随着药动学(PK)研究的逐步深入，特别是临床药理学的发展，治疗药物监测(TDM)越来越多地应用群体药动学(PPK)模型，即将日常收集的患者血药浓度信息按照PPK研究方法建模，然后依据模型计算个体PK参数，并预测患者给药后的血药浓度，再根据TDM得到患者的实际血药浓度值，调整给药剂量和频次使血药浓度位于目标范围内，从而达到精准治疗的目的。目前，TDM已在多种药物治疗中开展，包括免疫抑制剂[1-2]、抗肿瘤药物[3]和抗菌药物[4-5]等。

    通过TDM对患者的治疗药物进行剂量制订和调整，通常需要估算1个或多个PK参数，由此确定药物的暴露量，再据此调整药物的用法用量。由于大多数药物的暴露量无法直接测得，因此需要选取与其相关性良好的指标，谷浓度即是其一[1]。然而，单一谷浓度点的个体差异性较大，仅通过谷浓度确定治疗窗、调整给药方案的方法逐渐受到质疑。与选取单一谷浓度为监测指标的方法相比，选取多个采样点为指标可显著减少药物治疗不当情况的发生[6]。近年来，越来越多的学者认为，药-时曲线下面积(AUC)与疗效和毒性反应的相关性显著高于谷浓度 ......