基于模型预测动物可食组织中兽药残留研究进展

孙灵灵，杨　帆，李亚男，白景英，王　丹（河南科技大学动物科技学院，河南洛阳471003）



基于模型预测动物可食组织中兽药残留研究进展

孙灵灵，杨帆＊，李亚男，白景英，王丹
（河南科技大学动物科技学院，河南洛阳471003）

摘 要：动物可食组织中残留的兽药会对消费者的健康造成直接或潜在的危害，因而受到消费者及兽药监管部门的关注。应用模型预测兽药残留不但能够节省实验动物，而且还能够得到准确的预测结果。论文介绍了5种常见的兽药残留预测模型，即房室模型、组织-血浆浓度相关性模型、群体药动学模型、生理药动学模型和蒙特卡洛模拟，比较了各自的优缺点，分析了应用这些模型预测兽药残留过程中存在的问题。

关键词：兽药；残留；预测；模型；食品安全

当前，动物源食品的安全问题越来越受到政府和消费者的关注，兽药残留是影响动物源食品安全的一个重要方面［1］。在兽医临床中，最常使用的兽药包括抗微生物药、抗寄生虫药和消毒防腐药，这些药物在动物疾病的预防和治疗方面起到了重要作用，一旦不规范使用时，很容易残留在动物源食品中，对食用者的健康造成直接或潜在的危害。在畜牧业养殖中，用于促进生长、维持同步发情等非预防及治疗用途的抗微生物药及生殖激素类药物的品种和数量也在不断增加，这些都加剧了兽药残留发生的风险。消费者长期摄入残留在动物源食品中的这些兽药，不但会发生过敏反应等直接伤害，有些药物或代谢物还具有激素样作用，会导致儿童早熟，引起繁殖和发育紊乱；此外，长期摄入低残留量的抗微生物药，还会引发细菌耐药性问题，导致人类感染性疾病治疗困难。目前，世界各国的监管机构均加强了对动物源食品中兽药残留的监控力度，研究者也力图通过模型化的方法预测动物源可食组织中的兽药残留。本文对常见的兽药残留预测模型进行详细介绍，并比较了不同模型各自的优缺点，分析了应用这些模型预测兽药残留过程中存在的问题。

1　常见残留预测模型

1.1房室模型

房室模型（compartmental model，CM）属于兽医药物代谢动力学范畴。房室是具有动力学“均一”特性的抽象隔室，凡在同一个房室内的各部分药物均处于动态平衡。也即按照药物在动物体内浓度-时间的转运规律，把动力学上一些可以区分的不同速度过程加以组合规定为房室。最常见的CM有单室模型、双室模型和三室模型，按照给药途径不同又可分为血管内给药和有吸收两种不同类型。大多数药物制剂不管属于哪种房室模型，其消除相均符合线性消除规律，这是应用CM预测兽药残留的基础。

应用CM预测兽药残留即属于线性回归分析过程。在该过程中，需要首先对消除相的浓度-时间数据进行对数化处理，之后将对数化的浓度对时间做线性回归，找出代表药物消除的速率常数，最后以此结合已测得的已知时间点样品中药物的浓度推算出可食组织中药物浓度低于最高残留限量（MRL）的时间，即获得了该药的休药期。

在CM分析过程中，采样通常以血浆或血清为主，以此计算得到的休药期与利用可食组织计算得到的休药期可能存在较大偏差。另外，在进行线性回归分析前，必须对浓度-时间数据进行检验［2］，如方差齐性检验、对数线性检验和误差正态性检验。一般剂型的药物通常都能够符合如上三个检验，但对于某些缓控释制剂来说，其消除过程往往是非线性的，此时如果还利用该法预测兽药残留的话，其结果往往会出现较大偏差。

1.2组织-血浆浓度相关性模型

利用组织-血浆浓度相关性（tissue-plasma correlation，TPC）模型预测兽药残留的步骤为：首先进行某给药途径下兽药的残留消除试验，获得给药后不同时间点各可食组织及血浆中的药物浓度，然后将组织中药物浓度和血浆中药物浓度进行回归分析，找出两

