如何解读不同吸入麻醉剂的时间常数τ？——ETAC深入解读（四）

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如何利用吸入性麻醉药的量效关系曲线P无反应-fMAC确定麻醉剂量？中枢神经系统（CNS）与血液之间的延迟效应如何量化，以及如何以此调控fMAC实现快速麻醉？

我们来看一下短片里是怎么说的：

引文

前期系列解读详细解析了吸入性麻醉剂最低肺泡浓度（MAC）的内涵，并剖析了MAC的影响因素——年龄、药物相互作用，最终我们需要回归到MAC最重要的临床价值方面——指导麻醉剂量的拟定。另外，在实施吸入性麻醉时，还需考虑药物在血液循环与中枢神经系统之间动态分布所导致的延迟效应，因此，需要在量化该延迟效应的基础上对fMAC进行校正，从而实现快速麻醉¹

根据量效关系拟定麻醉剂量

在使用吸入性麻醉剂进行全身麻醉的过程中，实时测量麻醉剂的潮气末分压（F_ET）是重要的术中监测手段，F_ET在麻醉机上通常表示为fMAC或经年龄校正的fMAC。麻醉医师可根据吸入性麻醉剂的稳态fMAC（经年龄校正）与全身麻醉终点（无意识、制动、BAR）之间的量效曲线来确定麻醉剂量。该曲线呈S型，有陡峭的斜率，且达到一定麻醉剂量后，曲线趋于平稳，提示达到最佳麻醉效果。不同麻醉剂量效曲线的MAC及斜率（希尔系数）均不同。

与静脉注射麻醉剂相比，吸入性麻醉剂的量效曲线更陡，斜率更大，随着剂量的增大，更快到达麻醉效应的稳定“平台“。如图1中氟烷的量效曲线斜率为15.2，异丙酚为3.7，当氟烷麻醉深度为1.3MAC时，99%的患者达到制动状态，实现了稳定的麻醉效果，且不会造成麻醉过量；然而异丙酚浓度为1.3EC₅₀时，仅75%的患者达到制动状态²，其浓度-反应曲线仍在攀升，未实现最佳麻醉效果。因此，fMAC对于麻醉剂量的拟定更具有指导意义。

图1. 氟烷和异丙酚麻醉浓度-制动反应曲线对比 （两曲线以不同的水平比例绘制，以便使氟烷的MAC值与异丙酚的EC₅₀值一致）

另外，从量效曲线上不难看出，所谓“达到”某特定麻醉终点，实际上是一个概率问题。如果希望基于fMAC的监测结果指导麻醉剂的临床应用，必须要为不同的临床终点选择概率目标值。然而在特定fMAC条件下，无意识、制动、BAR的实现概率并不重合。三类终点中，无意识最为重要，麻醉医师需要优先最大程度确保患者无意识，或是让患者有意识状态改变但术后无明确回忆。比如在实施“清醒手术”切除脑部肿瘤时，为了确保手术不会损伤患者的语言、运动技能等大脑功能区域，需要在术中使患者保留部分意识（但术后无明确回忆），让患者按照医生的指令去做一些动作，或者刺激不同区域让患者描述感觉。此外，偶尔的轻微体动（无害的）及一定程度短暂的高血压和心动过速亦可被接受。对此，该综述作者认为，在给予足够全麻剂量的情况下，应使无意识、制动、BAR三类终点实现概率达到99.99%、95%、85%。

 如前期内容所述，MAC三类终点中无意识受干扰因素较少，更适合指导麻醉剂量。但是，由于无意识的复杂内涵，无意识终点的判定极具难度（详见第二期），这种情况下fMAC该如何确定？为了最大限度避免发生有明确回忆的术中知晓，研究人员设定了数个fMAC阈值。高质量临床研究BAG-RECALL研究证实，fMAC达到 0.7可显著降低术中知晓的发生率³。然而，围绕着经典的“0.7”，存在两类截然不同的声音：

• 一部分学者建议fMAC保持＜0.7的水平，他们认为BAG-RECALL研究中，在整个麻醉期间，仅84.8%时间达到0.7MAC及以上，所以实际剂量可能低于0.7 MAC³。Eger & Sonner的研究指出，0.5 MAC的地氟烷、异氟烷或七氟烷即可实现极低的术中知晓发生率⁴。
• 另一大部分学者则认为，应采用大于0.7 fMAC的剂量，理由是在手术期间，医护人员的交谈与操作可能表露出明显的负面情绪，如针对突发性棘手状况的处理，而患者虽然处于全麻状态，仍有可能习得 (learning)这些富含负面情绪的信息，并造成无法估量的心理创伤。适当提高麻醉剂量可有效减少患者术中受负面情绪冲击的影响，如Chortkoff & Gonsowski等人的研究指出，将麻醉剂提升至为1.5-2倍的MAC_无意识（约0.6-0.7 fMAC）时可更好抑制负面情绪信息的习得⁵。此外，麻醉剂量增至0.7 MAC及以上，仍可被患者良好耐受，目前并没有证据表明更高的剂量会导致血流动力学及神经系统的不良结局。因此，本综述作者倾向于采用≥0.7 MAC。要有效实现制动、BAR两类终点，可以提高fMAC，但联用阿片类药物会显著降低MAC_制动、MAC_BAR，因此这种情况时，fMAC仅需略高于0.7（详见第三期）。

