莱顿大学,尼德兰莱顿2。 丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院传染病系3. 丹麦奥尔堡大学阿尔堡大学临床医学系通讯作者:Tingjie Guo(t.guo@lacdr.leidenuniv.nl)摘要Acyclovir是中枢神经系统(CNS)感染的主要治疗方法。 然而,遵循当前的给药指南,患者的结局仍然是最佳死亡率和高死亡率和发病率。 鉴于缺乏替代疗法,需要迫切需要优化阿昔洛韦的给药,尤其是因为1980年代开发了初始方案,而CNS中有不完全的药代动力学数据。 这项研究旨在使用针对病毒性脑炎的全部贝叶斯药代动力学(PBPK)模型评估当前和替代的acyclovir剂量方案。 我们开发了CNS PBPK模型,以模拟血浆,脑外流体(ECF)和蛛网膜下腔空间(SAS)中的Acyclovir浓度。 使用两个药代动力学靶标,50%f t> 50和c min> 50评估药物疗效,安全阈值在等离子体中为25 mg/l。 标准给药方案(10 mg/kg TID)基于50%F t> IC 50目标,在血浆,脑外流体(ECF)和亚蛛网膜下腔空间(SAS)隔室中产生了足够的acyclovir暴露。 但是,它不始终如一地符合C min> IC 50目标,表明在根据此标准进行评估时,这些隔室中潜在的次优势。莱顿大学,尼德兰莱顿2。丹麦奥尔堡市奥尔堡大学医院传染病系3.丹麦奥尔堡大学阿尔堡大学临床医学系通讯作者:Tingjie Guo(t.guo@lacdr.leidenuniv.nl)摘要Acyclovir是中枢神经系统(CNS)感染的主要治疗方法。 然而,遵循当前的给药指南,患者的结局仍然是最佳死亡率和高死亡率和发病率。 鉴于缺乏替代疗法,需要迫切需要优化阿昔洛韦的给药,尤其是因为1980年代开发了初始方案,而CNS中有不完全的药代动力学数据。 这项研究旨在使用针对病毒性脑炎的全部贝叶斯药代动力学(PBPK)模型评估当前和替代的acyclovir剂量方案。 我们开发了CNS PBPK模型,以模拟血浆,脑外流体(ECF)和蛛网膜下腔空间(SAS)中的Acyclovir浓度。 使用两个药代动力学靶标,50%f t> 50和c min> 50评估药物疗效,安全阈值在等离子体中为25 mg/l。 标准给药方案(10 mg/kg TID)基于50%F t> IC 50目标,在血浆,脑外流体(ECF)和亚蛛网膜下腔空间(SAS)隔室中产生了足够的acyclovir暴露。 但是,它不始终如一地符合C min> IC 50目标,表明在根据此标准进行评估时,这些隔室中潜在的次优势。丹麦奥尔堡大学阿尔堡大学临床医学系通讯作者:Tingjie Guo(t.guo@lacdr.leidenuniv.nl)摘要Acyclovir是中枢神经系统(CNS)感染的主要治疗方法。然而,遵循当前的给药指南,患者的结局仍然是最佳死亡率和高死亡率和发病率。鉴于缺乏替代疗法,需要迫切需要优化阿昔洛韦的给药,尤其是因为1980年代开发了初始方案,而CNS中有不完全的药代动力学数据。这项研究旨在使用针对病毒性脑炎的全部贝叶斯药代动力学(PBPK)模型评估当前和替代的acyclovir剂量方案。我们开发了CNS PBPK模型,以模拟血浆,脑外流体(ECF)和蛛网膜下腔空间(SAS)中的Acyclovir浓度。使用两个药代动力学靶标,50%f t> 50和c min> 50评估药物疗效,安全阈值在等离子体中为25 mg/l。标准给药方案(10 mg/kg TID)基于50%F t> IC 50目标,在血浆,脑外流体(ECF)和亚蛛网膜下腔空间(SAS)隔室中产生了足够的acyclovir暴露。但是,它不始终如一地符合C min> IC 50目标,表明在根据此标准进行评估时,这些隔室中潜在的次优势。值得注意的是,与血浆相比,通常在脑ECF和SAS中观察到较高的靶标(PTA)。将给药频率提高到QID可以提高目标的实现,但超过了20 mg/kg的毒性阈值。我们的发现表明,与其他经过测试过的替代剂量方案相比,使用10 mg/kg或15 mg/kg QID的给药方案可能会提供更有效,更安全的方法来管理CNS感染。关键词:阿西洛韦,病毒脑炎,贝叶斯PBPK建模,单纯疱疹病毒,水疗鞘烷病毒,中枢神经系统药代动力学,给药方案优化。
摘要:许多研究已经设计出具有不同物理化学性质的纳米粒子以提高对实体肿瘤的递送效率,但根据一项基于 2005 年至 2015 年发表数据的非生理建模方法的研究,平均和中位递送效率仅为注射剂量 (%ID) 的 1.48% 和 0.70%。在本研究中,我们使用基于生理的药代动力学 (PBPK) 模型分析了 2005 年至 2018 年发表的 376 个涵盖广泛纳米药物的数据集,发现最后一个采样时间点的平均和中位递送效率分别为 2.23% 和 0.76%ID。此外,静脉给药后,24 小时的平均和中位递送效率分别为 2.24% 和 0.76%ID,168 小时时降至 1.23% 和 0.35%ID。虽然这些递送效率似乎高于之前的发现,但仍然很低,并且代表了纳米药物临床转化的一个关键障碍。我们使用更机械的 PBPK 视角应用于一组金纳米粒子,探讨了这种递送效率低下的潜在原因,并发现低递送效率与肿瘤部位的低分布和渗透系数有关(P < 0.01)。我们还展示了如何使用 PBPK 建模和模拟作为研究纳米药物肿瘤递送效率的有效工具。关键词:先进材料、药物输送、纳米医学、纳米粒子、生理药代动力学模型、组织生物分布、肿瘤输送 N
表 70:根据 CTCAE 毒性等级划分的血液学基线变化:中性粒细胞计数 ............................................................................................................................................. 168 表 71:根据 CTCAE 毒性等级划分的血液学基线变化:血小板计数 ............................................................................................................................. 169 表 72:按发生率递减顺序列出的选定异常血清化学实验室测试摘要 ............................................................................. 170 表 73:FDA MCL 安全人群中常见 (≥ 10%) TE 实验室异常 ............................................................................. 