者间的数学关系式，之后利用血浆中药物浓度预测组织中药物浓度。

江海洋等［3］建立了牛皮下注射爱普菌素后组织中药物残留预测的模型，其研究中，研究者共选用了11种不同的函数模型来分析组织和血浆中爱普菌素浓度间的关系，发现能够表征肌肉、肝脏、肾脏和脂肪中药物浓度与血浆中药物浓度间关系的函数模型分别为幂曲线函数、对数函数、对数函数和幂曲线函数，且以上4种组织浓度与血浆浓度间的相关系数分别为0.920、0.936、0.906和0.919。Yang B等［4］建立了肥育猪连续饲喂喹乙醇30d后药物的残留标示物3-甲基喹噁啉-2-羧酸在猪组织和血浆中浓度相关性模型，组织和血浆中药物浓度回归方程的相关性系数在0.92以上，说明可以利用血浆中的代谢物浓度预测组织中的代谢物残留。Chiesa O A等［5］则开展了牛体内磺胺地索辛的类似研究，证实可应用TPC模型预测小公牛连续静脉注射磺胺地索辛后组织中的药物残留。

以上研究证实不同药物在不同动物组织和血浆中的浓度回归方程均具有较高的相关系数，说明应用该法能够预测兽药在可食组织中的残留。但该法仅反映了血浆和组织中药物浓度间的纯数学关系，不涉及药物吸收、分布、代谢和排泄（ADME）过程中的机理，利用该模型获得的组织和血浆中药物浓度间的数学关系式仅适用于特定的给药方案和特定的动物群体，无法进行不同给药方案间、同种属动物不同种群间或不同种属动物间的外推，限制了该方法的应用范围。

1.3群体药动学模型

开展群体药动学（population pharmacokinetics，PPK）模型研究的最初目的是为了进行个体化给药。PPK模型定量地考察了动物群体中药物浓度的决定因素，包括群体典型值、固定效应参数、个体间变异和个体自身变异。利用该模型可以研究动物给予标准剂量方案时，药动学参数的个体差异，使临床给药方案更加方便、合理、有效，从而提高疗效、减少不良反应。将PPK模型用于兽药残留预测的初衷是源于以下事实：兽药残留休药期是某一特定制剂在特定的给药方案下在某一动物群体中的休药期，而非针对某个动物个体。针对同一制剂的同一给药方案，不同动物体内的药物处置过程是有个体差异的，有时该差异还较大，因此同一制剂在同种动物不同个体间的休药期也可能存在明显差别。而传统的组织残留消除研究，是在自然生产的条件下给动物暴露化合物后，在一系列时间随机宰杀动物、采集组织样品、测定组织中残留标示物（原型或代谢物）的浓度。每个动物在每个时间点只有一个样本，所用动物数量有限，以致数据的个体差异大、零乱，影响残留预测的准确性［3］。因此，有学者提出应用PPK模型来预测兽药残留。PPK模型预测得到的休药期是基于整个动物群体的，而且预测过程中考虑了动物年龄、性别、体重和肝肾功能，以及给药途径等因素对药物处置过程的影响，预测结果会更准确。

Wu H等［6］建立了不同给药途径（静脉注射、皮下注射、肌内注射和灌胃给药）下氟尼辛在健康肉牛体内的PPK模型，利用所建模型成功预测了不同给药途径下氟尼辛在健康肉牛体内的残留休药期。研究结果表明，用该法预测得到的休药期要长于应用线性回归分析法计算得到的结果。Wu H等［7］还利用该模型预测了疾病状态下氟尼辛在肉牛肝脏中的残留浓度。

