治疗窗与目标浓度

治疗窗是指药物暴露量既足以产生疗效，又低到足以使毒性风险可接受的范围。在此范围内，目标浓度（或目标暴露指数）是给药旨在达到的值。治疗窗越窄，剂量或患者对药物的处理方式的微小变化就越可能使暴露量从亚治疗水平变为中毒水平。

Definition

治疗窗是药物暴露的区间，下限是最小有效浓度，上限是毒性风险不可接受的浓度；目标浓度是该治疗窗内给药所指向的暴露值。

Scope

本主题定义了治疗窗，将其与相关的治疗指数概念区分开来，并解释了如何选择和使用目标浓度或暴露指标。它涵盖了为什么治疗窗是一个概率性的、基于人群的范围而非明确的界限，以及哪种暴露指数（谷浓度、峰浓度或药时曲线下面积）最能预测不同类型药物的疗效。它是对概念的参考性阐述，而非针对任何患者的目标值建议。

Core questions

• 治疗窗与治疗指数有何区别？
• 对于特定药物，哪种暴露测量（峰浓度、谷浓度或药时曲线下面积）最能预测疗效？
• 为什么公布的治疗范围是人群范围而非个体阈值？
• 目标浓度如何转化为采样和解释策略？

Key concepts

• 最小有效浓度
• 最小中毒浓度
• 治疗指数
• 人群衍生参考范围
• 谷浓度、峰浓度和AUC暴露指数
• 时间依赖性与浓度依赖性效应
• 概率性目标达成

Key theories

浓度-效应（目标浓度）框架

疗效和毒性被视为浓度的函数，因此定义一个目标浓度范围将给药问题转化为实现并维持在预测有效和耐受范围内的暴露量的问题。

Mechanisms

疗效和毒性均随暴露量增加而升高，但遵循不同的浓度-效应曲线；产生足够疗效的浓度与产生不可接受毒性的浓度之间的差距定义了治疗窗。暴露特征的哪个方面重要取决于药物的药效学：对于某些药物，峰浓度驱动疗效，而对于另一些药物，谷浓度或浓度-时间曲线下的累积面积则驱动疗效。Craig关于抗菌药物的研究说明了如何从浓度-效应关系中识别相关的暴露指数（例如，峰浓度与MIC之比或高于阈值的时间），然后将其作为给药目标。由于这些曲线来源于人群，因此公布的范围是高平均效益和可接受平均风险的区间，个体患者的反应可能超出此范围。

Clinical relevance

了解药物具有窄治疗窗和明确的目标浓度，解释了为什么此类药物是监测和精细剂量个体化的候选药物。本条目描述了如何构思目标以及哪种暴露指标能预测疗效；它具有教育意义，不提供任何个体的目标值或给药建议。

Evidence & guidelines

最能预测疗效的暴露指数是药物类别特异性的，来源于浓度-效应研究，正如抗菌药物的经典证明（Craig，1998）；潜在的目标浓度逻辑由Holford和Sheiner（1981）提出。与固定剂量相比，靶向浓度是否能改善结局，是针对具体药物而非普遍性地进行评估的（Touw et al., 2005）。

History

有用暴露范围的概念源于早期的剂量-反应药理学，并在浓度可以在患者体内常规测量后变得更加清晰。20世纪80年代初的药代动力学-药效学模型综合正式确立了目标浓度，而20世纪90年代的感染性疾病药理学阐明了不同药物最好通过不同的暴露指数而非单一谷浓度来表征。

Debates

单一治疗范围是否足够，还是目标应针对不同指数？

基于谷浓度的范围可能无法捕捉实际驱动疗效的暴露特征；对于许多药物，峰浓度或药时曲线下面积更具预测性，因此将治疗窗简化为一个数字可能会产生误导。

Key figures

• Nicholas Holford
• Lewis Sheiner
• William Craig
• Malcolm Rowland

Seminal works

• holford-sheiner-1981
• craig-1998

Frequently asked questions

治疗窗与治疗指数相同吗？

它们相关但不同：治疗窗是既有效又耐受的暴露范围，而治疗指数是比较毒性暴露与有效暴露的总结性比率。指数低的药物治疗窗窄。

为什么患者可能在治疗范围内但反应仍然不佳？

公布的范围来源于人群，代表平均效益和风险；个体敏感性各异，因此在范围内的浓度并不能保证任何个体都会有反应或没有毒性。