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It is well known that lifestyle changes can alter several physiological functions in the human body. For exercise and diet, these effects are used sensibly in basic therapies, as in cardiovascular diseases. However, the physiological changes induced by exercise and a modified diet also have the capacity to influence the efficacy and toxicity of several drugs, mainly by affecting different pharmacokinetic mechanisms. This pharmacological plasticity is not clinically relevant in all cases but might play an important role in altering the effects of very common drugs, particularly drugs with a narrow therapeutic window. Therefore, with this review, we provide insights into possible food–drug and exercise–drug interactions to sharpen awareness of the potential occurrence of such effects.
Response to upfront azacitidine in juvenile myelomonocytic leukemia in the AZA-JMML-001 trial
(2021)
Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) is the only curative therapy for most children with juvenile myelomonocytic leukemia (JMML). Novel therapies controlling the disorder prior to HSCT are needed. We conducted a phase 2, multicenter, open-label study to evaluate the safety and antileukemic activity of azacitidine monotherapy prior to HSCT in newly diagnosed JMML patients. Eighteen patients enrolled from September 2015 to November 2017 were treated with azacitidine (75 mg/m2) administered IV once daily on days 1 to 7 of a 28-day cycle. The primary end point was the number of patients with clinical complete remission (cCR) or clinical partial remission (cPR) after 3 cycles of therapy. Pharmacokinetics, genome-wide DNA-methylation levels, and variant allele frequencies of leukemia-specific index mutations were also analyzed. Sixteen patients completed 3 cycles and 5 patients completed 6 cycles. After 3 cycles, 11 patients (61%) were in cPR and 7 (39%) had progressive disease. Six of 16 patients (38%) who needed platelet transfusions were transfusion-free after 3 cycles. All 7 patients with intermediate- or low-methylation signatures in genome-wide DNA-methylation studies achieved cPR. Seventeen patients received HSCT; 14 (82%) were leukemia-free at a median follow-up of 23.8 months (range, 7.0-39.3 months) after HSCT. Azacitidine was well tolerated and plasma concentration-–time profiles were similar to observed profiles in adults. In conclusion, azacitidine monotherapy is a suitable option for children with newly diagnosed JMML. Although long-term safety and efficacy remain to be fully elucidated in this population, these data demonstrate that azacitidine provides valuable clinical benefit to JMML patients prior to HSCT. This trial was registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT02447666.
Intrinsische und extrinsische Faktoren wie die Darreichungsform, Komedikation und genetische Polymorphismen können einen signifikanten Einfluss auf die Exposition des Wirkstoffes haben und in der Folge zu Veränderungen in der Wirksamkeit oder Sicherheit eines Wirkstoffes führen. Die Fähigkeit die Auswirkungen solcher Faktoren auf die Exposition und die pharmakologische Aktivität eines Wirkstoffes zu quantifizieren und zu extrapolieren, repräsentiert einen Meilenstein bei der Bestimmung der erforderlichen Dosisanpassungen und der Umsetzung von Risikomanagementstrategien in der klinischen Pharmakologie. Unter dem Blickwinkel der modellbasierten Arzneimittelforschung und -entwicklung (engl. model-informed drug discovery and development (MID3)) können dynamisch mechanistische Modelle, wie z. B. whole-body PBPK/PD-Modelle, für die Vorhersage des Effekts sowie der Wechselwirkung mehrerer Faktoren auf PK und PD nützlich sein und könnten daher als Orientierung für die Wahl der Formulierung und für klinische Dosierungsempfehlungen dienen.