1.4生理药动学模型

生理药动学（physiologically based pharmacokinetics，PBPK）模型是一种模拟机体循环系统的血液流向，将各器官或组织相互联结起来而建立的整体模型［8-9］，该模型中包含了各组织的体积（V）和血流速率常数（Q）、药物在各组织中的组织-血浆分配系数（P）、药物的肝脏和肾脏清除率（Clhe和Clre）等参数，能够从机理上预测药物在动物体内的ADME过程。根据药物在动物体内的分布特点，可将PBPK模型分成血流限速型和膜限速型两种，前者中，各组织的血流灌注速度是药物分布的限速因素；后者中，药物的跨膜转运则是药物分布的限速步骤。血流限速型PBPK模型最为常见，大多数药物均符合血流限速分布特点，在目前已有的兽药PBPK模型中，仅有泰拉霉素（tulathromycin；易溶于水，分子质量高达806.23）在山羊体内的分布符合膜限速特点［10］。

Brocklebank J R等首次应用PBPK模型预测了鲑鱼多次混饲土霉素后药物的残留休药期，在9℃和15℃水温下分别为60d和49d；随后，Craigmill A L建立了土霉素在绵羊体内的PBPK模型，预测了绵羊单次肌内注射土霉素后药物在注射部位、肝脏、肾脏、肌肉和脂肪中的残留情况。该模型不但包括了动物机体主要的可食组织，还引入了一个两房室的药物吸收模块来模拟药物的吸收，并以Clre来模拟药物的清除。Burr J L等［11］将PBPK模型的应用领域拓展到了兽药残留休药期的预测，其先后建立了3个PBPK模型用于研究磺胺二甲嘧啶在猪体内的残留和磺胺二甲嘧啶与氟尼辛葡甲胺的相互作用［12］、预测磺胺二甲嘧啶在猪体内的残留休药期［13］。在所建的3个模

型中，V和Q等参数均来源于文献报道，而P值则由试验获得。Cortright K A等［14］建立了咪达唑仑在肉鸡体内的PBPK模型，预测了肉鸡单次静脉注射咪达唑仑后药物在肝脏、肾脏、肌肉和脂肪中的分布情况，并将肉鸡PBPK模型外推到火鸡、雉鸡和鹌鹑，成功预测了咪达唑仑在3种野禽体内的分布情况。Yuan L G等［15］建立了沃尼妙林在大鼠体内的PBPK模型，并将该模型外推到猪，预测了沃尼妙林在大鼠和猪各组织中的分布情况，并预测了沃尼妙林在猪体内的残留休药期。本文作者所在课题组在此方面也开展了很多有意义的工作，先后建立了多个PBPK模型，预测了多西环素［16］、氟苯尼考［17-18］、泰拉霉素［19］和氟甲喹［8］在不同动物体内的残留。

1.5蒙特卡洛模拟

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation，MCS）是一种基于给定变异范围的随机数生成方法［20］。如前所述，兽药残留休药期是针对于整个动物群体的，如果试图通过增加实验动物数量来提高休药期预测结果准确性的话，不但会增加试验成本，而且还会引入不同实验动物对同一药物处置间的个体差异，因此有学者提出了应用MCS来预测兽药残留休药期的方法。具体过程如下：首先通过实验获得代表药物处置速率各参数的可能性概率分布函数，然后进行MCS，使各参数按照已知的可能性概率分布函数随机取值，每取一个数值即相当于进行了一次模拟，利用计算机程序进行成百上千次模拟后，即相当于获得了成百上千只虚拟动物。将这些随机取值的参数加入到PPK模型或PBPK模型中，即可预测得到成百上千只动物体内组织浓度的预测值。模拟次数越多，预测结果越准确。目前MCS法多和PPK模型［6-7］或PBPK模型［13，16，21］结合使用来预测兽药残留。

