目的:建立伏立康唑(voriconazole)与奥美拉唑(omeprazole)间药物相互作用(drug-drug interactions,DDIs)模型,探讨两者合用的药动学过程,为临床合理用药提供理论参考。方法:通过文献检索和收集伏立康唑与奥美拉唑的理化性质参数、体外...目的:建立伏立康唑(voriconazole)与奥美拉唑(omeprazole)间药物相互作用(drug-drug interactions,DDIs)模型,探讨两者合用的药动学过程,为临床合理用药提供理论参考。方法:通过文献检索和收集伏立康唑与奥美拉唑的理化性质参数、体外酶促动力学参数等数据,建立生理药动学(physiologically based pharmacokinetic,PBPK)模型,模型验证后再建立两者的DDIs模型,预测两者合用时药动学过程的变化。结果:当两者合用时,奥美拉唑会使体内伏立康唑的最大血药浓度(C_(max))、血药浓度-时间曲线下总面积(AUC_(0-inf))和截止至终末观察点时的血浆药物浓度-时间曲线下面积(AUC_(0-t))增加,增加的比率分别为16.5%,38.7%和37.5%。结论:当伏立康唑与奥美拉唑合用时,奥美拉唑会增加体内伏立康唑的血药浓度,但增加的伏立康唑血药浓度仍在其治疗窗之内。因此,临床上2种药物合用时,无需调整伏立康唑的给药剂量。展开更多
目的:建立替格瑞洛(ticagrelor)与竞争性抑制剂酮康唑(ketoconazole)及时间依赖性抑制剂地拉韦啶(delavirdine)联合应用的药物相互作用(DDIs)的动态模型和PKPD模型。采用该DDIs模型和PKPD模型预测两种不同类型的抑制剂对替格瑞洛药动学...目的:建立替格瑞洛(ticagrelor)与竞争性抑制剂酮康唑(ketoconazole)及时间依赖性抑制剂地拉韦啶(delavirdine)联合应用的药物相互作用(DDIs)的动态模型和PKPD模型。采用该DDIs模型和PKPD模型预测两种不同类型的抑制剂对替格瑞洛药动学特征和药效学的影响,为指导临床合理用药提供理论依据。方法:通过文献检索以及ADMET Predictor预测,收集获取替格瑞洛、酮康唑和地拉韦啶的理化性质参数、生物药剂学参数、药物代谢酶促反应参数、人体生理参数等;同时收集替格瑞洛与代谢物AR-C124910XX的血药浓度(PK)及药效学(PD)数据,建立并验证三者的生理药动学(physiologically based pharmacokinetic,PBPK)模型与血药浓度(PK)-药效学(PD)结合模型。结合酮康唑与地拉韦啶的酶抑制参数与酶降解速率常数,分别建立其与替格瑞洛的DDIs动态模型,预测2种抑制剂引起替格瑞洛及其活性代谢物的药动学变化的过程;再根据PKPD结合模型,预测两种抑制剂对替格瑞洛的药效影响。结果:替格瑞洛与酮康唑的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的2.07倍、3.70倍及3.76倍;替格瑞洛与地拉韦啶的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的1.66倍,2.66倍和2.68倍。替格瑞洛的PKPD结合模型显示,酮康唑会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有大幅度增加,分别增加至单独服用的1.80倍、1.27倍、1.67倍和3.11倍;地拉韦啶会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有较大程度增加,分别增加至单独服用的1.83倍、1.27倍、1.91倍和3.23倍。结论:从药物相互作用结果分析,抑制剂酮康唑、地拉韦啶会使替格瑞洛的血药浓度大幅度增加。对于替格瑞洛而言,2种抑制剂分别与其联合使用时,替格瑞洛的剂量�展开更多
