匯智和源生物技術(蘇州)有限公司
IPHASE/匯智和源 代謝酶相關DDI評估之CYP酶誘導
檢測樣品:CYP酶誘導 藥物相互作用 DDI CYP酶 原代肝細胞
檢測項目:CYP酶誘導 藥物相互作用 DDI CYP酶 原代肝細胞
方案概述:在臨床應用中患者經常會同時使用多種藥物,這些藥物可能會產生藥物-藥物相互作用(Drug-druginteraction,DDI,簡稱藥物相互作用),有可能導致嚴重不良反應或改變治療效果。因此,有必要對DDI發生的可能性和嚴重性及其影響程度進行科學評估。DDI按照作用影響指標可分為藥代動力學和藥效動力學相互作用,通常從體外試驗開始評估。藥物相互作用研究在藥代動力學方面主要涉及代謝酶和轉運體。
在臨床應用中患者經常會同時使用多種藥物,這些藥物可能會產生藥物-藥物相互作用(Drug-drug interaction,DDI,簡稱藥物相互作用),有可能導致嚴重不良反應或改變治療效果。因此,有必要對DDI發生的可能性和嚴重性及其影響程度進行科學評估。DDI按照作用影響指標可分為藥代動力學和藥效動力學相互作用,通常從體外試驗開始評估。藥物相互作用研究在藥代動力學方面主要涉及代謝酶和轉運體。其中代謝酶介導的藥物相互作用評估主要包括三個方面:藥物代謝酶表型鑒定的研究,藥物代謝酶的抑制作用評估以及藥物代謝酶的誘導作用評估。CYP酶(細胞色素P450酶)是體內重要的藥物代謝酶,參與80%~90%藥物的代謝過程。本期文章主要介紹CYP酶的誘導作用評估。
CYP酶誘導機理
現已證明CYP450酶表達受孕烷X受體 (PXR)、組成型雄烷受體 (CAR)、芳烴受體(AHR)等核受體調控(圖1)。這3個核受體均為轉錄因子,當與配體結合激活后,核受體會從細胞質轉入細胞核中。其中,PXR和AhR分別與細胞核內的視黃醛X受體(RXR)和轉運蛋白(ARNT)形成異源二聚體,進而結合在相應靶基因上(如CYP酶),調節CYP酶的表達。AhR參與CYP1A2的誘導;PXR主要參與CYP3A4的誘導,其次是2C亞家族;CAR與PXR的誘導譜非常重疊,此外有研究表明CAR還可以誘導CYP2B6。
圖1 核受體介導的CYP酶誘導機制示意圖(來源:Induction of hepatic cytochrome P450 enzymes: methods, mechanisms, recommendations, and in vitro-in vivo correlations)
值得一提的是,并不是所有的CYP450酶都可以被誘導,目前還未發現CYP2D6和CYP2J2的誘導劑。《藥物相互作用研究技術指導原則(試行)》要求評估在研藥物對于 CYP1A2、CYP2B6、CYP2C8、CYP2C9、CYP2C19 和CYP3A4的誘導作用。其中,CYP3A4、CYP2C8、CYP2C9和CYP2C19均受PXR激活所誘導。ICH指導原則《M12:藥物相互作用》中提到,一般情況下,藥物對CYP2C8、CYP2C9和CYP2C19的誘導作用均不及CYP3A4。因此,在藥物早研期間,可只評估CYP1A2,CYP2B6和CYP3A4的誘導作用。如果根據體外結果可以排除藥物對CYP3A4酶的體內誘導可能性,則無需評價藥物對CYP2C酶的誘導可能性,反之,則需要進一步評估在研藥物對于CYP2C酶的誘導作用。
CYP酶誘導體外評估模型
由于CYP酶誘導的試驗是從“轉錄”、“翻譯”、“蛋白質翻譯后修飾”直至成為活性CYP酶蛋白,所以CYP酶誘導試驗系統必須是細胞而非其亞結構。通常可使用冷凍保存或新鮮分離的貼壁人原代肝細胞評估在研藥物對于CYP酶的誘導潛力。其試驗設計如下:
以下為原代人肝細胞CYP酶誘導試驗要點:
CYP酶誘導案例分析
【案例一】
受試物在藥效模型的血漿穩態Cmax為20μM,血漿蛋白結合率為85%,如何設計CYP酶誘導實驗中的受試物孵育濃度?
