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治疗性蛋白质的药物间相互作用评估
I. 简介 本指南旨在通过提供系统性、基于风险的方法建议，帮助新药临床试验 (IND) 申请的发起人和生物制品许可申请 (BLA) 的申请人确定治疗性蛋白质是否需要进行药物相互作用 (DDI) 研究。2,3 对于本指南，治疗性蛋白质是指根据《公共卫生服务法》第 351 条 (42 USC 262) 正在开发以获得许可或已获得许可的生物制品蛋白质。4,5 治疗性蛋白质包括纯化的单克隆抗体、细胞因子、酶和其他用于体内使用的新型蛋白质。治疗性蛋白质不包括旨在用作疫苗或过敏原产品的蛋白质、细胞和基因治疗产品和/或人体细胞、组织以及基于细胞和组织的产品。5 虽然本指南适用于治疗性蛋白质，但许多一般原则可能适用于其他生物制品，例如 CBER 监管的新产品（例如细胞和基因疗法）。由于对新产品的认识不断演变，申办方应咨询相应的审查部门以获取有关特定 DDI 评估的详细信息。
与口服避孕药（COCS）合并的临床药物相互作用研究
4，如果赞助商不打算进行COC DDI研究，则应提供足够的理由。应考虑的某些因素包括：（1）基于敏感的CYP3A底物的研究的预计相互作用幅度和其他科学证据，例如缺乏并发的CYP3A抑制作用； （2）研究药是否显示出任何非临床生殖和发育毒性。在此情况下，鼓励赞助商咨询相关的审查部门。
SUPP.AI：寻找补充剂与药物相互作用的证据
很大一部分人口都在使用膳食补充剂，但有关其药理相互作用的信息并不完整。为了应对这一挑战，我们推出了 SUPP.AI，这是一款用于浏览从生物医学文献中提取的补充剂-药物相互作用 (SDI) 证据的应用程序。我们训练一个模型来自动提取补充剂信息并从科学文献中识别此类相互作用。为了解决缺乏用于识别 SDI 的标记数据的问题，我们使用与识别药物-药物相互作用 (DDI) 密切相关的任务的标签进行监督。我们使用标记的 DDI 数据对 RoBERTa 语言模型的上下文词表示进行微调，并应用微调后的模型来识别补充剂相互作用。我们从 2200 万篇文章（P=0.82、R=0.58、F1=0.68）中提取了 195000 个证据句子，涉及 60000 次交互。我们创建了 SUPP.AI 应用程序，供用户搜索由我们的模型提取的证据句子。SUPP.AI 旨在通过让研究人员、临床医生和消费者更容易发现有关 SDI 的最新证据来弥补膳食补充剂的信息差距。
FXI抑制剂的药物与药物相互作用：临床相关性
摘要：FXI因子的抑制剂代表了一类新的抗凝剂，这些抗凝剂正面临临床批准，以治疗急性冠状动脉综合征（ACS），静脉血栓栓塞（VTE）和预防心房纤维化（AF）。这些新的抑制剂包括化学小分子（Asundexian和Milevexian），单克隆抗体（Abelacimab，osocimab和Xisomab），以及反义寡核苷酸（Ionis-fxirx），因此它们具有非常精神分裂和不同的药物素。除了基于其药理异质性的临床疗效和安全性外，在合并症患者中使用这些药物还可以与其他伴随疗法进行药物与药物相互作用（DDIS）。尽管仅几乎没有临床证据，但可以通过考虑其药代动力学特性，例如CYP450依赖性代谢，与药物转运蛋白的相互作用和/或消除途径来预测临床相关的DDI。这些特征可能有助于区分它们与直接口服抗凝剂（DOAC）抗-FXA（Rivaroxaban，Apixaban，Edoxaban）和凝血酶（Dabigatran）（dabigatran）的使用，其药代动力学对P -gp -gp抑制剂/诱因非常依赖。在本综述中，我们总结了与CYP450/P-GP抑制剂和诱导剂新抗FXI DDI的当前临床证据，并指示DOAC抗FXA的潜在差异。
DoDI 5200.48，“受控非机密信息 (CUI)”，2020 年 3 月 6 日生效
2.1. USD(I&S) ........................................................................................................................... 6 2.2. 国防情报（反情报、执法和安全）局长（DDI(CL&S)） ......................................................................................................... 6 2.3. 国防反情报和安全局局长（DSCA）。 ............................................................................. 7 2.4. 国防部首席管理官（CMO）。 ............................................................................................. 8 2.5. PFPA。 ............................................................................................................................. 8 2.6. 国防部政策副部长。 ............................................................................................. 8 2.7. USD(A&S)。 ............................................................................................................................. 8 2.8. USD(R&E)。 ............................................................................................................................. 9 2.9. DoD CIO。 ............................................................................................................................. 9 2.10. OSD 和 DoD 各部门负责人。 ............................................................................................. 10 2.11. 2.12. 参谋长联席会议主席....................................................................................................... 11 第 3 部分：程序........................................................................................................................ 12
