重症监护病房患者艾沙康唑的药代动力学 (ICONIC)

真菌感染是对免疫功能低下患者的严重威胁，是重症监护环境中的主要负担。 唑类抗真菌药物是控制曲霉菌引起的感染和预防一般侵袭性真菌感染的最重要药物。 唑类目前用作侵袭性曲霉病的一线预防和治疗，它们的使用大大提高了总体人口的存活率。 最近，人们对重症患者的侵袭性曲霉病病例的认识有所提高，包括重症流感患者（流感相关肺曲霉病，IAPA）和最近的 COVID-19 相关肺曲霉病（CAPA）。 这些患者需要基于唑类的治疗，其中伏立康唑和艾沙康唑是推荐的首选药物。

与其他唑类药物相比，艾沙康唑是一种相对新型的唑类药物，具有良好的疗效、广谱抗真菌、良好的副作用和有限的药物相互作用。 艾沙康唑已注册用于成人侵袭性曲霉菌病和毛霉菌病患者的主要治疗，两性霉素 B 不适用。 艾沙康唑标签中的疗效和安全性信息主要来自健康志愿者的临床研究。 然而，某些特定患者人群的药代动力学可能与健康人群有很大差异。 由于多种因素，预计 ICU 患者中艾沙康唑的药代动力学会发生变化，例如 蛋白质结合的变化和液体分布的变化。 因此，艾沙康唑目前的标准给药方案可能导致 ICU 患者的结果不理想，类似于对氟康唑和棘白菌素的观察结果。 优化 ICU 患者现有抗真菌药物（如艾沙康唑）的给药方案对于提高临床结果率很重要。 迄今为止，关于艾沙康唑在危重患者中的药代动力学信息有限，最佳给药方案仍不确定。 通过这项研究，我们旨在描述 ICU 入院患者中的艾沙康唑药代动力学。

20 名入住 ICU 部门并接受艾沙康唑作为治疗真菌感染的标准护理的一部分的患者将被纳入研究。 在第 3 天和第 7 天之间，将在 t = 0（给药前）和输注结束后 t = 0.5、1、2、4、6、8 和 12 小时收集 8 个样品，以获得 PK 曲线。 如果可能，可以在停止艾沙康唑治疗后收集可选的额外样本。 将确定总的和游离的艾沙康唑浓度。 药代动力学模型将同时适用于所有个体的数据。 数据将使用非线性混合效应模型 (NONMEM) 进行分析。 NONMEM 是一种单阶段分析，可同时估计平均参数、固定效应参数、个体间变异性和残余随机效应。 由于可以考虑个体差异，因此该方法可用于密集采样和稀疏数据（以及在缺失值的情况下：每个患者的数据点数量不平衡）。

主要目标：

• 确定艾沙康唑作为标准治疗的一部分治疗ICU 患者侵袭性真菌感染的药代动力学。

次要目标：

• 旨在研究 ICU 患者中艾沙康唑的蛋白结合以及 ICU 人群中患者之间蛋白结合的变异性。
• 探讨是否可以从艾沙康唑总浓度预测未结合的艾沙康唑浓度。
• 评估 ICU 患者群体的药代动力学/药效学目标实现情况。