Obwohl PBPK-Modelle in der Pharmabranche inzwischen routinemäßig zur internen Entscheidungsfindung und zur Unterstützung der regulatorischen Bewertung eingesetzt werden, bleibt das Vertrauen Waiver von speziellen klinischen pharmakologischen Studien für biopharmazeutische Anwendungen durch PBPK- Modellanalysen zu stützen eher gering. Andererseits hat sich die virtuelle Bioäquivalenz im Zusammenhang mit der Simulation klinischer Studien als ein vielversprechendes, aber noch unterentwickeltes Feld erwiesen, mit dessen Hilfe der Anwendungsbereich der PBPK-Modellierung in der Biopharmazeutik erweitert werden kann. So werden beispielsweise BCS-basierte Biowaiver für Wirkstoffe der BCS-Klassen II und IV derzeit von den Gesundheitsbehörden nicht akzeptiert. In einigen Fällen hat die PBPK-Modellierung durch Verknüpfung der In-vitro-Freisetzung mit der In-vivo-Performance der Formulierung jedoch gezeigt, dass ein solcher Ansatz unter Umständen wissenschaftlich gerechtfertigt sein könnte. Auf ähnliche Weise können PBPK-Modellierung und VBE verwendet werden, um klinisch relevante Spezifikationen für die Wirkstofffreisetzung festzulegen und den "safe space" der Freisetzung zu definieren (oder zu erweitern). Doch selbst bei Wirkstoffen, die Unterschiede im Umfang und in der Rate der Absorption außerhalb der Bioäquivalenzgrenzen aufweisen, was bedeutet, dass sie nicht als bioäquivalent und damit austauschbar angesehen werden können, kann die therapeutische Äquivalenz beibehalten werden, sofern dies durch eine Expositions-Wirkungs-Analyse und/oder eine Expositions-Sicherheits-Analyse unter Verwendung empirischer, halb- oder vollmechanistischer PK/PD-Modelle angemessen begründet wird.
Wie bereits erwähnt bieten PK/PD- und insbesondere PBPK/PD-Modelle einen mechanistischen Ansatz, der die Gewebekonzentrationen am Wirkort des Wirkstoffes mit der pharmakologischen Wirkung verknüpft. Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein Überblick über bestehende PK/PD-Modelle und deren mathematischen Umsetzung vorgestellt. Darüber hinaus sind wirkstoffspezifische Fallbeispiele mit einer offensichtlichen Entkopplung von PK und PD von besonderem Interesse, bei denen Expositionsschwankungen weniger kritisch, wenn nicht gar irrelevant für die pharmakologische Reaktion sind (Publikation 1).
In diesem Zusammenhang bietet PBPK Modellierung und Simulation die Möglichkeit die oben genannten wissenschaftlichen Überlegungen zu untersuchen, ungetestete Szenarios zu erforschen und schließlich evidenzbasiert und arzneimittelspezifische Empfehlungen für Bioäquivalenzprüfungen zu erteilen. Daher bestand das Hauptziel darin PBPK/PD-Modelle zu entwicklen, zu validieren und anzuwenden sowie virtuelle Trials zu simulieren, um den relativen Effekt der In-vitro/ In-vivo-Freisetzung, PK-Charakteristiken (z.b. die Halbwertszeit) und die intraindividuelle Variabilität bei der In-vivo-Arnzeimittelwirkung von BCS Klasse II schwach sauren Verbindungen zu beurteilen und einen PBPK-IVIVE integrierten Arbeitsablauf vorzuschlagen, um virtuelle Bioäquivalenzstudien durchzuführen.
Es wurden drei BCS Klasse II schwach saure Wirkstoffe (Naproxen, Flurbiprofen, Ibuprofen) mit ähnlicher Disposition und ähnlichen metabolischen Eigenschaften zur Untersuchung ausgewählt. Allgemein sind alle drei Wirkstoffe stark an Plasmaproteine gebunden und haben daher ein niedriges Verteilungsvolumen, niedrigen First-Pass-Effekt, niedrige systemische Clearance und eine nahezu vollständige Bioverfügbarkeit (F>0.9). Allerdings unterscheiden sie sich signifikant in ihrer Halbwertszeit: Für Naproxen beträgt t1/2≃20-24 h, für Flurbiprofen t1/2≃7 h und für Ibuprofen t1/2≃2 h, was moderate bis lange, moderate und kurze Halbwertszeiten widerspiegelt.
Für alle drei Wirkstoffe wurde ein systematischer Arbeitsablauf erstellt einschließlich: i) Charakterisierung von in vitro biopharmazeutischen Eigenschaften (z.b. Löslichkeit, Freisetzung) gefolgt von modellbasierten Analysen von In-vitro-Ergebnissen, ii) Entwicklung und umfassende Validierung von PBPK/PD-Modellen und iii) Simulierung und Risikoeinschätzung von Bioäquivalenzstudien. Die Fallstudien von Naproxen (Publikation 2) und Ibuprofen (Publikation 3) konzentrieren sich auf bewährte Verfahren der IVIVE für biopharmazeutische Parameter, Risikoabschätzung und Simulation von Bioäquivalenzstudien mit PBPK-Modellen, welche die inter-occasion Variabilität miteinbeziehen. Das Beispiel von Flurbiprofen (Publikation 4) hebt die Wichtigkeit des Verständnisses des relativen Einflusses von intrinsischen (z.b. genetische Polymorphismen) und extrinsischen (z.b. Komedikationen) Faktoren auf die PK und PD des Wirkstoffes hervor, wenn Empfehlungen für die Bioäquivalenz und die therapeutische Gleichwertigkeit gemacht werden. Alle drei Fallbeispiele liefern mechanistische Erkenntnisse über die Freisetzungssgrenzen, die für die In-vivo-Arneimittelwirksamkeit kritisch ist, unter Berücksichtigung der PK-Eigenschaften des Wirkstoffes und der physiologischen Variabilität mit dem Ziel den Status quo des aktuellen BCS-basierten Biowaiveransatzes in Frage zu stellen und integrierte In-vitro-, In-vivo- und In-silico-Paradigma der Risikobewertung für Waiver von In-vivo-Bioäquivalenzstudien einzuführen.