DD-202 计划分发时间表
PS&E Michael.Carter@wv.gov DDR (PS&E) C, X, S, W 桥梁审查 Robert.L.Douglas@wv.gov DDI C C C, X C,X,S,W C,S,W C, X, S, W 桥梁（如适用） Tim.A.Hermansdorfer@wv.gov DDI(Br.)C C C C C C C,S,W C,S,W C,S,W 通行权（注 4） Katrena.J.Parsons@wv.gov DDR(R/W) R N R R N R,A R N 顾问服务 Erika.J.Carroll@wv.gov DDC C, N C, N 初步设计 Mark.J.White@wv.gov DDD C, N C, N C 交通工程部 部门主任 Ted.J.Whitmore@wv.gov OS-设计 C C C C 设计Rubina.Tabassum@wv.gov OS-设计 C C C C C C C 运营 OS-操作 C C C C 安全 Donna.J.Hardy@wv.gov OS-安全 C C C C 交通服务 Danny.G.Young@wv.gov OS-Traffic Servi C 技术支持部门 岩土 Mark.A.Nettleton@wv.gov DSG C,X C,X C,X C C,X C C,X C,X C 环境 Sondra.L.Mullins@wv.gov DSN C C C,X C C,X C,X C C
不平等监测与分析战略
世界卫生组织（WHO）以可持续发展目标为基础制定了《第十三个工作总规划》（GPW 13），承诺不让任何一个人掉队并实现“三个十亿目标”：让全民健康覆盖受益的人口增加十亿，让免受突发卫生事件影响的人口增加十亿，让健康和福祉得到改善的人口增加十亿。数据、分析和影响交付司（DDI）的成立旨在通过最高标准的卫生数据为全球数十亿人带来影响，从而实现“三个十亿目标”。不平等监测和分析团队专注于 DDI 的两个方面：1）改进衡量标准以弥补数据缺口；2）注重结果，以提供强大的分析能力，了解世卫组织的工作方式，并为国家和全球卫生政策、规划和实践提供信息。 《第十三个工作总规划》呼吁“通过收集、分析和报告促进数据的战略性分解，以便更好地为基于以下方面的计划提供信息：调查、常规数据和其他数据来源中的性别、收入、残疾、种族和年龄组类别。”它指出，“确定健康不平等及其驱动因素对于实现健康公平和改善计划实施至关重要。”它澄清说，“卫生信息系统是监测健康不平等的基础。”不平等监测和分析团队的工作直接有助于实现《第十三个工作总规划》结果框架的各项内容：
通过体外微滴定在Bio相关培养基中评估PALBOCICLIB的pH转移药物相互作用：一种分析QBD驱动的RP-HPLC方法
在本研究中，通过使用分析质量（QBD）方法（QBD）方法，研究了一种弱基本的细胞周期蛋白依赖性激酶4/6抑制剂的pH依赖性溶解度和溶解（PB），用于反向相位高性能液相色谱（RP-HPLC）方法。使用RP-HPLC量化PB的集成分析方法是由三级三阶段的盒子– Behnken设计设计的，具有数值和图形优化。在体外微滴度上，在生物相关的培养基中进行了pH换移实验，以预测Pb依赖pH的药物相互作用（DDI）行为。RP-HPLC方法利用盒子 - Behnken三阶段三阶段设计开发了针对PB的特定的。优化的方法导致Pb的有效和更快的色谱分离，其保留时间值较低，并具有令人满意的峰对称性和低峰尾部。基于体外微渗透研究，观察到PB具有典型的弱碱基pH依赖性溶解度和溶解行为，其释放范围从98.96％到102.66％，在模拟的胃液pH 1.2中，通过添加了通过添加禁食状态的模拟肠道液体pH 6.5。总体而言，我们的发现表明，体外微溶解方法可以准确预测pH依赖性DDI的强度，并且在临床DDIS研究之前使用这些技术的使用可能允许对体内pH依赖性药物的吸收充分预测。
PDF 530.32 K - 微生物与传染病
背景：粪肠球菌 (E. faecalis) 是伊拉克和全世界泌尿道感染 (UTI) 的病原体，尽管它是人类和动物肠道中的共生菌。由于它能够产生各种致病因子，因此可导致不同的疾病。成孔毒素 (溶细胞素) 是这种细菌中毒性最强的因子。目的：本研究旨在从分子水平上研究从 UTI 中分离出的粪肠球菌中溶细胞素毒素的频率。方法：从被诊断患有 UTI 的女性身上采集了 180 份尿液样本。使用传统的实验室和分子方法进行细菌鉴定，并使用改进的 DNA 提取方法进行毒素检测。结果：利用聚合酶链式反应（PCR）技术针对管家基因（ddI）进行特异性引物分析，结果显示27.7%（50\180）的UTI病原体为粪肠球菌。大多数分离株含有溶细胞毒素基因（cylL L ），频率为92%（46\50）。结论：UTI中溶细胞毒素阳性分离株的患病率很高，令人担忧，这表明UTI中毒性菌株的广泛传播。改进的基因检测DNA提取方法成功扩增了管家基因（ddI）和毒力基因（cylL L ），可用于溶细胞毒素检测，该方法可用于医疗和研究目的的快速细菌鉴定和基因检测，样本量大，时间短，成本低。
组织变革管理 (OCM) 计划
Prosci ADKAR 变更方法可以针对特定项目、系统增强以及维护和运营进行量身定制。可以根据需要提取和使用该方法的组件，并且可以灵活地为手头的项目或计划增加最大的价值。例如，OCM 活动和 Prosci ADKAR 变更方法是 MMIS 设计、开发和实施 (DDI) 阶段的重要组成部分。领导者能够评估变革阻力、规划阻力管理并在组织经历过渡时支持变革的“人”方面。在维护和运营阶段，可以应用 Prosci ADKAR 变更方法来了解过渡的成功，是否实现了愿景，以及阻力或接受度差距是否仍然是一个因素。