Development of New Tuberculosis Drugs: Translation to Regimen Composition for Drug-Sensitive and Multidrug-Resistant Tuberculosis.
Development of New Tuberculosis Drugs: Translation to Regimen Composition for Drug-Sensitive and Multidrug-Resistant Tuberculosis.
复制标题
DOI：
10.1146/annurev-pharmtox-030920-011143
复制
发表时间：
2021-01-06
影响因子：
12.5
通讯作者：
Savic RM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ernest JP;Strydom N;Wang Q;Zhang N;Nuermberger E;Dartois V;Savic RM
结核病导致的死亡人数超过任何其他传染病。开发更好的治疗方法面临的挑战包括由于宿主内免疫动力学引起的复杂病理，疾病严重程度和药物药代动力学-药效学（PK-PD）的患者间变异性，以及日益出现的耐药性。基于模型的药物开发使用定量和转化药理学已经越来越被认为是一种能够在结核病药物开发阶段有效地进行药物优先级和方案优化的方法。在这篇综述中，我们研究了转化模型和工具，包括血浆PK比例、病变部位PK、宿主免疫和细菌相互作用、多药方案的PK- pd联合模型、耐药性形成以及非临床和临床阶段数据的整合。我们提出了一个将这些工具与计算平台集成的工作流程，以确定有可能加速灭菌，降低复发率和限制耐药性出现的药物组合。
Tuberculosis (TB) kills more people than any other infectious disease. Challenges for developing better treatments include the complex pathology due to within-host immune dynamics, interpatient variability in disease severity and drug pharmacokinetics-pharmacodynamics (PK-PD), and the growing emergence of resistance. Model-informed drug development using quantitative and translational pharmacology has become increasingly recognized as a method capable of drug prioritization and regimen optimization to efficiently progress compounds through TB drug development phases. In this review, we examine translational models and tools, including plasma PK scaling, site-of-disease lesion PK, host-immune and bacteria interplay, combination PK-PD models of multidrug regimens, resistance formation, and integration of data across nonclinical and clinical phases. We propose a workflow that integrates these tools with computational platforms to identify drug combinations that have the potential to accelerate sterilization, reduce relapse rates, and limit the emergence of resistance.
登录
查看更多内容
影响因子：
13.6
作者：
Cokol M;Kuru N;Bicak E;Larkins-Ford J;Aldridge BB
通讯作者：
Aldridge BB
影响因子：
8.7
作者：
Cicchese JM;Evans S;Hult C;Joslyn LR;Wessler T;Millar JA;Marino S;Cilfone NA;Mattila JT;Linderman JJ;Kirschner DE
通讯作者：
Kirschner DE
影响因子：
--
作者：
Al-Shyoukh I;Yu F;Feng J;Yan K;Dubinett S;Ho CM;Shamma JS;Sun R
通讯作者：
Sun R
影响因子：
5.2
作者：
Bowness, Ruth;Boeree, Martin J.;Gillespie, Stephen H.
通讯作者：
Gillespie, Stephen H.
DOI：
10.1084/jem.20180518
发表时间：
2018-08-06
期刊：
The Journal of experimental medicine
影响因子：
--
作者：
Blanc L;Sarathy JP;Alvarez Cabrera N;O'Brien P;Dias-Freedman I;Mina M;Sacchettini J;Savic RM;Gengenbacher M;Podell BK;Prideaux B;Ioerger T;Dick T;Dartois V
通讯作者：
Dartois V