In dem letzten Teil der Arbeit werden Herausforderungen, Kenntnislücken und Möglichkeiten von PBPK/PD-Modellierung zur Unterstützung von Waivern von in vivo klinischen Studien im Bereich von oralen Biopharmazeutika diskutiert (Publikation 5).
Im Großen und Ganzen schlägt diese Dissertation biorelevante In-vitro-Methoden für die Vorhersage von In-vivo-Formulierungsperformance und neue PBPK/PD-Methoden vor, um Daten von in vitro biopharmazeutischen Experimenten zu den In-vivo-Bedingungen zu extrapolieren. Außerdem ist dies das erste Mal nach unserem Kenntnisstand, dass PBPK/PD-Ansätze zur Durchführung virtueller Bioäquivalenzstudien vorgeschlagen werden, die auch die inter-occasion Variabilität der Pharmakokinetik berücksichtigen. Desweiteren hebt diese Arbeit die Bedeutung von pharmakokinetischen Eigenschaften auf Bioäquivalenz-Ergebnissen hervor und stellt ein neues Konzept zur Risikoeinschätzung von Bioäquivalenz vor, in welchem die Bewertung des Bedarfs eines Waivers von einer In-vivo-Bioäquivalenzstudie sowohl auf biopharmazeutischen als auch pharmakokinetischen Wirkstoffeigenschaften basiert und quantitativ mit PBPK/PD-Modellierung bewertet wird.
Mechanistic modeling of in vitro data generated from metabolic enzyme systems (viz., liver microsomes, hepatocytes, rCYP enzymes, etc.) facilitates in vitro–in vivo extrapolation (IVIV_E) of metabolic clearance which plays a key role in the successful prediction of clearance in vivo within physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) modeling. A similar concept can be applied to solubility and dissolution experiments whereby mechanistic modeling can be used to estimate intrinsic parameters required for mechanistic oral absorption simulation in vivo. However, this approach has not widely been applied within an integrated workflow. We present a stepwise modeling approach where relevant biopharmaceutics parameters for ketoconazole (KTZ) are determined and/or confirmed from the modeling of in vitro experiments before being directly used within a PBPK model. Modeling was applied to various in vitro experiments, namely: (a) aqueous solubility profiles to determine intrinsic solubility, salt limiting solubility factors and to verify pKa; (b) biorelevant solubility measurements to estimate bile-micelle partition coefficients; (c) fasted state simulated gastric fluid (FaSSGF) dissolution for formulation disintegration profiling; and (d) transfer experiments to estimate supersaturation and precipitation parameters. These parameters were then used within a PBPK model to predict the dissolved and total (i.e., including the precipitated fraction) concentrations of KTZ in the duodenum of a virtual population and compared against observed clinical data. The developed model well characterized the intraluminal dissolution, supersaturation, and precipitation behavior of KTZ. The mean simulated AUC0–t of the total and dissolved concentrations of KTZ were comparable to (within 2-fold of) the corresponding observed profile. Moreover, the developed PBPK model of KTZ successfully described the impact of supersaturation and precipitation on the systemic plasma concentration profiles of KTZ for 200, 300, and 400 mg doses. These results demonstrate that IVIV_E applied to biopharmaceutical experiments can be used to understand and build confidence in the quality of the input parameters and mechanistic models used for mechanistic oral absorption simulations in vivo, thereby improving the prediction performance of PBPK models. Moreover, this approach can inform the selection and design of in vitro experiments, potentially eliminating redundant experiments and thus helping to reduce the cost and time of drug product development.