編者按：隨著器官移植技術的快速發展，移植患者的藥物治療管理日益復雜，多學科協作（MDT）成為保障患者長期生存的關鍵。藥師是MDT重要成員，為彌補單一專業藥師的局限，北京大學第三醫院藥學部創新性地建立了"藥師多專業協作模式"（Pharmacist Multi-Specialty Collaboration, P-MSC），多專業藥師通過深度協作、發揮不同專業優勢，共同形成MDT團隊中“藥師”角色，為復雜病例提供精準用藥支持。在近期由中國醫院協會藥事專業委員會主辦的"臨床藥學學術研討會"“器官移植：精準用藥MDT實踐”分會場上，北京大學第三醫院團隊通過一例腎移植術后合并多重并發癥的典型案例，展示了P-MSC模式的實踐價值。本刊特邀病例匯報者石偉龍、李瀟瀟、應穎秋藥師，深入解讀這一創新模式的構建邏輯與臨床意義。

《藥學瞭望》：P-MSC作為北京大學第三醫院首創的藥學服務模式，其產生的背景和核心設計理念是什么？

應穎秋藥師：P-MSC模式的誕生源于臨床實踐中的兩大痛點：一是器官移植患者往往合并感染、代謝紊亂等多系統問題，單一藥學專業難以全面覆蓋；二是傳統會診模式存在響應滯后、信息碎片化等問題。我們以腎移植為例，這類患者術后可能同時面臨免疫抑制調整、耐藥菌感染、營養支持等復雜需求，需要腎移植、抗感染、重癥、營養等多領域藥學專家協同介入

P-MSC的核心設計體現在三個方面：首先，它打破了專科藥師的物理界限，通過固定團隊建制實現"按需集結"；其次，建立標準化協作流程，從病例篩選、方案制定到隨訪監測形成閉環；最后，強調"主動嵌入"臨床路徑，如在病例中我們看到，當患者出現CRE感染和神經毒性時，抗感染專科與腎移植專科藥師同步介入，快速完成從病原學研判到給藥方案優化的全流程協作。這種模式既保留了專科深度，又實現了跨專業整合。

《藥學瞭望》：在分享的腎移植案例中，P-MSC模式是如何具體運作的？與傳統會診模式相比有哪些突破？

李瀟瀟藥師：這個案例非常具有代表性。患者是一位47歲男性，BMI 27.7，因慢性腎功能不全尿毒癥期接受同種異體腎移植。術后早期即出現了一系列復雜情況：D1出現移植腎功能延遲恢復，D8發生神經系統癥狀，D10因肺炎克雷伯菌（CRE）感染和神經系統癥狀加重轉入ICU。整個治療過程中，患者先后面臨免疫抑制方案調整、耐藥菌感染控制、營養支持等多重挑戰，病情變化快且復雜。

正是在這樣的復雜背景下，P-MSC模式展現了其獨特價值。與傳統會診模式相比，它實現了三重突破：首先體現在"問題導向的即時聯動"。當D10患者出現神經系統癥狀、感染加重時，我們的工作機制允許腎移植專科藥師立即召集抗感染藥師和ICU藥師進行協同評估。開展藥學聯合查房綜合評估他克莫司神經毒性及處理措施，患者重癥感染治療藥物調整，以及CRRT治療期間多種藥物劑量優化，這種多線并行的處理方式大大縮短了治療反應時間。通過快速判斷為他克莫司神經毒性，團隊不僅立即停用了可疑藥物，還同步考慮到患者正在接受CRRT治療，對抗感染方案進行了相應調整，將頭孢哌酮舒巴坦升級為頭孢他啶阿維巴坦，并優化了給藥時機。

其次是"數據驅動的精準決策"。在整個治療過程中，團隊整合了包括治療藥物監測、病原學宏基因組測序、營養代謝評估在內的多維數據。比如在抗感染治療方面，我們不僅依據常規藥敏結果，還結合了CRRT藥物清除特性、患者血小板動態變化等參數，最終確定頭孢他啶阿維巴坦隨CRRT而動態調整的給藥方案。在保證療效的同時最大限度減少了不良反應風險。

最后是"全程化、一體化的藥學監護"。從患者轉入ICU到最終出院，不同專業的藥師團隊實現了無縫銜接。比如在營養支持方面，隨著患者病情變化，營養藥師根據ASPEN指南和中國慢性腎臟病營養治療指南等，動態調整熱量和蛋白攝入量，確保了患者在各個治療階段都能獲得最適宜的營養支持。

《藥學瞭望》：P-MSC模式對于提升移植患者預后和藥學服務質量有何重要意義？未來有哪些發展方向？

石偉龍藥師：從臨床價值看，該案例患者最終順利出院，印證了P-MSC在改善復雜移植病例預后方面的作用。更深遠的意義在于，它重構了藥學服務的三個維度：

在專業層面，促進了藥學知識的"跨界融合"。例如處理他克莫司神經毒性時，我們不僅參考FDA說明書和器官移植技術規范，還引入重癥醫學的CRRT藥物清除研究證據（如2023年Br J Clin Pharmacol文獻），形成了個體化停藥/換藥決策。

在服務體系上，建立了"以患者為中心"的閉環管理。從術前評估（感染風險及排斥反應風險評估）、到圍術期治療方案優化（免疫抑制方案、感染預防與治療、藥物相互作用與不良反應的綜合評估及治療方案優化）、直至出院后隨訪（感染監測和ADR追蹤），藥師通過“專科覆蓋全程治療”與“P-MSC應對突發藥物治療事件”相結合的方式全程參與臨床決策節點。

展望未來，P-MSC將向兩個方向延伸：一是拓展病種覆蓋，目前腫瘤P-MSC已同步運行；二是加強智慧化建設，探索將AI輔助的多系統疾病/多專科用藥風險預警提示等工具嵌入協作平臺，提升研判準確度及響應效率。

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