美国Michael B. Bolger教授可谓PBPK建模的行家里手,发表的相关文章达到50多篇。
记者:Michael您是哪年开始接触并专研PBPK模型的
Michael:我从1999年开始学习PBPK模型,到今年刚好15年了。
记者:您觉得PBPK对制药研发的意义何在?
Michael:Predictions prior to in vivotesting, mechanistic absorption, distribution, metabolism, excretion, and DDIpredictions. Population simulations and more mechanistic scaling forpreclinical to human and adult to pediatric
记者:您觉得怎样可更快更好地熟悉PBPK模型?
Michael:先阅读相关的综述文献,更关键的是自己要着手去搭建模型、优化模型,如你没有编程经验,你最好使用类似GastroPlus这样的商业软件[I5] 进行模型搭建;同时多跟你的同行做交流。
任洪灿,Ph.D. 现任和记黄埔医药(Hutchison Medi Pharma)高级研究员。作为DMPK项目代表,支持多个靶向性抗肿瘤药物的临床前和临床方面的DMPK工作,并负责多个项目的建模和模拟方面的工作。
记者:您觉得PBPK模型对新药研发具体有哪些意义?
任:PBPK对于新药研发具有重要作用,可以应用在新药研发的各个阶段。在新药研发早起screening阶段,由于在体数据不足,对于各有特色的化合物存在难以取舍的问题。此时可以将各个体外数据整合在PBPK模型中,定量对在体甚至是人体PK进行预测,根据药理和毒理对PK的要求来评价哪些化合物的PK特性更适合该项目,予以重点关注。随着研发的不断推进,重点关注的化合物获得越来越详尽的体内外DMPK特性,此时可以进一步优化PBPK模型,通过比较前后模型的差异,一方面可以深入了解化合物DMPK特性,从而清楚在进一步的探索中,应该把精力重点放在ADME的哪个环节。另外一方面,可以基于优化的PBPK模型对下一步试验结果进行预测,有利于辅助下一步试验设计。当获得足够的临床前DMPK资料,可以进一步对人体PK进行预测,参与制定临床人体首次剂量的设定。进入新药研发临床阶段,PBPK模型得到进一步的验证和优化。基于该模型,通过适当假设,可以对不同剂量、不同剂型、不同给药方式、不同疾病状态、不同人群等PK进行预测。更可以对DDI进行适当假设和预测。在某些情况下,预测结果可以豁免一定的临床试验。无疑,PBPK模型对于新药研发来说是一个重要工具,是基于模型研发策略不可或缺的组成部分。可以帮助新药研发提高对药物DMPK的认识,辅助试验设计,缩短试验周期,降低研发成本。
Recommended Books:
Physiologically-Based Pharmacokinetic(PBPK) Modeling and Simulations: Principles, Methods, and Applications in thePharmaceutical Industry
Physiologically Based PharmacokineticModeling : Science and Applications
[I1]Reference: Guidance for Industry. Drug Interaction Studies - StudyDesign, Data Analysis, Implications for Dosing, and Labeling Recommendations.Food and Drug Admininstration, US Department of Health and Human Services,February 2012 <cuturl('http://www.fda.gov/downloads')
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[I2]Reference: Guideline on the Investigation of Drug Interactions.European Medicines Agency, 2012<cuturl('http://www.ema.europa.eu/docs/en_GB/document_library/Serennac_guideline/2012/07/wcs00129606.pdf')>
[I3]Of particular importance is the fact that pharmaceutical companiesare now including the PBPK modeling approach in dossiers submitted toregulatory agencies. Between June 2008 and December 2012, there were 33 suchcases included in submissions to the Food and Drug Administration.
Huang, S.M., Abernethy, D.R., Wang,Y., Zhao, P. & Zineh, I. The utility of modeling and simulation in drugdevelopment and regulatory review. J. Pharm. Sci. (2013)