ICH指導原則《M12:藥物相互作用》推薦濃度范圍覆蓋15×Cmax,u,《藥物相互作用研究技術指導原則(試行)》推薦30×Cmax,u為預期肝臟藥物濃度,同時應結合體外溶解度和肝細胞毒性結果來設計。Cmax=20μM,fu=0.15,則Cmax,u=3μM,15×Cmax,u=45μM,30×Cmax,u=90μM。
(1)如果化合物溶解度≥ 90μM,但在60-90μM下受試物有肝細胞毒性,最后設計的濃度為:50、15、5、1.5、0.5μM。
(2)假如化合物溶解度只能達到30μM,則建議濃度設定為30、10、3、1、0.3μM。
【案例二】
如果體外誘導試驗結果表明某種在研藥物的mRNA誘導倍數小于兩倍,能否排除體內誘導的可能性?
在研藥物的mRNA誘導倍數為1.7倍<2倍,此時需要計算相對陽性對照組的增加比例。根據指導原則中提出的用于計算相對陽性對照增加比例的公式:%陽性對照藥物 = (在研藥物處理后的細胞mRNA增加倍數-1) × 100/ (陽性對照藥物處理后的細胞mRNA增加倍數-1),該案例中在研藥物mRNA誘導相對陽性對照組的增加比例計算為:%陽性對照藥物=(在研藥物使mRNA增加的倍數1.7-1)× 100/(陽性對照使mRNA增加的倍數3-1)=35%>20%,即在研藥物的誘導倍數小于2倍,但大于陽性對照的20%,根據指導原則要求,該情況下不能排除在研藥物的體內誘導的可能性,建議進一步對在研藥物進行評價研究。
【案例三】
如果體外誘導試驗結果表明在研藥物的mRNA誘導倍數為1.8倍,陽性對照組的誘導倍數為5.1倍,這種情況下能否排除在研藥物的體內誘導的可能性?
該情況和案例二類似,在研藥物的mRNA誘導倍數為1.8倍<2倍,此時同樣需要計算相對陽性對照組的增加比例。該案例中在研藥物mRNA誘導相對陽性對照組的增加比例計算為:%陽性對照藥物=(在研藥物使mRNA增加的倍數1.8-1)/(陽性對照使mRNA增加的倍數5.1-1)×100%)=19.5%<20%。在這種情況下,由于在研藥物的誘導倍數小于2倍,且小于陽性對照的20%,因此其體內誘導的可能性不大,不需要進一步的評價研究。
CYP酶誘導常見問題解答
1、在酶誘導試驗中是否需要在酶活性和mRNA兩個水平上進行評估?
通常需要結合酶活性和mRNA兩個水平上的結果做結論,且mRNA水平更能真實反映誘導源頭上的效應,且更為敏感。僅測量酶活性主要存在問題是:當同時存在抑制作用時,可能會掩蓋誘導作用,而通過測量mRNA水平進行轉錄分析可解決該問題。且應通過陽性對照驗證系統,證明其中所有主要的CYP酶有功能且可被誘導。
2、為什么酶誘導試驗初始時只需要測試三個酶亞型?
CYP誘導的產生源自藥物對核受體的激活從而使相應的mRNA表達量增高,而主要的CYP亞型只涉及到三種核受體。其中,CYP3A、CYP2C的核受體是PXR,CYP1A2的核受體是AhR,CYP2B6的核受體是CAR,而CYP2D6則未發現可被誘導。如果CYP3A被誘導,則需要檢測CYP2C。
3、在酶誘導試驗中為什么要連續加藥誘導?
