【恒兴大讲堂】如何从ADME角度分析BE数据(三)
来源:恒兴医药
如何从ADME角度分析BE数据
本期内容!
恒兴大讲堂来到了《如何从ADME角度分析BE数据》的最后一期“影响BE试验结果的因素——分布、代谢和排泄”。
影响BE试验结果的因素——分布
药物分子被吸收进循环系统中后,将由动脉系统带至毛细血管,人身体有约100亿根毛细血管。在毛细血管处,血管内的物质 与组织液中的物质(包括药物分子)进行充分的交换。
一般认为,MW< 1000 Da的物质可非常轻易地穿透血管壁,而分子量接近于或超过60KD的物质就非常难以透过血管壁了。几种可与药物分子结合的血浆蛋白分子量:蛋白67KD、α1-酸性糖蛋白40KD、脂蛋白则超过1000KD。
与药物分布相关的几个参数/特性:表观分布容积(Vd)、稳态表观分布容积(Vdss)、血浆蛋白结合率、组织蛋白结合率、Blood/Plasma比率、RBC/Plasma比率等。
药物结构/理化特征与体内分布的一般规律
1.以上都是趋势预测,一定不可绝对化!但在极端情况下,通常准确度都较高!
2.其它的特异或非特异性性因素,包括:离子障(ion-trapping)效应、形成螯合物(与血浆中的金属离子)、共价/拟共价结合(与蛋白质巯基或血红素)、与特异性酶(如磺达肝素与ATIII)和特异性组织(如氯喹与溶酶体)的结合对体内分布特征形成影响。
影响BE试验结果的分布特征
影响BE试验结果的因素——代谢
人体(及动物体)针对外源性的异物(包括小分子和大分子药物)发展出了各种各样的“对抗”手段以将这些异物清除。清除的方式分为两种:一种是原形药直接“丢出国门”(排泄),另一种是将原形药“和平演变”(代谢)。
有公式:CL (总) = CL (排泄) + CL (代谢)
Dose = A (排泄) + A (代谢)
A (排泄) /Dose (静脉) = CL (排泄) / CL (总)
A (代谢) /Dose (静脉) = CL (代谢) / CL (总)
人(及哺乳动物)最主要的代谢器官为肝脏,而最主要的代谢酶系为CYP(即P450)。
各清除/代谢途径的相对重要性
需要注意的是:尽管CYP2E1的含量仅次于CYP3A和CYP2D6,但是其对药物代谢的总体贡献率较低。
药物代谢酶的基因多态性
1.CYP2C9、CYP2C19、CYP2D6是在基因多态性上具有重要临床意义的3种代谢酶。药物代谢酶的基因多态性是BE/PK研究中个体间变异的重要来源。对于主要由多态性酶所代谢、且清除率高(如:肝摄取率>70%)的口服固体制剂来说,尤为如此,因为生物利用度的重要构成部分“首过效应”将受到极大影响。收基因多态性影响的一些典型品种有:奥美拉唑(CYP2C19)、氯吡格雷(CYP2C)、伊利替康(UGT1A2,口服)等。
2.理论上,基因多态性只关乎个体间变异。但需要理解的是:基因多态性也会带来更大的周期间给药后的残留效应“变异度”。而双交叉下:总变异=个体间变异+周期间变异+药物间变异+误差(用于计算个体内变异),因而在例数设置不多的预BE中通常个体内变异高估的。针对这种情况,预BE也可以尽量采用重复设计以获取更准确的个体内变异。
二相代谢产物的特殊考虑
药物代谢酶具有巨大的种属差异
1.不同种属上的药物代谢酶,即便在命名上完全一样,也不代表是完全一样的酶。如:猴的CYP 1A1 与人的CYP 1A1 在基因序列上仅有92%的相似度,在功能上也存在着不同。
2.种属间药物代谢酶的差异,使得动物体内的BE研究和人体内的BE研究具有了一定的差异性。
影响BE试验结果的因素——排泄
定义:药物从体内排出至体外的过程(排泄物可包括尿液、粪便、汗液、呼出的气体等)。狭义的理解:原形药的排出过程;广义的理解:原形药和其代谢物的排出过程。大多数情况下特指原形药,但有时需具体情况具体理解。
排泄是药物(这里指原形药)消除的两种途径之一。而排泄途径主要包括三个:肾排泄、胆汁排泄、肠道排泄;最终主要排出在粪便和尿液中。绝大部分情况下,药物及代谢物主要都排出在尿液和粪便中,物质平衡的直接研究对象也主要是这两种。
BE豁免原则中关于高渗透性的认定
《人体生物等效性试验豁免指导原则》(CFDA,2016)
1.绝对生物利用度:当药物绝对生物利用度等于或大于85%,可认定为高渗透性。原因:由F ≈(溶解比例)*(渗透比例)*(1-首过效应)可知,F ≧85%时,渗透比例≧85%。
2.如果≧85%的给药剂量在尿中以原型药物,或以原型药物、1相氧化和2相结合代谢物的总和回收,也可认定为高渗透性。原因:尿液中的原形药和代谢物都是先被吸收至循环系统的。
3.质量平衡研究:应提供额外的数据来证明药物在胃肠道的稳定性,除非85%以上的原型药物从尿液中排出。原因:胃肠道降解产物亦可被吸收至循环系统并从尿中排出,故考虑“尿中原形药+代谢产物回收率≧85%”时需排除该因素。
下次再见
感谢您的陪伴,本次恒兴大讲堂之“如何从ADME角度分析BE数据”圆满完结。我们期待下一次的见面!