ヒトにおける肺薬物吸収と全身曝露:生理学的基礎生物薬剤モデリングを用いた予測【JST・京大機械翻訳】

Eriksson Johanna; Thorn Helena; Lennernaes Hans; Sjogren Erik

文献

J-GLOBAL ID：202002227312316605 整理番号：20A2328893

ヒトにおける肺薬物吸収と全身曝露:生理学的基礎生物薬剤モデリングを用いた予測【JST・京大機械翻訳】

Pulmonary drug absorption and systemic exposure in human: Predictions using physiologically based biopharmaceutics modeling

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巻： 156 ページ： 191-202 発行年： 2020年
JST資料番号： B0129B ISSN： 0939-6411 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

吸入薬の全身曝露を用いて局所肺曝露を推定し,局所薬理学的標的を有する薬物に対する全身副作用を評価した。したがって,全身曝露の予測は,吸入を意図する薬物の開発の成功の中心である。現在,これらの予測は,主にin vitro実験からのデータに基づいているが,これらの予測の精度は,それらがより高い生理学的関連性を有するデータに基づくならば改善される可能性がある。本研究では,PK-Simにおける完全生理学的ベース薬物動態(PBPK)モデルへの拡張として,MoBiで開発された肺モデルに対する分離潅流ラット肺(IPL)データからの生体医薬品入力パラメータの適用により全身曝露をシミュレートした。これらのシミュレーションを,種々の物理化学的性質および処方型を有するAPIsのセットに対して行った。また,ラットIPLデータに基づくシミュレーションを,in vitroデータに基づくシミュレーションと比較した。シミュレーションの予測性能を,肺投与後の臨床観察に対するシミュレートした血漿濃度-時間プロファイルを比較することによって評価した。IPLベースの入力パラメータを用いたシミュレーションは,全身曝露を良好に予測し,10の薬剤化合物/製剤のうち9つについて観察値の2倍以内の予測AUCを示し,10の薬剤化合物/製剤のうち8つで2倍以内のC_max値を予測した。IPLデータに基づく入力パラメータを用いたシミュレーションは,一般に,in vitro入力パラメータに基づくシミュレーションよりも良好であった。これらの結果は,IPLデータと組み合わせた開発モデルが,異なる物理化学的性質と吸入製剤のタイプを有する化合物のヒト肺吸収を予測するために使用できることを示唆する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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その他の汚染原因物質 , 呼吸器の基礎医学 , 薬物の物理化学的性質 , 動物に対する影響 , 人間に対する影響

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