一般情況下促變藥應多次給藥直至其達到穩態后,再評價其對底物藥物的影響。若促變藥并非誘導劑或者時間依賴型抑制劑,并且可證明單次與多次給藥對酶/轉運體的影響相似時,可采用單次給藥進行DDI 研究。
綜上所述,在藥物研發早期進行CYP酶誘導試驗時,可以采用原代人肝細胞進行研究,在mRNA水平和酶活水平上先考察受試物對于CYP1A2,CYP2B6和CYP3A4的誘導作用。建議首先采用基礎定性方法(mRNA倍數變化)去評估受試物的CYP酶誘導潛力。如果基礎方法表明受試物有誘導可能性,則可以繼續使用相關性方法進行評價。可以在較大濃度范圍內進行在研藥物的誘導作用研究,以確定誘導參數例如Emax和EC50。基礎定性方法僅使用在研藥物的體外數據,而相關性方法則可以將藥物的誘導作用與多種臨床已明確的關注酶誘導劑的誘導作用進行比較。此外也可以使用靜態機制模型或PBPK模型。如果根據體外數據和模型無法排除誘導的風險,則應使用關注酶的敏感底物進行臨床研究。對于CYP酶誘導作用的評估,有助于闡明潛在的相關藥物相互作用風險,明確藥物聯用禁忌,順利推動藥物的上市申請進程。
IPHASE相關產品
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類別 | 分類 | 名稱 |
原代肝細胞 | 懸浮肝細胞 | 人/猴/犬/大鼠/小鼠/金黃地鼠/小型豬/兔 原代肝細胞 |
貼壁肝細胞 | ||
亞細胞組分 | 肝/腸/腎/肺微粒體 | 人/猴/犬/兔/大鼠/小鼠/金黃地鼠/貓/小型豬 微粒體 |
肝/腸/腎/肺S9 | 人/猴/犬/兔/大鼠/小鼠/小型豬 S9 | |
肝/腸/腎/肺胞質液 | 人/猴/犬/兔/大鼠/小鼠 胞質液 | |
肝/腸/腎 組織勻漿液 | 人/猴/犬/兔/大鼠/小鼠 組織勻漿液 | |
肝溶酶體 | 人/猴/犬/兔/大鼠/小鼠 肝溶酶體 | |
酸化肝勻漿液 | 人/猴/犬/兔/大鼠/小鼠 酸化肝勻漿液 | |
重組酶產品 | 重組CYP酶 | 人CYP1A1+/1A2+/2A6+2B6+/2C8+/2C9+/ |
重組UGT酶 | 人UGT1A1/1A3/1A4/1A6/1A7/1A8/ | |
轉運體產品 |
ABC家族轉運體 | 人BCRP/BSEP/MDR1/MRP1/MRP2/MRP3/MRP4/ MRP8 ABC轉運體囊泡
|
SLC家族轉運體 | 人OATP1B1/OAT1/OAT3/OCT2/OATP1B3/ OATP2B1/OCT1/NTCP/MATE1/MATE2K/OATP1A2 SLC轉運體細胞 |
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參考資料:
[1]N.J.Hewitt,E.L.Lecluyse,S.S.Ferguson. Induction of hepatic cytochrome P450 enzymes: methods, mechanisms, recommendations, and in vitro–in vivo correlations. Xenobiotics. 2007,37(10-11): 1196-1224.
[2] Odette A Fahmi,Sharon L Ripp. Evaluation of models for predicting drug-drug interactions due toinduction. Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology. 2010, 6(11).
[3] ICH指導原則《M12:藥物相互作用》. 2024.
[4] NMPA. 藥物相互作用研究技術指導原則(試行).2021.
[5] 藥明康德DMPK公眾號.
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