美国Simulations Plus, Inc公司

美国FDA CDER

陈涛，凡默谷技术部

本案例使用GastroPlus的透皮吸收与转运(TCAT)模型考察Dermovate^TM乳膏中丙酸氯倍他索(CP)在皮肤局部和全身体循环中动态变化过程。该乳膏为油包水型乳剂，模型输入参数采用公开报道和定量-渗透关系估算的数值，所预测的局部药物浓度与实测的真皮层药物浓度进行了准确性对比。基于验证后的模型，通过参数敏感性分析考察了乳剂中药物溶解度、分散相体积分数及液滴大小、连续相中酸氯倍他索有效扩散系数等参数对皮肤中酸氯倍他索浓度的影响，这些性质的评估也可以进一步用于支持酸氯倍他索外用制剂的设计与开发。

皮肤外用制剂的生物利用度评估一直面临巨大挑战，因为这些产品中原料药(API)在进入系统循环前需先到达作用部位(皮肤层)，且通常全身暴露非常低，甚至无法检测。除了传统的体内试验，业内也一直在探索新的评估方法，如体外渗透测试、皮肤开放式微灌注(dOFM)和计算机模型等。

生理药代动力学(PBPK)模型通过将API和制剂的理化和结构性质与皮肤生理学联系起来，可以考察对药物在皮肤层内的分布特征。本案例的主要工作包括1)搭建0.05% Dermovate^TM乳膏中酸氯倍他索的透皮PBPK模型；2)使用该模型预测酸氯倍他索在真皮层的浓度-时间曲线，并于临床观测值(使用dOFM技术测定)进行验证；3)参数敏感性分析(PSA)考察制剂相关参数对皮肤局部酸氯倍他索暴露的影响。

2.1 PBPK模型软件

使用GastroPlus软件(version 9.8.2, Simulations Plus, Inc., Lancaster, CA)中的透皮吸收与转运(TCAT)模型对酸氯倍他索在人体皮肤层中的分布特征进行描述，TCAT模型进一步和一房室处置模型相连接，以反映酸氯倍他索的系统分布与清除特征。

TCAT的模型框架如下图1所示，详细的模型介绍和使用可参考（点击查看视频）：

【操作视频】GastroPlus经皮和肌肉注射给药模型特点及相关操作

2.2 模型药物

酸氯倍他索是泼尼松龙的卤化衍生物，是一种强效外用皮质类固醇。1985年，酸氯倍他索首次以乳膏和软膏剂型获得FDA批准，目前也有凝胶、洗剂等其它形式的外用制剂。酸氯倍他索的分子量为467道尔顿，无可电离的部分，logP约为3.5，水溶性约为3.6mg/mL。

2.3 PBPK建模

酸氯倍他索的PBPK建模参数见下表1所示。其中生物药剂学和理化性质参数主要来自文献报道的结果；制剂相关的参数根据Dermovate^TM乳膏的处方进行确认，并结合报道的颗粒密度值估算了酸氯倍他索及辅料的体积分数；根据体外测定的Dermovate^TM乳膏中酸氯倍他索释放量，估计了连续相中酸氯倍他索的有效扩散系数(D_eff)；分散相中的酸氯倍他索扩散率(D_disp)是根据二茂铁衍生的扩散率值估算的。

分散相液滴视为均质室，忽略可能产生的浓度梯度，模型中结合扩散层厚度h_mem等参数计算药物在分散相和连续相之间的扩散速率。模型也考虑了分散相液滴与可能粘附在角质层、皮脂和头皮脂质的液滴之间的物质扩散交换。

TCAT模型将角质层和真皮层进一步分为20个亚层，将药物储库和活性表皮分为10个亚层，以解释每一亚层中可能出现的浓度梯度以及用于模型诊断。药物在皮肤各层中的渗透性是结合模型内置的公式进行计算的；真皮层中酸氯倍他索与蛋白和脂质的结合程度也是通过内置公式计算的。

由于暂无报道的酸氯倍他索经静脉给药后的人体药代动力学研究数据，因此当前研究使用一房室分布模型表征酸氯倍他索的系统分布与清除。所用到的参数(如清除率和分布体积等)采用酸氯倍他索的结构式，经ADMET Predictor 10.3预测得到。

2.4 药物浓度的测定

使用皮肤开放式微灌注(dOFM)评估酸氯倍他索在皮肤中的药代动力学特征，该技术通过无膜探针直接采集真皮层的间质液，以监测药物在皮肤中的渗透和浓度变化。该案例使用文献报道的临床研究结果，用于酸氯倍他索模型预测准确性的验证。

2.5 参数敏感性分析

基于验证后的PBPK模型，采用参数敏感性分析的方式评估制剂学参数对酸氯倍他索体内暴露的影响，以进一步用于支持酸氯倍他索外用制剂的设计与开发。

3.1 PBPK模型的验证

将表1列举的模型参数输入到GastroPlus软件中，预测了TCAT模型中真皮亚层14 (对应dOFM试验中探针所在的平均皮肤深度)、真皮亚层17 (探针中心线所在的平均皮肤深度)、亚层15和19 (探针中心线深度的95%置信区间)中游离酸氯倍他索的浓度，给药后4到24小时内的预测的结果基本处于临床观测值的两到三倍误差范围内，且预测结果包含了观测值的波动范围。

