课题背景：结核病是世界上最严重的疾病之一。异烟肼是抗结核治疗的一线药物。现有数据显示，约50%的人群无法达到现行治疗区间，逐年增加的有效率提示当前治疗区间在中国人群的适用性存疑。传统血药浓度监测依赖固定时间采样、忽略个体间差异、药动学参数估算准确度低，无法建立良好的PKPD关系，也进一步提示需要精准预测体内暴露来建立 PKPD 关系，指导异烟肼中国人群治疗窗的制定。
研究方法：创新性采用机器学习、药物基因组学及定量药理学等方法，精准匹配模型预测结核患者体内异烟肼暴露情况，并通过效应-暴露（E-R）分析建立有效暴露区间。
研究成果：已发表SCI论文一篇（Q1 IF4.8）、国际临床药理学大会壁报交流、BJCP会议摘要收录、 申请专利一项。
课题意义：改善传统血药浓度检测常见的变异大、依赖固定时间采样（给药后 2h）、体内暴露预测准确度低等问题，实现不同人群的异烟肼暴露精准预测，为我国异烟肼精准用药指南提供科学依据，有助于更安全有效地使用异烟肼。
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巨舸航
本硕毕业于苏州大学、兰州大学，2021年进入中南大学湘雅医院临床药理研究所攻读博士学位。目前已发表论文11 篇，其中第一作者发表SCI论文3篇，CSCD 1篇。主译定量药理书籍1部，参编书籍2部，申请专利1项。主持或参与定量药理项目超20项，主攻群体药动学/药效学研究、PKPD建模、暴露-效应分析，在临床前转化 PKPD、最低有效剂量确定、肿瘤及抗感染精准给药、采样策略优化等领域。
