程可充分描述浓度-BIS和收缩压变化的关系，且舒芬太尼对BIS和收缩压无显著影响，最终的线性方程为BIS%=-7.87´Cpropfol，%Psys=-5.21´Cpropfol。以异丙酚-BIS关系为例，浓度-效应关系如图3。

图3 异丙酚、舒芬太尼的浓度-BIS关系
左图黑色直线为单用异丙酚对BIS的影响，右图红色直线为异丙酚－舒芬太尼联合应用对BIS的影响，比较左右两条直线，发现P>0.05，即两条直线无显著差异，提示加用舒芬太尼可能对BIS没有影响。
讨 论
本研究通过交叉设计（Cross design）探索了异丙酚-瑞芬太尼两药单用/联合应用的药效学以及可能的药物相互作用。研究结果表明异丙酚－舒芬太尼联合应用对于镇静效应以及抑制各种围手术期伤害性刺激均表现为简单的相加作用，且舒芬太尼对于意识状态（BIS）以及收缩压似乎没有影响（参见图3）。
基于药物作用机制确定药效学相互作用的性质
药物的相互作用非常复杂，目前还不能清楚的解释药物之间相互作用的详细机制。现有的研究通常认为：相加作用一般发生在两种作用于同一部位或受体的药物之间，且能表现出相同的内在活性，如异丙酚和七氟醚[4][5]；而协同作用一般见于作用部位或受体完全不同的两类药物之间，如异丙酚和阿片类药物的相互作用就广泛的表现为协同作用；但是这并非绝对，作用于同一受体不同部位的两种药物也可以表现位协同作用。
从作用机制方面解释药物的相互作用是个很自然地选择，药物相互作用的本质可能通过分析药物的作用机制决定，并在此基础上计算合并用药后的“预期效应”。例如通过了解药物A、B是否作用于同样的受体、受体数目以及药物与受体结合是否可逆等，可建立药物的量效关系数学等式并计算预期的合并效应，当观察效应等于预期效应时即为相加作用。
早期的研究已经证实异丙酚的镇静/催眠作用主要是通过作用于γ－氨基丁酸（GABAA）受体而实现的，GABAA受体是由5个蛋白质亚单位组成的五聚体离子通道，共有19种蛋白质亚单位可以参与组成GABAA受体（α1–6, β1–3, γ1–3, δ, ε, θ, π, ρ1–3），Reynolds 等人发现含有β2亚单位的GABAA受体与镇静效应紧密相关[6]，但是GABAA受体并非全部都是由β2亚单位组成，因此尚不能认为β2亚单位就是异丙酚发挥镇静作用的主要媒介。另有研究在“使用基因工程技术对α亚单位进行人工突变”的小鼠证实，地西泮的镇静和顺行性遗忘作用很大程度上是通过含有α1亚单位的GABAA受体实现的[7]，故认为异丙酚的镇静作用也可能与含有α1和/或β2亚单位的GABAA受体有关。此外，由于这两种亚单位常与γ2亚单位一起出现[8]，所以通常将α1-β2-γ2这3种蛋白质亚单位放在一起讨论。过去曾认为异丙酚的镇静作用和催眠作用是通过同一途径产生作用，但是近期的研究发现异丙酚的催眠作用主要是通过含有β3亚单位的GABAA受体介导[6]，在组成GABAA受体的各种蛋白质亚型中，β3亚单位并不像β2亚单位在脑组织中大量分布，因此该结论似乎出人意料，但是这些都只是在动物实验水平得出的结果，确切的机制尚有待进一步的探讨。
依赖于药物作用机制的相加作用模型，相互作用的定性依赖于对药物作用机制的了解，随着对药物作用机制的理解变化，药物间的相互作用可能在一段时间内被认为是协同，某一天又会判定为拮抗或相加。例如，最近的研究表明，至少25种以上的离子通道可能是麻醉药潜在的作用位点。根据以上观点，从药物作用机制方面分析异丙酚-舒芬太尼的药效学相互作用，似乎“简单相加”和“协同作用”皆有可能。
也鉴于此，大部分研究者认为作用机制并非判定药物相互作用性质的有效方法，人们希望在作用机制未知的情况下，仅通过药物效应的测定去判断药物间相互作用的性质，因为测量的药物效应并不会因为对药物作用机制了解的变化而变化，而且通过测量效应确定相互作用的性质甚至适用于作用机制完全未知的药物。这种情况下，相互作用的性质可通过药物合并使用后产生的效应与组成药物个体的量效关系的差异性决定，也就是说，根据组成药物的量效关系曲线建立一个通用的、经验性的相加作用模型，并藉此确定药物间相互作用的性质。