图3显示了TACT模型预测的不同亚层的深度与给药后24小时该层酸氯倍他索总暴露量(AUC_0-24h)的结果，同时与文献报道的不同受试者给药后第一天的观测值进行了对比。模型预测随着皮肤层厚度的增加，酸氯倍他索的暴露量逐渐下降；临床观测结果虽然也显示随着探针深度的增加，酸氯倍他索在皮肤中的暴露量呈现下降趋势，但总体上比TCAT模型的预测结果低。这可能反映了真皮层间质液和血液之间溶质交换能力的差异，当前TCAT模型认为血液是均匀分布于整个真皮层中。

3.2 PBPK模型的应用

随着疏水性辅料或其在乳剂中的比例发生变化，API在分散相中的溶解度也可能发生变化，TCAT的模型参数Kdisp,w (API的分散相-水的分配系数)反映了这一特征。增加Kdisp,w，会使更多的API进入分散相，从而降低其在连续相和分散相中的饱和分数，减弱API向角质层中的转移。图4a显示了酸氯倍他索在真皮层中的浓度随Kdisp,w的变化，结果显示随着的降低，酸氯倍他索的浓度也逐渐下降。

当前研究也分析了分散相体积分数(φ_disp)对真皮层中酸氯倍他索浓度的影响，一般来说该参数应仅在乳剂处方保留其原始相结构的范围内变化，因此敏感性分析中φdisp以验证模型的参数(0.244)为基线值，探索上下波动25%时酸氯倍他索浓度的变化。结果见4b所示，随着φ_disp增加，分散相将保持更大比例的酸氯倍他索剂量，此时连续相中饱和分数将下降，从而导致进入角质层的通量减少，酸氯倍他索在真皮层中的浓度下降。

为了表征多因素实验设计的影响，还进行了K_disp,w和φ_disp的联合对酸氯倍他索暴露量(AUC_0-24h)的敏感性。图4c显示随着K_disp,w和φ_disp的增加，酸氯倍他索的AUC_0-24h呈现下降趋势，也可以进一步从该响应面曲线分析K_disp,w和φ_disp的联合对酸氯倍他索暴露量的影响。

API在乳剂连续相中的有效扩散系数(D_eff)是另一个重要的参数，D_eff可能受到处方因素的影响，如存在凝胶聚合物、载体的粘度以及乳剂中分散相的体积分数等。因此本研究还考察了D_eff的变化对真皮层中酸氯倍他索浓度的影响，结果见图5。结果显示当D_eff从1e^-8cm²/s下降至1e^-11cm²/s时，酸氯倍他索的AUC_0-24h约下降40%，这可能是酸氯倍他索的皮肤渗透性适中，可以维持一定程度的酸氯倍他索透皮吸收。

此外，当前研究还考察了酸氯倍他索浓度随分散相球形液滴半径(r_disp)变化的敏感性。结果发现随着r_disp的变化，真皮层中游离酸氯倍他索浓度的差异不到1%。

由于没有可用的实验数据描述Dermovate^TM乳膏中水分蒸发的速度，因此也可以通过设计一系列虚拟处方来评估水分的蒸发对酸氯倍他索透皮渗透的影响。随着水分损失的程度，连续相中水-丙二醇的粘度、连续相中酸氯倍他索溶解度、连续相-水分配系数等参数也将发生变化，同步调整这些参数后并进行酸氯倍他索浓度的预测。结果发现随着水分的损失，酸氯倍他索的浓度也呈现下降趋势。

在生理因素方面，该案例考察了真皮层的血流速率(Q_dermis)变化对酸氯倍他索浓度的影响，结果显示随着Q_dermis的降低，酸氯倍他索的浓度将逐渐升高。

该研究成功搭建和验证了皮肤外用制剂中酸氯倍他索的PBPK模型，通过GastroPlus模型的前瞻性预测结果，可为皮肤外用制剂的临床研究(如dOFM检测)中的药效维持时间、剂量选择、入组受试者例数等研究决策提供指导。有望为评估药物在患者人群中的暴露特征，提供有用的信息。

经过验证的模型，还可以进一步借助参数敏感性分析功能考察制剂学相关的参数对药物在皮肤局部暴露的影响。本案例结果发现皮脂层渗透性P_sebum，真皮层血流量Q_dermis，分散相-水分配系数K_disp,w对真皮层中酸氯倍他索浓度的影响较大；分散相体积分数J_disp，连续相中酸氯倍他索有效扩散系数D_eff对真皮层中酸氯倍他索浓度的影响较小；分散相液滴的半径r_disp对真皮层中酸氯倍他索浓度的影响可以忽略不计。

当前模型也有一些假设：由于缺少文献的报道值，本案例是基于没有皮肤病的健康虚拟受试者进行搭建的，而临床观测值则是在银屑病患者人群收集的；由于当前模型的限制，在模型搭建过程中没有纳入动态水分蒸发的过程，而是假设了一系列的水分损失情况下，分析真皮层中酸氯倍他索浓度的变化。

总之，当前研究结合dOFM的数据验证了透皮吸收模型的准确性，所建立的PBPK模型可以很好地描述酸氯倍他索在皮肤局部中的浓度变化情况。通过参数敏感性分析的应用，可以深入研究Dermovate^TM乳膏中制剂学参数的变化对酸氯倍他索浓度的影响，这为后续处方的优化或者仿制药的开发提供了参考。

该案例应用的软件为：GastroPlus (version 9.8.2)，涉及模块有Base, Additional Dosage Routes；ADMET Predictor (version 10.3)，涉及模块有PCB。

William W. van Osdol, et al., Predicting Human Dermal Drug Concentrations Using PBPK Modeling and Simulation: Clobetasol Propionate Case Study. AAPS PharmSciTech. 2024 Feb 17; 25(3): 39.  IF=3.3