如何精准调控fMAC？

在临床实践中，除了有效麻醉，更快的洗入、洗脱同样重要，尤其是一些需要紧急手术的情况下，需要让患者快速进入麻醉状态。然而，在麻醉的洗入、洗脱过程中，F_ET的变化通常与中枢神经系统（CNS）分压的变化存在延迟，这种现象称为麻醉的延迟效应。究其原因，主要是由于吸入性麻醉剂首先进入患者肺部，通过肺泡毛细血管吸收后进入血液循环，最终进入靶组织——CNS，该过程中麻醉气体在血液与CNS中的动态分布差异导致了麻醉效应的延迟。

由于延迟效应的存在，在绘制麻醉浓度-反应曲线时需要先确定F_ET已达稳态并保持一段时间，即CNS中的麻醉剂分压（F_CNS）与动脉血中麻醉剂分压（F_a，近似为F_ET）达到平衡所需要的时间。延迟效应可以通过时间常数（τ，单位：时间单位）来量化。基于CNS血流量，CNS、血液中可容纳的吸入性麻醉剂体积差异，麻醉剂的血/气分配系数，推导出τ的计算公式如下：

τ = (λ_CNS/B X V_CNS) / Q_CNS*

*：λ_CNS/B可定义为λ_CNS/G / λ_B/G，λ_CNS/G表示中枢神经系统/气体分配系数，λ_B/G表示血/气分配系数，V_CNS代表中枢神经系统容积，Q_CNS代表中枢神经系统血流量。

不同类型麻醉剂的τ值不同，如地氟烷、异氟烷和七氟烷的τ分别为2.6、3.3、3.5min，地氟烷达到平衡的速度最快，可实现最快的吸入和洗脱。

达到CNS 95%平衡需要3个时间常数τ，通过数学模型计算可得到延迟效应校正后的fMAC，使得临床麻醉监测更为精准。现阶段的麻醉机，如Baxter Drager，在调节fMAC时已将延迟效应纳入考量，能够让患者快速进入麻醉状态，这对于需要紧急手术的临床情况极为重要。

总结

• 相比EC₅₀之于静脉麻醉，fMAC对于吸入性麻醉剂量的拟定具有更好的临床指导价值。“达到”某特定麻醉终点实际上是一个概率问题，合理的全身麻醉剂量应使无意识、制动、BAR三类终点实现概率达到99.99%、95%、85%。
• 将经年龄校正的fMAC设定在≥0.7，在实现无意识终点的基础上，可以更好地避免术中负面情绪信息习得对患者产生的不良影响，且通常不会增加不良反应风险。
• 考虑到麻醉的延迟效应，达到CNS-血液中麻醉剂分压95%平衡需要3τ，通过数学模型计算可得到延迟效应校正后的fMAC，使临床麻醉监测更精准，也可以此实现更快的全麻状态。

课程回顾

至此，对于综述《End-tidal Anesthetic Concentration: Monitoring, Interpretation, and Clinical Application》的系列解读已全部结束。回顾四期内容，我们不仅“温故”了MAC定义、内涵、检测方法，还通过结合近些年新研究、新证据详析MAC的临床价值及争议点，以行“知新”：

1. 潮气末麻醉浓度监测是吸入性麻醉重要的术中监测手段，该手段的实施基于MAC及fMAC的测定。MAC最初的定义为半数麻醉对象对于有害刺激呈制动状态所需的肺泡最低稳态浓度；现阶段对于MAC内涵有了与时俱进的理解：M实际指“中位值”概念，A则更接近“潮气末“，C更准确的内涵是气体分压。
2. 对于全身麻醉而言，需要考虑三类终点：无意识、制动与BAR，其中无意识终点的判定较为复杂，实际上是包括无显性知晓，以及残存部分意识但术后无明确回忆的混合状态。全麻三类终点有着各自的MAC值。
3. 年龄是影响MAC的重要因素，因此通常采用的是经年龄校正的fMAC。临床全麻时联用阿片类药物会对MAC三类终点带来不同程度影响：MAC_BAR＞MAC_制动＞MAC_无意识。此外，肌松药、降压药等也可显著影响MAC_BAR、MAC_制动。因此，MAC_无意识对于吸入性麻醉剂量的拟定更具临床价值。
4. 综述作者建议，合理的吸入麻醉剂量应使无意识、制动、BAR三类终点实现概率达到99.99%、95%、85%的目标值，数值上建议高于0.7 fMAC。

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