Batna Journal of Medical Sciences
Volume 13, Numéro 3, Pages 283-293
2026-05-29

Amikacine Et Insuffisance Rénale : Schémas Posologiques Optimisés Par Simulation Pharmacocinétique Selon Les Stades Kdigo. Amikacin And Renal Impairment : Optimized Dosing Regimens By Pharmacokinetic Simulation According To Kdigo Stages.



Auteurs : Bouaoua Fatima Zohra . Boulesbiaat Karim . Toumi Houari . Pierre Marquet . Zitouni Sihem . Benboudiaf Sabah . Boujemaa Soumia . Gacem Hocine . Bouab Haroun . Boudjouref Nouar . Boulakehal Nadia . Benhacine Zoulikha . Ouchnane Zahra . Derdous Chaouki .

Résumé

Introduction : Les simulations pharmacocinétiques permettent d’évaluer l’impact des posologies et des intervalles d’administration sur l’atteinte des cibles thérapeutiques de l’amikacine, en particulier chez les patients présentant une insuffisance rénale. Ces approches basées sur la modélisation de population et les méthodes bayésiennes permettent d’individualiser les doses, de réduire le risque de toxicité et d’adapter le suivi thérapeutique selon le grade d’insuffisance rénale. Méthodes : Une étude rétrospective multicentrique a inclus des patients insuffisants rénaux (grades G2 à G5, classification KDIGO). Les paramètres pharmacocinétiques de population de l’amikacine ont été utilisés pour générer 1 000 patients virtuels par schéma posologique. Les doses simulées variaient de 7,5 à 30 mg/kg, administrées tous les 24, 36 ou 48 heures. Les simulations bayésiennes ont été réalisées avec Monolix pour estimer la probabilité d’atteindre les concentrations minimales (Cmin < 5 mg/L) et maximales (Cmax 40–80 mg/L). Résultats : Chez les patients grade G2, la dose optimale était de 20 mg/kg toutes les 36 heures, atteignant simultanément les cibles chez 57,4 % des patients. Pour les patients grade G3, 15–20 mg/kg toutes les 24–36 heures permettaient d’atteindre les cibles chez 74,3 %. L’atteinte des objectifs restait limitée chez les patients grades G4 et G5 : 15 mg/kg toutes les 48 heures pour les patients grade G4 (37,4 %) et 7,5 mg/kg toutes les 24 heures pour les patients grade G5 (53,7 %). Discussion L’allongement de l’intervalle posologique améliorait les concentrations minimales chez les insuffisants sévères, tandis que les doses faibles restaient insuffisantes chez les insuffisants modérés. Les simulations pharmacocinétiques ont permis d’identifier des schémas posologiques adaptés aux différents stades d’insuffisance rénale. L’atteinte simultanée des cibles reste limitée chez les patients sévèrement insuffisants, soulignant la nécessité d’ajustements individualisés pour optimiser l’efficacité et minimiser la toxicité. Conclusion La modélisation de population et les approches bayésiennes constituent des outils précieux pour la personnalisation des doses d’amikacine chez les patients insuffisants rénaux. Introduction: Pharmacokinetic simulations allow evaluation of the impact of dosing regimens and administration intervals on achieving therapeutic targets of amikacin, particularly in patients with renal impairment. Population modeling and Bayesian approaches enable dose individualization, reduce toxicity risk, and guide therapeutic drug monitoring according to renal function stage. Methods: A retrospective multicenter study included patients with renal impairment (KDIGO stages G2 to G5). Population pharmacokinetic parameters of amikacin were used to generate 1,000 virtual patients per dosing regimen. Simulated doses ranged from 7.5 to 30 mg/kg, administered every 24, 36, or 48 hours. Bayesian simulations were performed using Monolix to estimate the probability of achieving both minimum (Cmin < 5 mg/L) and maximum (Cmax 40–80 mg/L) plasma concentrations. Results: In G2 stage patients, the optimal dose was 20 mg/kg every 36 hours, achieving both targets in 57.4 % of patients. For G3, 15–20 mg/kg every 24–36 hours reached targets in 74.3 %. Target attainment was more limited in G4 and G5 stage: 15 mg/kg every 48 hours for G4 stage (37.4 %) and 7.5 mg/kg every 24 hours for G5 stage (53.7 %). Discussion Extending dosing intervals improved minimum concentrations in severely impaired patients, whereas low doses remained insufficient in moderate impairment. Pharmacokinetic simulations identified dosing regimens adapted to different stages of renal impairment. Simultaneous attainment of therapeutic targets remains limited in severely impaired patients, highlighting the need for individualized dose adjustments to optimize efficacy and minimize toxicity. Conclusion Population modeling and Bayesian approaches represent valuable tools for personalizing amikacin therapy in patients with renal impairment.

Mots clés

Amikacine ; Insuffisance rénale ; Optimisation posologique ; Simulation

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