Evaluación del desempeño del software PrecisePK® en la individualización posológica de ácido valproico y litio en pacientes con desorden bipolar en el Hospital Clínico de la Universidad de Chile

Abstract

La individualización posológica basada en modelos farmacocinéticos poblacionales permite optimizar la terapia farmacológica en función de las características del paciente. Su aplicación en fármacos de estrecho margen terapéutico, como litio y ácido valproico, constituye una herramienta relevante para mejorar la seguridad y efectividad del tratamiento en trastornos psiquiátricos como el trastorno bipolar. Este estudio evaluó el desempeño del software PrecisePK® en la predicción de niveles plasmáticos de ácido valproico y litio en pacientes con trastorno bipolar del Hospital Clínico de la Universidad de Chile, como base para la individualización posológica. Se analizó la concordancia entre niveles plasmáticos predichos y observados mediante Bias, MAE, RMSE y gráficos de bondad de ajuste. También se evaluó el logro del rango terapéutico según las recomendaciones terapéuticas del software comparando su desempeño con la práctica clínica habitual, así como su capacidad para identificar la necesidad de ajuste de dosis, utilizando sensibilidad, especificidad, valores predictivos y curva ROC. El estudio fue retrospectivo y descriptivo, e incluyó a 69 pacientes hospitalizados entre enero de 2022 y junio de 2023, con al menos dos niveles plasmáticos consecutivos de alguno de los fármacos en estudio. Para ácido valproico, el MAE fue de 8,75 μg/mL y el RMSE de 10,88 μg/mL, en litio, los valores fueron de 0,12 mEq/L y 0,17 mEq/L, respectivamente. Con las dosis recomendadas por PrecisePK®, el 78,6% de los pacientes en tratamiento con ácido valproico y el 100% de aquellos tratados con litio lograron concentraciones dentro del rango terapéutico. En cuanto a la capacidad de clasificación, el software presentó una sensibilidad del 75% y un AUC-ROC de 0,90 para ácido valproico, y una sensibilidad del 62,5% con un AUC-ROC de 0,82 para litio. En conclusión, PrecisePK® mostró un desempeño adecuado en la individualización posológica de litio y ácido valproico, con predicciones plasmáticas precisas, buena capacidad para identificar la necesidad de ajuste de dosis y un alto porcentaje de niveles dentro del rango terapéutico. Estos hallazgos respaldan su potencial uso clínico en el manejo de pacientes con trastorno bipolar, aunque se requieren estudios prospectivos para confirmar su utilidad en contextos más amplios.

Model-informed dose individualization using population pharmacokinetic models allows for the optimization of pharmacological therapy based on patient-specific characteristics. Its application to narrow therapeutic index drugs, such as lithium and valproic acid, represents a valuable tool to enhance treatment safety and effectiveness in psychiatric conditions like bipolar disorder. This study evaluated the performance of the PrecisePK® software in predicting plasma levels of valproic acid and lithium in patients with bipolar disorder at the Clinical Hospital of the University of Chile, as a basis for dose individualization. Agreement between predicted and observed plasma levels was assessed using bias, MAE, RMSE, and goodness-of-fit plots. The attainment of therapeutic ranges according to the software’s recommendations was compared with standard clinical practice. In addition, the software’s ability to identify the need for dose adjustment was evaluated through sensitivity, specificity, predictive values, and ROC curve analysis. This was a retrospective, descriptive study including 69 hospitalized patients between January 2022 and June 2023, each with at least two plasma concentrations of either drug. For valproic acid, the MAE was 8.75 μg/mL and the RMSE was 10.88 μg/mL; for lithium, these values were 0.12 mEq/L and 0.17 mEq/L, respectively. Using the doses recommended by PrecisePK®, 78.6% of patients treated with valproic acid and 100% of those treated with lithium achieved plasma concentrations within the therapeutic range. Regarding classification performance, the software showed a sensitivity of 75% and an AUC-ROC of 0.90 for valproic acid, and a sensitivity of 62.5% with an AUC-ROC of 0.82 for lithium. In conclusion, PrecisePK® demonstrated adequate performance for the dose individualization of lithium and valproic acid, with accurate plasma level predictions, good ability to identify the need for dose adjustment, and a high proportion of patients achieving therapeutic levels. These findings support its potential clinical use in the management of patients with bipolar disorder, although prospective studies are warranted to confirm its utility in broader clinical settings.