[发明专利]一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法

权利要求书

1.一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法，其特征在于，包括：

采集包括不限于患者个人数据、基于器官移植患者的他克莫司临床用药数据、基因检测数据的模型建立数据；

对采集的模型建立数据进行管理和统计分析；

所述对采集的模型建立数据进行管理具体为：采用编制统一格式的CRF表和汇总信息表录入数据并制定统一的录入规则；进行CRF表信息收集，同时核对已经完成填写的病例观察表并录入电子汇总表；

基于模型建立数据建立器官移植的他克莫司剂量模型，所述器官移植的他克莫司剂量模型的建立包括数据整理、基础结构模型、协变量纳入、模型验证；

所述模型建立中的数据整理包括：数据收集完毕后，可纳入的数据按要求编辑用于NONMEM软件分析的数据文件，条目包括TIME、DV、ADDL、II、AMT、EVID、MVD以及协变量，转存为NONMEM可识别的.csv格式；

所述模型建立中的基础结构模型包括：

分别采用不同的房室模型进行数据模拟，比较不同房室模型之间目标函数OFV的变化，OFV最小者纳入，所述房室模型包括一房室、二房室以及非房室模型；

随后确定个体间随机效应模型和残差模型，个体间随机效应模型包括加和型、比例型和指数型的形式，针对不同形式分别进行计算比较OFV值，OFV值最小者纳入；残差模型包括加和型、比例型和混合型；

所述协变量纳入包括采用向前纳入和向后剔除法进行协变量纳入；

所述模型验证的方法包括内部数据验证和外部数据验证，所述内部数据验证的方法采用自举法进行，所述外部数据验证采用建模以外数据进行验证。

2.根据权利要求1所述的一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法，其特征在于，所述模型建立数据采集的数据范围，包括但不限于表型及测序组学数据、医院的HIS、LIS、PACS、电子病历数据、电子病历非结构化数据中文本挖掘的数据、病人随访信息。

3.根据权利要求1所述的一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法，其特征在于，所述患者个人数据至少包括：患者编号；人口学特征：性别、种族、籍贯、年龄、身高、体重；生活习惯：吸烟、饮酒、喝茶、喝咖啡；基础疾病：移植前诊断、移植前合并疾病；移植手术相关信息：移植时间、入组时移植术后时间、移植手术类别、移植受者群体反应性抗体PRA值、器官冷缺血时间。

4.根据权利要求1所述的一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法，其特征在于，所述基于器官移植患者的他克莫司临床用药数据包括：

(1)药品信息：生产厂家、生产批号、生产日期；

(2)他克莫司给药方案：起始服药日期、服药时间、给药频次、给药剂量；

(3)他克莫司浓度测定：采集静脉血全血样本，记录浓度监测日期、测定日采血时间、他克莫司浓度测定值；

(4)检测方法：检测方法、试剂信息、检测的线性范围、仪器型号、仪器厂家；

(5)生化指标：血常规、肝功能、肾功能、凝血功能、空腹血糖、尿酸；

(6)合并用药，收集浓度监测前7天内连续服用的药物，以及患者合并用药的名称、给药剂量、给药频次。

5.根据权利要求1所述的一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法，其特征在于，所述基因检测数据为患者的他克莫司代谢相关的系列基因型。

6.根据权利要求1所述的一种器官移植患者他克莫司用药剂量精准预测方法，其特征在于，所述对采集的模型建立数据进行统计分析，包括：

对性别、年龄、身高、体重的人口学资料进行描述性分析；

对于连续性变量首先采用正态分布检验，如符合正态分布，则使用平均值±标准差的形式描述；如不符合，使用中位值和上下四分位数描述；

对于二分类变量，采用频数和构成比描述；

采用χ2检验进行Hardy-Weinberg遗传平衡检验。