目的通过构建瑞舒伐他汀空腹状态下的生理药动学(physiologically based pharmacokinetic model,PBPK)模型,预测其餐后状态下的吸收,并探究其可能的食物效应机制,为服用他汀类药物的高脂血症患者提出合理的饮食建议,提高BCSⅢ类他汀类...目的通过构建瑞舒伐他汀空腹状态下的生理药动学(physiologically based pharmacokinetic model,PBPK)模型,预测其餐后状态下的吸收,并探究其可能的食物效应机制,为服用他汀类药物的高脂血症患者提出合理的饮食建议,提高BCSⅢ类他汀类药物的药物吸收。方法根据文献和已有研究获得瑞舒伐他汀建模的理化参数、生物药剂学参数以及药动学参数,利用Gastro Plus^(TM)软件建立瑞舒伐他汀餐后给药的PBPK预测模型,并结合实测的血药浓度数据验证模型,判断是否可以准确预测出瑞舒伐他汀餐后的药物吸收结果,并进行参数敏感性分析。结果通过构建瑞舒伐他汀PBPK模型预测其餐后吸收,计算得到模型预测数据与实测数据的平均折叠误差和绝对平均折叠误差<2,结合模型验证的拟合相关系数表明拟合效果较好,同时参数敏感性分析提示高热量饮食、药物的油水分配系数(Log D)和渗透性对瑞舒伐他汀的吸收影响较大。结论所建立的模型能够较好地预测瑞舒伐他汀餐后状态下的吸收,基于参数敏感性分析结果,为服用BCSⅢ类他汀类药物的高脂血症患者提出合理的饮食建议,包括适当增加饮食中蛋白质的比重、减少脂肪和水溶性膳食纤维的占比等,可提高BCSⅢ类他汀类药物的肠道吸收。展开更多
文摘目的:建立伏立康唑(voriconazole)与奥美拉唑(omeprazole)间药物相互作用(drug-drug interactions,DDIs)模型,探讨两者合用的药动学过程,为临床合理用药提供理论参考。方法:通过文献检索和收集伏立康唑与奥美拉唑的理化性质参数、体外酶促动力学参数等数据,建立生理药动学(physiologically based pharmacokinetic,PBPK)模型,模型验证后再建立两者的DDIs模型,预测两者合用时药动学过程的变化。结果:当两者合用时,奥美拉唑会使体内伏立康唑的最大血药浓度(C_(max))、血药浓度-时间曲线下总面积(AUC_(0-inf))和截止至终末观察点时的血浆药物浓度-时间曲线下面积(AUC_(0-t))增加,增加的比率分别为16.5%,38.7%和37.5%。结论:当伏立康唑与奥美拉唑合用时,奥美拉唑会增加体内伏立康唑的血药浓度,但增加的伏立康唑血药浓度仍在其治疗窗之内。因此,临床上2种药物合用时,无需调整伏立康唑的给药剂量。
文摘目的:建立替格瑞洛(ticagrelor)与竞争性抑制剂酮康唑(ketoconazole)及时间依赖性抑制剂地拉韦啶(delavirdine)联合应用的药物相互作用(DDIs)的动态模型和PKPD模型。采用该DDIs模型和PKPD模型预测两种不同类型的抑制剂对替格瑞洛药动学特征和药效学的影响,为指导临床合理用药提供理论依据。方法:通过文献检索以及ADMET Predictor预测,收集获取替格瑞洛、酮康唑和地拉韦啶的理化性质参数、生物药剂学参数、药物代谢酶促反应参数、人体生理参数等;同时收集替格瑞洛与代谢物AR-C124910XX的血药浓度(PK)及药效学(PD)数据,建立并验证三者的生理药动学(physiologically based pharmacokinetic,PBPK)模型与血药浓度(PK)-药效学(PD)结合模型。结合酮康唑与地拉韦啶的酶抑制参数与酶降解速率常数,分别建立其与替格瑞洛的DDIs动态模型,预测2种抑制剂引起替格瑞洛及其活性代谢物的药动学变化的过程;再根据PKPD结合模型,预测两种抑制剂对替格瑞洛的药效影响。结果:替格瑞洛与酮康唑的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的2.07倍、3.70倍及3.76倍;替格瑞洛与地拉韦啶的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的1.66倍,2.66倍和2.68倍。替格瑞洛的PKPD结合模型显示,酮康唑会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有大幅度增加,分别增加至单独服用的1.80倍、1.27倍、1.67倍和3.11倍;地拉韦啶会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有较大程度增加,分别增加至单独服用的1.83倍、1.27倍、1.91倍和3.23倍。结论:从药物相互作用结果分析,抑制剂酮康唑、地拉韦啶会使替格瑞洛的血药浓度大幅度增加。对于替格瑞洛而言,2种抑制剂分别与其联合使用时,替格瑞洛的剂量�
