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抗真菌治疗药物浓度预测模型推出

发布时间： 2026-05-25

记者5月20日从陆军军医大学西南医院获悉，该院陈勇川教授团队将人工智能技术与传统药学方法相结合，开发出一套可实时预测老年患者体内真菌治疗药物浓度的创新模型，为老年患者的抗真菌治疗提供更精准、更安全的用药保障。相关成果日前发表于国际学术期刊《药物设计、开发与治疗》。

　　据介绍，伏立康唑是目前临床治疗侵袭性真菌感染最常用的药物之一。然而，这种药物的“脾气”难以捉摸：有效剂量与中毒剂量之间的范围极窄，药量少了治不好病，药量多了又可能损伤肝脏、神经系统。特别是对于老年患者而言，科学评估药物用量难度更大。如何更好地评估此类药物的使用量，让患者获得更优治疗效果，成为学界关注的焦点。

　　“为了解决这一难题，我们把目光投向了人工智能。”陈勇川介绍，此次研究收集了270名老年患者的临床数据。团队首先通过药代动力学建模，分析出每位患者体内药物代谢的个体特征，再将这些特征与患者的年龄、体重、肝功能指标、炎症水平等多项临床信息一同“喂给”人工智能模型进行学习训练。团队从9种主流人工智能算法中，筛选出预测能力最强的三种进行组合，并通过大量计算反复调整三者的权重配比。经过反复优化验证，最终构建出一套精度更高的集成预测模型。

　　“我们在建模过程中特别注重实用性。”陈勇川介绍，团队运用特征筛选技术，将模型所需的输入指标从31项减至9项，医生只需在电子病历系统中提取患者常规检验数据并输入预测界面，系统即可实时给出血药浓度预测值，供临床医生在拿到化验结果前参考，及早调整用药方案，降低药物过量或不足的风险。

　　“该模型不仅填补了老年患者伏立康唑浓度预测领域的研究空白，更让临床医生在等待化验结果的数小时内就能获得参考依据，真正做到‘早预判、早调整’，有效降低药物中毒或治疗失败的风险。”陈勇川说，未来研究团队将进一步扩大研究规模，开展多中心验证，并持续优化预测工具的易用性，助力老年患者抗真菌治疗迈向更精准、更安全的新阶段。

（来源：科技日报 作者：雍黎）