基于药物经验型模型确定药效学相互作用的性质
异丙酚和阿片类药物联合应用是目前麻醉诱导和维持中的常用组合，异丙酚作用于GABAA受体，阿片类药物则作用于μ-阿片类受体，已有的大量关于这两类药物的药效学研究中的大多数显示异丙酚和阿片类之间存在协同作用，如异丙酚与瑞芬太尼[9-13]，异丙酚与阿芬太尼[12-17]，异丙酚与芬太尼[13,18]；另有部分研究得出不同的结论，如有报道发现异丙酚与芬太尼[19]联合应用表现为相加作用。舒芬太尼是阿片类药物中研究相对较少的一种，目前对于异丙酚和舒芬太尼的相互作用的性质仍有不同意见，协同作用[13]和相加作用[20]都有报道，出现这些不同的结论可能与研究者模型的选取、观测效应及其评价标准以及研究的浓度范围等因素都有一定的关系。
首先是反应曲面的模型选择问题。目前常用于拟合反应曲面的模型包括Logistic 回归模型、Greco 模型、Minto模型等，Minto曾经提出的理想的模型所需要的条件[12]，一般而言这3种模型基本都能够满足。虽然都可以用于拟合各种数据类型的反应曲面，但这三种模型各有优缺点，如Minto 模型更适合拟合数据变量而不是二分类变量，Greco 模型和Logistic 回归模型用于拟合二分类变量优于Minto 模型，特别是那些根据多重标准分类的二分变量，例如本研究中采用血压、心率、双频指数等多种指标综合评判麻醉深度形成的二分类变量。在本研究中，大部分数据都属于二分类变量，因此我们选择Greco 模型、Logistic 回归模型和线性回归模型三者用于拟合浓度-效应数据，并根据模型拟合的统计学差异、拟合优度、参数标准差、AIC标准等多种参数确定最终的药效学模型，以期尽可能减小因模型本身引起的误差。当然Logistic 回归模型本身也存在一些弊端，如图9，当异丙酚和舒芬太尼效应室浓度均为0时，理论上药物效应应为0，但实际上这只有在拟合的参数b0无穷大时才可能出现。因而，图9中舒芬太尼浓度为0时，仍然存在部分效应，此即为 Logistic 回归模型采用自然对数作为拟合工具才会出现的特有的问题。
其次，所观测效应是否能够灵敏的反应麻醉深度的变化，也是可能影响最终结果的因素。二分类变量的观测指标很大程度上忽略了某些细微的变化，简单的说，即二分类变量人为的将连续变化的监测指标分割为全或无，而忽略了变化的过程。为此我们引入了BIS这一灵敏的监测项目作为观测指标之一，以期能早期发现某些值得注意的、但是二分类变量无法及时发现的麻醉深度的变化，并相应的对麻醉深度的评价标准作出了改良。虽然如此，但是我们仍然没有发现在临床常用浓度范围内异丙酚－舒芬太尼联合应用时两者之间存在协同作用。
最后，所研究药物的浓度范围不同，所得的相互作用类型也可能会有不同。所有的药效学研究都是在某一药物浓度范围内进行的，在这一设定的浓度范围内得到的结论在其他浓度下不一定符合实际情况，两者之间的反应类型可能会发生改变，Noseda等人曾经描述过这种情况[21]。我们的研究发现在临床常用浓度范围内，异丙酚－舒芬太尼联合应用对于意识状态以及抑制各种不良刺激引起的应激反应均表现为简单的相加作用，与国外学者的研究结果相似[20]，但是不排除在临床常用的浓度范围之外，异丙酚－舒芬太尼之间的相互作用存在协同或拮抗现象。
除了上述问题，样本量也可能影响药物相互作用类型的判定。据Short等人研究了多种试验设计方法后发现，交叉设计实验(crisscross design)对于描述两种药物间相互作用以及描述原始的反应曲面最为有效，且所需试验例数最少（只需要20例） [22]，而其他方法需要40例。因此我们采取了交叉设计实验的方法，在很大程度上避免了由于样本量较少而产生的数据可信度不高的问题。

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