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基于模型的中药复方定量设计方法应用研究  学位论文  

  • 编号:
    8443a49f-cc7c-43ad-ad05-92b856e157ed
  • 作者:
    张密
  • 学位授予单位:
    上海中医药大学
  • 作者单位:
  • 导师:
    郑青山
  • 学位:
    硕士
  • 学位授予年份:
    2011
  • 论文答辩日期:
    3000/1/1
  • 中文关键词:
    中药复方;定量设计;抗惊厥作用;毒性反应;
  • 摘要:

    一、半夏与钩藤生物总碱联合抗惊厥作用及毒性反应的定量评价
       目的:利用已发表的半夏生物总碱(pine1lia total alkaloid,PTA)与钩藤生物总碱(uncaria total alkaloid, UTA)联合抗惊厥和毒性作用数据,全面定量评价其相互作用和组方合理性。
       方法:采用等效图法(isobologram)和计算机模拟技术,定量评价不同强度下(0%~99%)有效剂量(ED)和致死剂量(LD),并综合计算其获益指数(BI)、治疗指数(TI)及安全指数(SI)。
       结果:3个配比(PTA:UTA=1:4,1:1,4:1)均有协同作用趋势。由于各配比高剂量组的有效率均低于70%,给参数计算和研究结论带来不确定性。PTA和UTA按4:1联用的毒性呈现拮抗作用,其它2个配比毒性拮抗作用不明确。基于ED和LD参数的综合分析,3个配比的BI均大于1,其中4:1配比的减毒增效作用明确,TI、SI显著增大。
       结论:PTA和UTA按4:1给药后安全性和有效性提高,呈现配伍优势。从方法学角度,本研究可对同类实验的设计和分析提供参考。
       二、基于回归模型的抗纤维化作用中药复方优选方法
       目的:采用多元回归模型和非线性混合效应模型(NONMEM)分析多组分、多配比、多剂量配伍数据,寻找最优组方,并通过内部验证及外部验证,评价本方法的稳定性及可行性。
       方法:实验数据源于文献,虫草多糖(X1)、丹酚酸B(X2)、苦杏仁苷(X3)、绞股蓝总皂苷(X4)共4个组分,按均匀设计形成8个配伍组,观察甲基亚硝胺纤维化模型大鼠肝组织肝羟脯氨酸(HYP)含量。以多元回归模型为基本模型,组分间相互作用作为固定效应,并考虑随机效应,通过NONMEM筛选变量,建立最终模型(复方预测模型),分析组方中交互作用,预测最优组方及其最大疗效(Emax)。
       结果:基本模型与最终模型均成功建立(P<0.001),由最终模型知,X3为主药,其次为X1;X2对整体药效作用不明显;X4对X1有拮抗作用;最优组方为X1:X3=160:160(mg/kg,ig),效应预测值为259μg/g。其它多组预测结果经验证表明,预测误差(3.8%~7.0%)在可接受范围。
       结论:采用NONMEM分析,可对多元回归模型各变量进行筛选,建立最终模型并考察各组分重要程度及其交互作用,能提供组方定量设计的必要信息。
       三、基于权重配方模型的NONMEM分析研究
       目的:基于权重配方模型,采用NONMEM法分析,对尿囊素、甲硝唑及地塞米松联合抗炎作用的组方合理性进行定量评价。
       方法:分析指标为小鼠腹膜组织纤溶酶原激活物(t-PA),权重配方模型为基本模型,组方间相互作用为固定效应,并考虑随机效应,通过NONMEM法建立最终模型,定量评价组方的联合抗炎作用及其间交互作用。
       结果:基于整体效应的权重配方模型建立成功(P<0.001),X1X2(X1尿囊素,X2地塞米松)作为固定效应加入模型,最终模型中甲硝唑对整体药效作用不明显,尿囊素与地塞米松存在较强协同作用,都是主要起效组分,最优剂量配比尿囊素:甲硝唑:地塞米松=400:131:8.0(mg/kg,ip)。
       结论:采用NONMEM分析,可全面考虑各组分间交互作用及个体间和个体内误差等随机效应,使权重配方法更加严谨,提供的信息量更大
       四、基于有效性与安全性相互作用的组方定量设计
       目的:基于有效性和安全性药物相互作用的定量分析,为优化光学异构体(Lkp与Dkp)的混旋体组方设计提供依据。
       方法:设计多配比、多剂量联用的Lkp与Dkp的小鼠镇痛抑制率实验及急性毒性实验。以权重配方模型分析药效学数据,等效线图法分析毒性作用数据,并使用TI及SI综合评价不同配比联用优势。
       结果:包含交互项的权重配方模型建立成功,数据拟合较好,2组分有显著的协同作用;等效线图法分析4个配比(Lkp: Dkp=4:1,6:1,8:1,1:8)均有毒性降低作用;Lkp: Dkp按1:8配比联用,其TI及SI均最大,体现较强的联用优势。
       结论:根据有效性与急性毒性试验数据类型不同的特点,采用两种分析方法结合使用,分析不同类型的实验数据,充分利用各自数据信息,并综合考虑有效性和安全性,分析结论更为可靠。

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