2　各预测模型的优缺点分析

以上几种预测模型各有优缺点。CM操作简单，目前应用最广泛，但其仅适用于具有线性消除特征的药物，如果药物的浓度-时间数据无法满足检验要求时，则无法利用该法预测兽药残留，且该法对注射部位的兽药残留预测效果差，预测结果也未考虑ADME过程中的机理及动物个体间的变异，结果不能进行外推。TPC模型虽然操作最简便，但其预测结果仅能反应组织浓度和血浆浓度间的纯数学关系式，未考虑药物处置机理及动物个体间的变异，也不能外推。TPC模型仅适用于特定药物在特定给药方案下在特定动物群体中的残留预测。PPK模型考虑了药物处置过程中的动物个体间差异，也能够量化动物种属、年龄、性别、肝肾功能等因素对预测结果的影响，但模型中往往只包含消除器官，无法预测主要可食组织（肌肉和脂肪）中的兽药残留，而且试验中要使用大量动物，建模过程也极其复杂，同时预测结果也无法进行外推。PPK模型最常用于制定个体化给药方案，用于预测兽药残留时，通常仅能预测肝脏或肾脏中的药物浓度。MCS虽然考虑了药物处置过程中的动物个体间差异，但它单独使用时无法预测残留。与前述四种方法相比，PBPK模型具有无法比拟的优势，尤其是当其与MCS合用后，既考虑了药物处置过程中的机理，又考虑了动物个体间的差异，能够预测不同生理或病理条件下的兽药残留，且预测结果可以外推。但PBPK模型中包含了大量的解剖学和生理学参数，目前这些参数仅在猪［15］、鸡［18］和绵羊［9］体内有所报道，这限制了PBPK模型的应用范围。

3　存在的问题

基于模型预测动物可食组织中的兽药残留能够减少实验动物用量、增加兽药残留休药期计算结果的准确性，但目前兽药残留模型预测尚处在发展的初级阶段，还存在以下几方面问题：①模型复杂，一般人较难掌握。以上提及的CM、PPK模型及PBPK模型均非常复杂，涉及到大量的数学和计算机知识，需要专业的建模软件，且还需要研究者掌握一定的计算机程序语言知识，这些均限制了这些模型的使用范围；②对模型预测结果的验证尚无统一标准。目前，研究者提出了很多验证模型预测结果的方法，如眼观比较法、预测浓度和实测浓度的残差分析法、预测休药期的实际验证法等，这些方法尚未得到广大研究者的一致认可，且有些方法的验证结果间彼此矛盾，因此降低了模型预测结果自身的可信度；③兽医临床中，供食用的动物品种繁多，给药途径多样，任何模型均较难面面俱到，因此实难建立普适的模型来预测各种药物在不同动物体内的残留。

4　小结

兽药残留是一个极其复杂的过程，受动物种属、给药途径、动物健康状况、温度和饲养条件等多方面因素的影响。因此，准确预测动物可食组织中的兽药残留必将是一个极其艰难的过程，这也不是仅靠兽医工作者能够单独完成的工作，还需要数学、计算科学及软件科学等领域的研究人员共同参与解决。我们希望在不久的将来兽药残留的模型预测能够得到长足的发展，能够更好地为动物源食品安全保驾护航。

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Progress on Prediction of Veterinary Drug Residues in Edible Tissues Based on Modeling

SUN Ling-ling，YANG Fan，LI Ya-nan，BAI Jing-ying，WANG Dan
（College of Animal Science and Technology，Henan University of Science and Technology，Luoyang，Henan，471003，China）

Abstract：The residues of veterinary drugs can directly or potentially damage human health，and the focus of public and regulatory authorities'concern.Some overseas researchers have proposed use of modeling to predict veterinary drug residues in edible tissues.Theses applications not only save animals but also provide more accurate predicted results.In this study，five prediction models，including compartmental one，tissue-plasma correlation one，population pharmacokinetics one，physiologically based pharmacokinetics model，and Monte Carlo simulation，were introduced，the advantages and disadvantages were compared among these models，and some problems in predicting residues based on modeling were analyzed.

Key words：veterinary drug；residue；prediction；modeling；food safety

通讯作者

作者简介：孙灵灵（1990-），女，河南洛阳人，主要从事动物药学研究。＊

基金项目：国家自然科学 （31402253）；河南科技大学SRTP项目（2014267）

收稿日期：2014-10-14

中图分类号：S859.84

文献标识码：A

文章编号：1007-5038（2015）05-0099-04