172 表 74:FDA 汇总安全人群中常见 (≥ 10%) TE 实验室异常 ............................................................................. 173 表 75:按年龄组划分的安全性摘要 ............................................................................................. 179 表 76:FDA 对重大标签变更的描述 ............................................................................................................. 189用于定量人血浆中吡托替尼的生物分析验证总结 ...................................................................................................................................................... 205 表 78:用于定量人血浆中吡托替尼的生物分析验证总结 ...................................................................................................................................... 206 表 79:方法修改和交叉验证结果总结 ...................................................................................................................... 211 表 80:研究 18001 中的群体药代动力学和暴露-反应分析的基线患者特征总结 ............................................................................................. 215 表 81:研究 18001 中的药代动力学收集时间表 ............................................................................................. 216 表 82:群体模型中的药代动力学和协变量参数 ............................................................................................. 217 表 83:来自疗效 Logistic 回归模型的参数估计值 ............................................................................................. 227 表 84:MCL 的分析集........................................................................................................... 228 表 85:平均浓度-反应模型的参数估计值 ...................................................................................... 231 表 86:基于平均吡托替尼浓度,模型预测的每次剂量反应比例 ................................................................................................................ 231 表 87:谷浓度-反应模型的参数估计值 ............................................................................................. 233 表 88:基于谷浓度,模型预测的每次剂量反应比例 ............................................................................................. 233 表 89:安全性 Logistic 回归模型的参数估计值 ...................................................................................................... 237 表 90:任何等级的中性粒细胞、血小板和血红蛋白的暴露-安全性关系的线性回归结果 ................................................................................................................ 239 表 91:收缩压和舒张压的暴露-安全性关系的线性回归结果 ............................................................................................................................. 239 表 92:研究 18001 中按研究阶段和计划起始剂量纳入 PK 和暴露-反应分析的患者人数 ............................................................................................................. 241 表 93:每个吡托替尼剂量水平下收缩压和血小板计数相对于基线的平均预测变化 ............................................................................................................. 