治疗药物监测与床旁检测技术：机遇与当前挑战的专业综述

　　本综述深入探讨了治疗药物监测（TDM）与床旁检测（POC）技术的前沿进展，系统比较了传统实验室分析与新兴POC设备在临床应用中的潜力，并强调了人工智能（AI）与模型引导的精确给药（MIPD）在推动TDM数字化与个性化医疗中的关键作用。

　　

背景：

治疗药物监测（TDM）长期以来仅局限于少数经典药物（如锂盐、地高辛、万古霉素等）的浓度监测，且严重依赖医院或社区医学实验室的大型分析设备。然而，大量药物实际上需要基于TDM的剂量调整，以优化疗效并减少毒性。当前TDM流程存在反馈周期长、操作复杂、成本高昂及临床解读困难等问题，限制了其广泛应用。近年来，随着床旁检测（POC）技术的快速发展，便携式设备有望直接将药物浓度测量带入病房、日间医疗单元和门诊诊所，从而极大缩短检测时间并提高TDM的可及性。

方法：

本综述采用叙述性综述方法，由多学科背景的作者团队（包括生物医学工程、药学、医学、计算机科学等领域专家）共同完成，旨在筛选并探讨最能反映POC TDM当前发展趋势和未来前景的文献，而非进行 exhaustive 的文献覆盖。

当前与未来需求：

医疗专业人员和患者对精确给药的首要需求是将TDM扩展到远多于当前范围的药物，涵盖抗感染药物、抗结核药、抗癫痫药、抗癌药、精神类药物及生物制剂等。其次，亟需缩短从处方到剂量调整的反馈回路，目前该过程在高效医院需数小时，在门诊则需数天。第三，TDM必须与数字化医疗系统连接集成，并纳入临床决策支持系统（CDSS），以便繁忙的临床医生能够理解并应用复杂的药代动力学（PK）计算结果。此外，采样技术的革新（如干血斑或容积吸收微量采样）也有助于实现更便捷、微创的患者自采样。

床旁检测技术：迫近的机遇：

POC设备要广泛应用于临床，必须轻便、价廉且易用。传统色谱和质谱技术虽精准，但难以微型化，不适合POC场景。因此，电化学和光学传感器成为两大主流技术路线。

电化学传感器借鉴了血糖仪的成功经验，可通过直接氧化还原反应或酶介导反应检测药物。已有研究成功实现了对多种药物（如抗癌药、抗抑郁药、麻醉药等）在临床浓度范围内的测量，且部分设备已集成前端和后台电子系统，支持自动数据传输和连续监测。

光学传感器则基于抗体、适配体或药物受体，通过荧光、紫外光谱、表面等离子体共振（SPR）等技术实现药物定量检测。例如，拉莫三嗪、妥布霉素、左氧氟沙星等药物均已通过光学方法成功测量，且部分技术（如荧光检测英夫利昔单抗）已实现POC应用。

此外，离子敏感场效应晶体管（ISFET）和忆阻生物传感器等新兴技术也展现出极高灵敏度与集成潜力，例如PSA检测限低至阿托摩尔级别，tenofovir和imatinib的TDM应用也已得到验证。

采样方面，干血斑（DBS）和容积吸收微量采样（VAMS）等技术正推动家庭采样的实现，但需解决样本体积不一致、分布不均等问题。

模型引导的精确给药：适宜的发展：

POC技术缩短了检测时间，但药物浓度测量本身若无专业解读和剂量调整建议则毫无意义。传统TDM依赖稳态采样和“3倍法则”计算，无法利用更优药代动力学指标如药时曲线下面积（AUC）。

模型引导的精确给药（MIPD）通过群体药代动力学模型表征个体间和个体内变异，并识别显著的患者特异性协变量，从而提供先验和后验剂量建议。它允许任意时间采样，通过贝叶斯估计推算完整浓度曲线和AUC，并比较预测值与目标值来推荐剂量调整。

模型选择是MIPD的核心挑战，现有软件通过算法引导、模型平均或集成学习等方法优化模型适用性。MIPD还可整合药效学（PD）模型和生物标志物（如感染领域的白细胞介素、降钙素原），以更全面评估疗效和毒性。

尽管MIPD前景广阔，但其临床获益仍需更多前瞻性研究验证。未来，结合POC的快速检测，MIPD有望实现闭环剂量调整，即通过连续监测实时自动调节输注泵给药，已在抗生素、抗癌药等领域取得初步成果。

治疗决策的数字化：即将到来的演进：

机器学习（ML）正在推动治疗决策的数字化。在精确给药方面，ML通过分析患者特异性数据（遗传标记、器官功能、用药史等）优化给药方案，其方法包括监督学习（如神经网络、支持向量机）、强化学习（RL）等，并已成功用于他克莫司等药物的剂量预测。

在POC设备中，ML可实现实时数据处理、信号分析和自动决策。例如，基于卷积神经网络（CNN）的微全息系统可精准分类淋巴瘤细胞；阻抗流式结合支持向量机可评估抗癌药疗效；电化学传感器结合ML可从循环伏安图中识别和定量多种药物。

数据管理方面，POC与MIPD软件需通过电子健康记录（EHR）互联，采用HL7 FHIR、OpenEHR、IHE等标准促进数据交换，但TDM领域尚未完全标准化。数据质量至关重要，需规范数值字段和单位输入，而POC设备自动记录采样时间有助于避免人为错误。

结论、差距与展望：

TDM有望借助POC设备和数字技术扩展至更多药物。便携式传感器、MIPD和数字连接技术正推动TDM成为高级数字医疗系统的组成部分。然而，仍存在诸多挑战：研究资源有限、制药公司兴趣不足、监管问题、医护人员接受度低以及技术障碍等。未来，技术进步将继续推动精确给药发展，通过图形界面、无缝EHR连接和ML方法进一步整合人工智能与贝叶斯推断，最终使TDM更为普及，让精准医学惠及更多患者。