Page 89 - 《中国药房》2026年8期
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[22]
          症的研究及个案报道多聚焦于癫痫或精神疾病患者，而                           积累有关 。尽管目前尚无直接证据证实超重与高氨
          针对神经重症患者这一特殊人群开展的研究相对缺乏。                           血症的关联，但本研究结果提示了其作为独立危险因素
          神经重症患者（如脑出血、脑梗死、颅脑外伤等）因中枢                          的潜在价值，临床需予以关注。
                                                       [2]
          神经系统损伤易继发癫痫，是应用 VPA 的主要人群 。                            值得注意的是，既往研究报道，合并使用肝药酶诱
          本研究共纳入172例使用VPA治疗的神经重症患者，其                         导剂（如苯巴比妥、苯妥英钠、卡马西平）是 VPA 致高氨
          中 73 例（42.44%）发生高氨血症，发生率略高于文献报                     血症的危险因素 ，但本研究中仅11例患者合并使用苯
                                                                           [23]
                            [4]
          道的一般人群（36%） ，这一差异可能与神经重症患者                         巴比妥，且并未发现合用该药与VPA致高氨血症发生之
          特殊的病理生理状态有关：中枢神经系统损伤所致应激                           间的显著关联，可能与本研究纳入人群主要为术后预防
          反应、多器官功能紊乱、蛋白分解代谢异常以及多药联                           性使用VPA的脑出血患者有关，此类患者合并使用苯巴
          合使用等因素均可干扰VPA的体内代谢过程，从而增加                          比妥等药物的比例较低，导致统计效能不足。另外，有
                            [14]
          高氨血症的发生风险 。                                        研究提出，使用高剂量 VPA、联用总载量较高的抗癫痫
                                                                                                [24]
              为了更好地识别 VPA 致神经重症患者发生高氨血                       药也是VPA致高氨血症发生的危险因素 ，但在本研究
          症的危险因素，本研究应用LASSO回归结合Logistic回                     中，虽然 LASSO 回归分析将 VPA 日均剂量筛选为关键
          归分析构建预测模型。通过LASSO回归对模型系数加                          变量，但经多因素 Logistic 回归分析判断其并非独立危
          以约束，从 12 个候选预测变量中筛选出 7 个关键变量，                      险因素，这可能与本研究纳入的样本量偏小有关，故
          有效降低了模型的过拟合风险，提高了模型的可解释                            VPA 剂量与神经重症患者高氨血症发生风险的相关性
            [15]
          性 。随后，本研究对筛选出的 7 个关键变量进行多因                         仍需进一步证实。
          素 Logistic 回归分析，并基于其分析结果构建列线图预                         本研究存在如下局限性：首先，纳入样本量有限，可

          测模型，以更好地展示各预测变量与高氨血症风险之间                           能影响模型的泛化性能；其次，LASSO回归分析仅能基
          的关系，提高了预测模型的可读性和实用性。同时，本                           于线性关系筛选预测变量，而VPA致高氨血症与各变量
          研究通过 ROC 曲线、校准曲线、DCA 证实，所建预测模                      之间可能存在复杂的非线性关系，未来可引入机器学习
          型的预测性能较好，在临床风险评估方面具有一定的有                           方法进一步探索；此外，本研究仅纳入常规临床变量，可
          效性和准确性。本研究所建预测模型中，VPA 血药浓                          能忽略了某些关键生物标志物数据（如尿素循环障碍相
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          度、白蛋白、BMI≥24.0 kg/m 、合用苯二氮             类药物是        关基因检测数据）；最后，本研究缺少外部验证结果，模
          VPA导致神经重症患者发生高氨血症的独立危险因素，                          型的稳定性及适用性尚需进一步确认。在后续研究中，
          而血清尿素则是独立保护因素。                                     本课题组将进一步扩大样本量并收集其他临床机构的
              VPA 致血氨升高的主要机制是 VPA 可抑制尿素循                     相关数据，全面总结VPA致神经重症患者血氨升高的预
          环途径中的关键酶[如氨甲酰磷酸合成酶 1（carbamoyl                     测变量，同时结合其他机器学习或深度学习技术以进一
          phosphate synthetase 1，CPS1）]，从而导致体内的氨无法           步提高模型的预测能力。
          通过尿素循环清除 。本研究发现，用药前血清尿素水                               综上所述，合并使用苯二氮               类药物、BMI≥24.0
                          [16]
          平较高的患者发生高氨血症的风险反而较低。笔者分                            kg/m 、高VPA血药浓度、高白蛋白是VPA致神经重症患
                                                                 2
          析认为，这可能与尿素循环的功能储备有关，较高的尿                           者发生高氨血症的独立危险因素，而高血清尿素则是其
          素水平在一定程度上反映了机体尿素循环通畅、CPS1                          独立保护因素；基于上述因素构建的风险预测模型的区
                                                      [17]
          活性充足，对 VPA 的抑制作用具有较强的代偿能力 。                        分度、一致性、临床实用性均较好，可用于预测VPA致神
          此外，VPA 血药浓度与高氨血症的发生显著相关，高血                         经重症患者发生高氨血症的发生风险。临床实践中应
          氨组患者的VPA血药浓度显著高于正常组，与既往研究                          加强对具有上述独立危险因素患者的血氨监测、合理调

          结果  [18―19] 基本一致。本研究还发现，治疗前较高的白蛋                   整 VPA 剂量、避免不必要的苯二氮              类药物联用，并注
          白水平与高氨血症发生风险的增加有关，推测可能由蛋                           意营养评估与干预，以降低高氨血症的发生风险，提高
          白负荷增加所致。有研究指出，高蛋白饮食是诱发高血                           患者预后。
                          [20]
          氨脑病的危险因素 ，《中国尿素循环障碍诊断治疗和                           参考文献
          管理指南》建议减少蛋白质摄入并避免使用白蛋白，以                           [ 1 ]  CARNEY N，TOTTEN A M，O’REILLY C，et al. Guide‐
          减轻机体氨负荷 。BMI≥24.0 kg/m 作为超重判定标                          lines for the management of severe traumatic brain injury，
                                          2
                        [21]
          准，可能与机体整体蛋白代谢负荷较高，进而促进血氨                                fourth edition[J]. Neurosurgery，2017，80（1）：6-15.

          中国药房  2026年第37卷第8期                                                China Pharmacy  2026 Vol. 37  No. 8    · 1043 ·
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