242 表 94:吡托替尼作为酶和转运蛋白介导途径的受害者或实施者的 DDI 潜力........................................................................................................................... 243 表 95:吡托替尼的 PBPK 输入参数 .............................................................................................. 245 表 96:健康受试者单次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ............................................................................................................................. 246 表 97:健康受试者多次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ............................................................................................................................. 246 表 98:伊曲康唑和羟基伊曲康唑的 PBPK 输入参数 ............................................................................................. 250........................................................... 243 表 95:吡托替尼的 PBPK 输入参数 .............................................................................. 245 表 96:健康受试者单次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 97:健康受试者多次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 98:伊曲康唑和羟基伊曲康唑的 PBPK 输入参数 ............................................................................................................. 250........................................................... 243 表 95:吡托替尼的 PBPK 输入参数 .............................................................................. 245 表 96:健康受试者单次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 97:健康受试者多次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 98:伊曲康唑和羟基伊曲康唑的 PBPK 输入参数 ............................................................................................................. 250
摘要预测脑药代动力学对于中枢神经系统(CNS)药物发展至关重要,但由于人脑抽样的伦理限制,很难。CNS药代动力学(PK)培养物经常因疾病特异性病理生理学而改变中枢神经系统疾病。我们先前发表了一个综合的基于生理的PK(PBPK)模型,该模型预测了大脑和脑脊液室室的小药物的PK pro纤维。在这里,我们改善了这种模型,其大脑非特异性结合和pH对药物电离和被动转运的影响。我们将此改进的模型称为Leiden CNS PBPK预测指标v3.0(leicns-pk3.0)。leicns-pk3.0预测了大鼠和人类中脑ECF和CSF室的未结合浓度,误差少于两倍。然后,我们应用Leicns-PK3.0来研究改变脑脊髓液(CSF)动力学,CSF体积和流动的影响,对脑外细胞外溶液(ECF)药物的影响。使用LEICNS-PK3.0模拟了CSF动力学改变的六种药物的影响,并比较了脑ECF和Lumbar CSF的导致药物暴露。模拟结果表明,改变的CSF动力学改变了CSF PK PROFERES,但并没有改变脑ECF Pro File,而不论该药物的物理化学特性如何。我们的分析支持腰CSF药物浓度不是脑ECF的准确替代的观念,尤其是在中枢神经系统疾病中。系统方法可以说明CNS复杂性的多个级别,并且更适合预测脑PK。
使用体外新方法方法(NAM)来评估不可耐性的下一代尼古丁递送产品,还将需要新的外推方法来解释和背景这些结果的生理相关性。在体外定量到体内外推(QIVIVE)可以将体外浓度转化为具有基于生理的药代动力学(PBPK)建模的生活中的暴露,并提供了预期暴露的有害影响的可能性。评估吸入毒理学的主要挑战是对输送剂量到细胞表面和内部剂量的准确评估。为了估算这一点,我们运行了多路径粒子剂量法(MPPD)模型来表征呼吸道中的颗粒沉积,并开发了用于尼古丁的PBPK模型,该模型已通过人类的临床试验数据验证了香烟的临床试验数据。最后,我们估计了基于BEAS-2B细胞急性暴露于香烟烟雾(1R6F)或加热的烟草产物(HTP)气溶胶(ALI)急性暴露于烟烟烟雾(1R6F)之后,基于最低有效浓度(MEC)预测的血浆浓度(MEC)。MPPD-PBPK模型预测了临床研究的体内数据,这表明WHO国际化学安全计划(2010)指南指出,这表明了良好的一致性。然后,我们使用Qivive来得出与估计的体外沉积出发点(POD)相匹配的暴露浓度(HEC)(MEC香烟= 0.38泡泡或11.6 µg尼古丁,HTP = 22.9 puffs或125.6 µg Nicotine),然后衍生出等效性的人类据称。结果表明,对于1R6F香烟,吸入1/6的棒需要诱导体外观察到的相同效果。,而对于HTP,有必要同时消耗3条棍子以在体内诱导体外观察到的效果。该数据进一步证明了与香烟烟相比,HTP气溶胶的生理效能潜力降低。QIVIVE方法在协助人类方面表现出了巨大的希望
