港大團隊倡建精神科數據庫 用藥更到位

準確且持續用藥，是治療精神病一大關鍵。不過，藥物的潛在長遠副作用，以及「調藥」過程中的病情起伏，均可能影響臨床用藥選擇及患者依從性。港大跨學系團隊正以醫管局大數據，分析真實病例應用精神科藥物反應，長遠冀建立龐大數據庫，以機械學習預判某一類病人用藥效果，做到「個人化用藥」，並希望能縮減尋找合適藥物時間。團隊指，曾有藥物疑增患顆粒性白血球缺乏症機會，用藥需嚴格抽血監測，易引起病人惶恐，但研究後證實風險極低，監控方式也正考慮調整。

精神科藥物需持續服用，掌握長期影響更有助醫患安心用藥。港大醫學院藥理及藥劑學系、臨床醫學學院家庭醫學及基層醫療學系助理教授黎子駿表示，現存藥物均經過嚴格臨床測試才會上市，已證實安全及具一定效用，惟其長遠、罕見或針對特定人群的副作用，仍需一個較龐大的資料庫對比才能發現，故須持續分析真實世界的用藥大數據。
期望日後可連接私醫數據

他指因資源所限，會分兩個方案選擇分析方向，一是盡快檢視「出現安全性警號」藥物，二是系統性評估某一大類藥物的潛在風險。團隊早前已分析高效抗精神病藥物「氯氮平」（clozapine）引致血癌的風險，接下來會將10多種抗精神病藥物分作「催乳素」及「非催乳素」兩大類，並分析用藥與婦科癌症關係。

黎子駿解釋，正比較兩類藥物對賀爾蒙分泌的影響，會否導致子宮頸癌等婦科癌症風險增加，初步已看到兩者確有一點分別，「使催乳素增加的藥物，有治療思覺失調等用上的氟哌啶醇（Haloperidol）、利培酮（Risperidone）；不會使催乳素增加的藥物，有氯氮平、用以治療重度抑鬱等的喹硫平（Quetiapine）」。但他強調「有分別」不等同患癌風險大增，「像氯氮平已證實每1萬人平均用藥1年，只增加少於6宗的血癌病例，風險存在，但不是極高」。

他期望日後除公院數據外，也能連接私家醫院及醫生數據，「尤其是一些病人自評報告（self-report），有助分析其生活習慣、作息對病情影響，是很強大的數據」。惟目前相關法律及授權制度仍待完善。

強化數據分析更有助預判藥物效果。港大臨床醫學學院精神醫學系臨床助理教授羅嘉瑩表示，通過臨床病徵可以初步估計適合用藥範圍，如某類抑鬱症患者更嗜睡，惟依靠醫生個人經驗作判斷，且藥物非「一食有效果」，病情成因複雜，非單一分泌失調導致，調整劑量亦需時，「如服食血清素便需4至6周適應期」。若能整合臨床處方的海量數據，便可建立統計模型，「作出更標準化建議，更大機會加快找出有效藥物」。
分析複合用藥影響有助治療

精神科藥物不斷更新迭代，卻非越新越有效。港大醫學院藥理及藥劑學系講師鄭永德解釋，早期精神病藥物有較多錐體外系反應，現時很少使用，但非意味「舊藥」完全淘汰，「像氟哌啶醇屬第一代抗精神病藥物，但用於有幻覺時的緊急情況、年長病人助眠等仍很有效果」。

鄭永德說，精神科藥物複雜之處，在於部分人「用開同一種藥」才有效，強調公院亦非為「慳錢」才處方舊藥。

羅嘉瑩補充，藥物「副作用」也非一面倒，如藥物會令胃口差，有病人覺得可瘦身反而想用，「加上現時複合用藥情況普遍，若有數據庫分析複方影響，亦有助治療」。