CYP3A4阻害により仲介される薬物-薬物相互作用の予測:方法開発と性能評価【JST・京大機械翻訳】

Ren Hong-can; Ren Hong-can; Sai Yang; Chen Tao; Zhang Chun; Tang Lily; Yang Cheng-guang

文献

J-GLOBAL ID：202202282170270414 整理番号：22A0225446

CYP3A4阻害により仲介される薬物-薬物相互作用の予測:方法開発と性能評価【JST・京大機械翻訳】

Predicting the Drug-Drug Interaction Mediated by CYP3A4 Inhibition: Method Development and Performance Evaluation

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資料名：
巻： 24 号： 1 ページ： 12 発行年： 2022年
JST資料番号： W3977A ISSN： 1550-7416 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

薬物-薬物相互作用(DDI)の予測は,CYP3A4の阻害によって引き起こされるDDIリスクの推定に決定的役割を果たす。この論文の目的は,ヒトにおけるケトコナゾールと共投与したDDIの予測のための生理学的に基づく薬物動態(PBPK)-DDIモデルを開発することであり,モデルの予測性能を評価することである。DDI予測のためのケトコナゾールのPBPKモデルにリンクしたPBPKモデルの開発のために,犠牲者としての35の承認された薬物の薬物動態とバイオ医薬品特性を収集した。犠牲者とケトコナゾールのPBPKモデルを,実際のin vivo薬物動態データをマッチングすることにより検証した。予測性能を評価するために,DDIの予測結果を実際のデータと比較した。AUC(AUCR),C_max(C_maxR),およびT_max(T_maxR)の予測比率の割合は,それぞれ75%,69%,および91%であり,観察された値の2倍閾値(範囲,0.5~2.0×)の範囲内であった。予測AUCRsの3%だけが明らかに過小評価された。限られた4症例に対するPBPK-DDIモデルへの代謝(f_m)の報告された画分の統合後,モデル予測AUCRsは,観察されたAUCRsの2倍から90%信頼区間まで改善された。開発した方法は,過小評価の低リスクと薬物-薬物相互作用を合理的に予測することができた。この予測の精度は静的機構モデルに比べて改善された。予測性能の評価は,in vivo DDI試験前にケトコナゾールと共投与したDDIのリスクを評価するために,モデルを使用する信頼度を増加させる。図式図はCopyright The Author(s), under exclusive licence to American Association of Pharmaceutical Scientists 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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薬物の相互作用

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