抽象的同时吸入和鼻药产品可作为用于治疗局部疾病和全身性疾病的各种不同药物磁盘组合产品,它们的分析性能测试仅与递送的剂量均匀性(DDU)和空气动力学颗粒/滴剂/滴相关有关。本刺激文章介绍了USP专家小组对产品性能测试的新进步(EP-NAPPT)的看法,提供了差距分析以及针对这些本地和全身药物组合产品的体外产品性能测试的建议。差距分析确定了要改进的以下性能测试区域:1)体内预测性肺和鼻子递送测试; 2)快速粒子/液滴尺寸测试; 3)喷涂图案和羽状几何测试; 4)药物释放/溶解测试; 5)体外产品性能和基于生理的药代动力学(PBPK)建模。然后向每个区域提出建议,以确定测试需求并改善体内预测。
Ribociclib 主要通过 CYP3A4 代谢。因此,影响 CYP3A4 酶活性的药物可能会改变瑞博西尼的药代动力学特征。在健康志愿者中,强效 CYP3A4 抑制剂利托那韦(每次 100 毫克,每天两次,持续 14 天)与单剂量 400 毫克的瑞博西尼共同给药后,与单独服用单剂量 400 毫克瑞博西尼相比,瑞博西尼的暴露量(AUC inf )和最大浓度(C max )分别增加了 3.2 倍和 1.7 倍。 LEQ803(ribociclib 的主要代谢物,占母体药物暴露量的不到 10%)的 C max 和 AUC last 分别降低了 96% 和 98%。与利托那韦(100 毫克,每日两次)共同给药的基于生理的药代动力学 (PBPK) 模拟表明,ribociclib(400 毫克,每日一次)的稳态 C max 和 AUC 0 – 24 小时分别增加了 1.5 倍和 1.8 倍。
Moxidectin已获得美国食品药品监督管理局(US FDA)的批准,用于治疗12岁及12岁以上的患者,由于OnChocerca volvulus而导致的chocerceriasis(河盲)。在choceriasis-流行区域,具有伊维菌素的大众药物管理(MDA)计划,有或没有载体控制,旨在控制疾病,降低发病率,中断传播以及最近的消除。莫氧蛋白有可能在MDA程序中使用。在流行性尾cer虫的国家中,婴儿经常被母乳喂养至2岁,这表明在此类定期MDA计划中,有些妇女可能会乳酸。使用非分类分析和基于人群的药代动力学(POPPK)建模以及基于生理的药代动力学建模(PBPK)对非临床和临床数据进行定量分析,以确定在母乳和随后的expo-sures中排出的莫Xidectin量。分析结果相似。母乳中的莫昔丁蛋白的浓度遵循与血浆中的浓度相似的模式,在给药后大约4小时发生了最大浓度,随后母乳和血浆均快速下降。最早在给药两天后,母乳中的莫克西二糖素浓度低于欧洲药品局(EMA)和FDA可接受的每日摄入水平的阈值,用于从兽医使用中进行的二次暴露,以及WHO推荐的相对婴儿剂量(RID)安全性阈值。进行分析是为了支持开处方者和政策制定者在泌乳中的剂量建议。
ADA 抗药抗体 ADME 吸收、分布、代谢、消除 AE 不良事件 ALT 丙氨酸氨基转移酶 API 活性药物成分 AST 天冬氨酸氨基转移酶 ATC 解剖治疗化学分类系统 AUC 血浆浓度-时间曲线下面积 AUC 0-24h 24 小时给药间隔内血浆浓度-时间曲线下面积 CI 置信区间 C max 观察到的药物血浆/血清最高浓度 CYP 细胞色素 P450 DDI 药物间相互作用 EMA 欧洲药品管理局 ERA 环境风险评估 FDA 美国食品药品管理局 GI 胃肠道 GLP 良好实验室规范 HPLC 高效液相色谱法 IC/EC 50 半最大抑制/有效浓度 ICH 国际协调会 Ig 免疫球蛋白 INN 国际非专有名称 ITT 意向治疗 LoQ 问题清单 MAH 上市许可持有人 Max 最大值 Min 最小值 Mpox 猴痘 MRHD最大推荐人体剂量 MVA-BN 改良型安卡拉痘苗 - 巴伐利亚北欧 N/A 不适用 NO(A)EL 未观察到(不良)效应水平 PBPK 基于生理的药代动力学 PD 药效学 PIP 儿科研究计划 (EMA) PK 药代动力学 PopPK 群体药代动力学 PSP 儿科研究计划 (美国 FDA) RMP 风险管理计划 SAE 严重不良事件 SwissPAR 瑞士公共评估报告 TEAE 治疗中出现的不良事件 TPA 2000 年 12 月 15 日《联邦药品和医疗器械法》(SR 812.21) 2018 年 9 月 21 日《治疗产品 TPO 条例》(SR 812.212.21)
ADA抗药物抗体吸收,分布,代谢,消除AE不良事件Alt丙氨酸氨基转移酶API API活性药物成分AST ASTASPATE ASPATESPARTATE ASPATE ASPATE ASPATE氨基转移酶ATC解剖学治疗酶ATC解剖学治疗化学分类系统AUC在plasma浓度浓度下的浓度为0-24-24-24 interval CI Confidence interval C max Maximum observed plasma/serum concentration of drug CYP Cytochrome P450 DDI Drug-drug interaction EMA European Medicines Agency ERA Environmental risk assessment FDA Food and Drug Administration (USA) GI Gastrointestinal GLP Good Laboratory Practice HPLC High-performance liquid chromatography IC/EC 50 Half-maximal inhibitory/effective concentration ICH International Council for Harmonisation Ig Immunoglobulin INN International non-proprietary name ITT Intention-to-treat LoQ List of Questions MAH Marketing authorisation holder Max Maximum Min Minimum MRHD Maximum recommended human dose N/A Not applicable NO(A)EL No observed (adverse) effect level PBPK Physiology-based pharmacokinetics PD Pharmacodynamics PIP Paediatric investigation plan (EMA) PK Pharmacokinetics PopPK Population药代动力学PSP儿童研究计划(US FDA)RMP风险管理计划SAE严重不良事件Swisspar Swisspar Swisspar瑞士公共评估报告TEAE TEAE治疗急需不利事件TPA联邦法案2000年12月15日,关于医疗产品和医疗设备(SR 812.21)TPO法令(SR 812.21)TPO法令,2018年9月21日在2018年9月21日在治疗产品上(SR)