问题解答|GastroPlus中处理体外渗透性(Papp)与体内有效渗透性的相关细节与问题
GastroPlus渗透性转化模型的特点,以及在使用过程中应注意的一些细节等?
答:
在研发过程中,一般Permeability的数值可来自Caco-2细胞实验、MDCK细胞实验、动物在体实验或者基于结构式预测等。GastroPlus v9.7一共提供了9种该数据的来源,用户可根据自己数据具体的来源,选择相应的Source。在软件中通过导入结构式进行预测得到的数据,来源均为Human;
模拟过程中,即使所预测PK曲线对应的种属,与Permeability的数据来源的种属不一致,此时用户也不需要更改来源种属,软件可通过内置的公式自动进行换算出当前模拟种属的渗透性数值; 由于Caco-2的实验数据在不同实验室之间具有较大的差异,内建的转化关系可能不适用某篇文献或实验室报道或测定的数值转换,在有一系列高、中、低实验渗透性数据的情况下,建议自定义渗透的线性转化关系。详细的渗透性讲述,请点击以下链接查看: 视频 | 如何评估和优化GastroPlus搭建的PK模型 具体见视频第一部分:如何通过GastroPlus表征药物在体内ADME过程的参数。
GastroPlus内建的Papp到Peff的转化关系都有哪些?
答:
目前基于Papp数据转为人体Peff,GastroPlus内建了四种方法,分别为PAMPA (Pion公司的PAMPA数据建立的转化关系)、ABSCa (Absorption System公司的Caco-2数据)、COVCa (Covance公司的Caco-2数据)以及SOLVO (SOLVO Biotech公司的Caco-2数据)。如下截图,列举了每家公司的转化关系界面以及对应的转化关系公式:
GastroPlus内建了这么多的转化关系,在实际使用中该如何选择?
答:
由于体外实验系统的实验差异,特别是Caco-2的Papp在不同实验室之间存在较大差异。原则上上述四种转化关系,需要Papp的数据来源于这四家公司的实验数据,才能将某一个转化关系作为数据的来源,并进一步输入实验Papp,进而转化得到人体Peff 。如Source选择ABSCa是指输入数据来自Absorption System公司的Caco-2数值,然后选择该公司测得的实验数据,并基于内建的ABSCa关系转化得到人体的Peff 数值;
如果实验数据不是来自这四家公司的,理论上选择任何一种转换关系都不合适。反之,用户也可以随意选择其中一种(一般默认选择ABSCa),并结合模型其它的输入数据、观测的PK数据,以确定该转换关系是否适合对待测化合物的渗透行为描述;
为了用户输入数据的便捷,GastroPlus中的Papp数据单位做了单位的放大,即采用*10^5 cm/s作为数值单位,用户将Papp的实验数值乘以10^5后直接输入至模型中即可(如上图,无需输入29.1*10^-6 (即0.0000291),仅输入2.91即可)。
实验中测定了Caco-2细胞A-B以及B-A侧的Papp数据,输入至模型中该怎样选择?
答:通常如果A-B以及B-A没有明显的外排比时(ER小于2),建议输入A-B的数据;
如果两者数据存在较明显的差异,此时需要注意主动转运对药物跨膜过程的影响(可能不只是简单的被动扩散过程)。如果在没有明确的主动转运动力学参数(具体的转运体、转运动力学Km和Vmax)时,可以尝试输入B-A的Papp或者两者的平均数据。当然,由于体外药物浓度与实际体内肠腔中浓度的差异,可能在临床给药剂量时,药物已经达到主动转运过程的饱和,此时也可以输入A-B的Papp以表征药物的渗透过程;
上述只是一般的建议,用户也可以结合自己化合物的特征(体内观测的PK数据)、Papp数据的特点(实验体系的影响等)等因素,分析采用哪种方式可以更好地表征药物的吸收特性;通常已经获得的临床前动物PK数据,或者人体早期临床的PK数据,可以作为参照和比对,以协助判断采用哪个Papp数值。
我有内部的Papp数据,如何在GastroPlus中构建自己的体外到体内转换关系?
答:
这是较为推荐的方式,同时也便于建立企业内部的技术平台(SOP)。即使没有测定得到一系列标准化合物的体外渗透性,使用某次Caco-2实验中,测定得到的三个低、中、高对照化合物的Papp,也可以构建上述转换关系(需有对应的人体Peff 数值,阳性药物数量越多,建立的转化关系也更可靠);
具体的做法为:选择Source为User,然后点击"Convert from User Data"。在弹出来的界面中,点击左上角的File,选择Open,打开Sample.upd或Samplecaco-2.upd文件。在所打开的文件中,列举了相应标准化合物的实验Papp以及人体Peff 数值(其中Peff 数据可滑动窗口,查看数据的来源),将自己的实验数据替换掉默认的Exp Perm数值,然后通过右侧回归方程,拟合得到最优的转换关系(可参考Eur J Drug Metab Pharmacokinet. 2017 Oct;42(5):757-765.开展的类似工作)。
用户亦可采用txt打开上述两个文件(Sample.upd或Samplecaco-2.upd),添加或删除构建转换关系的对照化合物(若添加新的化合物,需要提前检索该化合物报道的人体Peff 数据),以形成更为精确地转换关系(但就目前了解,报道的开展了人体Peff 试验的化合物不是很多)。