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### (4) 静注2コンパートメント持続注入モデル(点滴静注2コンパートメントモデル)

用量q0をtif時間の間に一定速度で持続静注し、血液区画と組織区画に分布して、徐々に体外に排出されるモデル。 (3)と同じ表14.3.2のデータにこのモデルを当てはめると、静注1コンパートメント持続注入モデルよりもうまく当てはまります。 (注1)

表14.3.2 持続静注後の血中濃度データ(tif=0.5)
時間(hr) | 0 | 0.167 | 0.5 | 0.667 | 0.833 | 1 | 1.5 | 2 | 3
--- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | ---
血中濃度 | 0 | 0.517 | 1.175 | 0.658 | 0.47 | 0.399 | 0.307 | 0.289 | 0.213

○t ≦ tifの時
C1(t) = A{1 - exp(-αt)} + B{1 - exp(-βt)}　(α ＞ β)
C2(t) = C{1 - exp(-βt)} - D{1 - exp(-αt)}
○t ＞ tifの時(T = t - tif)
C1(t) = A{exp(-αT) - exp(-αt)} + B{exp(-βT} - exp(-βt)}
C2(t) = C{exp(-βT) - exp(-βt)} - D{exp(-αT} - exp(-αt)}
q0 = 100
k12 = α + β - k21 - ke = 3.07684
AUC(∞) = (A + B)tif = 2.46076
tmax = tif = 0.5 　　Cmax = C(tif) = C(0.5) = 1.11751 　　ClT = keVc = 40.6378
CSS = C(∞) = A + B = 4.92152

(注1)静注2コンパートメント持続注入モデルの微分方程式は次のようになります。

○t ≦ tifの時
… (1)
… (2)
○t ＞ tifの時
… (1)
… (2)

表14.3.2のデータの0.5〜3時間の血中濃度を対数変換し、0.167〜3時間をβ相と考え、T=t-0.5として皮むき法によってパラメーターA、α、B、βを求めると次のようになります。

A = 0.0220177　　α = 7.10388　　B = 2.77343　　β = 0.296298

これらの値を初期値としてガウス・ニュートン法でパラメーターを求めると、80回以上の反復計算の結果、次のような値に収束します。

推定値：A = 0.840851　　α = 4.75608　　B = 4.08067　　β = 0.181834
標準誤差：A = 0.141177　　α = 0.948894　　B = 2.31814　　β = 0.1521

これらのパラメーターの値を用いてk21、ke、k21を計算することができます。 そしてそれらの値を用いて他のパラメーターの値も計算することができます。