定量预测的总体框架基于AUC CYP3A4-mediated口服药物的相互作用增加共同服用标准的药物。
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引用
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Ohno Y, Hisaka,铃木H
定量预测的总体框架基于AUC CYP3A4-mediated口服药物的相互作用增加共同服用标准的药物。
Pharmacokinet。2007; 46 (8): 681 - 96。doi: 10.2165 / 00003088-200746080-00005。
- PubMed ID
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17655375 (在PubMed]
- 文摘
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背景:细胞色素P450 (CYP 3 a4)是最普遍的新陈代谢酶在人类肝脏和也是一个重要的临床关心的目标对各种药物的相互作用。尽管有许多报道关于药物的相互作用涉及CYP3A4,远非容易估计所有潜在的交互,因为太多的药物由CYP3A4代谢。出于这个原因,一个全面的框架CYP3A4-mediated预测药物的相互作用将是相当大的临床重要性。摘要目的:本研究的目的是提供一个健壮的和实用的方法预测药物的相互作用介导的CYP3A4使用最少的体内药物相互作用的信息研究,通常进行早期药物开发过程中。数据来源:分析基于113年药物相互作用研究报道在78年发表的文章在此期间1983 - 2006。如果他们使用的文章包含足够的关于药物相互作用的信息。信息药物名称、剂量和增加的幅度曲线下的面积(AUC)被收集。方法:CYP3A4的贡献比口服间隙(CR (CYP) (3 a4))计算了14基质(咪达唑仑、阿普唑仑丁螺环酮,cerivastatin,阿托伐他汀,ciclosporin,非洛地平,洛伐他汀,硝苯地平,nisoldipine,辛伐他汀、三唑仑、唑吡坦和telithromycin)基于AUC增加互动的研究中观察到伊曲康唑或酮康唑。同样,CYP3A4的时均明显抑制比率(IR (CYP) (3 a4))计算了18抑制剂(telithromycin酮康唑、伏立康唑、伊曲康唑,克拉霉素,saquinavir,奈法唑酮、红霉素、地尔硫卓,氟康唑,维拉帕米,西咪替丁、雷尼替丁、罗氟伏沙明、阿奇霉素、氟哌酸和氟西汀)主要基于与咪达唑仑AUC增加药物相互作用研究中观察到的。增加的AUC衬底与共同服用一种抑制剂的使用方程估计1 / (1 - CR (CYP) (3 a4) x IR (CYP) (3 a4)),基于药代动力学方面的考虑。 RESULTS: The proposed method enabled predictions of the AUC increase by interactions with any combination of these substrates and inhibitors (total 251 matches). In order to validate the reliability of the method, the AUC increases in 60 additional studies were analysed. The method successfully predicted AUC increases within 67-150% of the observed increase for 50 studies (83%) and within 50-200% for 57 studies (95%). Midazolam is the most reliable standard substrate for evaluation of the in vivo inhibition of CYP3A4. The present analysis suggests that simvastatin, lovastatin and buspirone can be used as alternatives. To evaluate the in vivo contribution of CYP3A4, ketoconazole or itraconazole is the selective inhibitor of choice. CONCLUSION: This method is applicable to (i) prioritize clinical trials for investigating drug interactions during the course of drug development and (ii) predict the clinical significance of unknown drug interactions. If a drug-interaction study is carefully designed using appropriate standard drugs, significant interactions involving CYP3A4 will not be missed. In addition, the extent of CYP3A4-mediated interactions between many other drugs can be predicted using the current method.
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