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薬物代謝酵素を介する薬物間相互作用の臨床的重要度のWEB上データーベースの構築

构建基于网络的数据库，了解药物代谢酶介导的药物相互作用的临床重要性

基本信息

批准号：
19923013
负责人：
大野能之
金额：
$ 0.47万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19923013/
关键词：
薬物間相互作用データベース予測

项目摘要

【目的】我々は一部の臨床試験の結果から、多くの薬物動態的相互作用の程度を網羅的に予測する方法を既に開発している^<1,2)>。本研究においては、これらの解析対象薬剤数を大幅に増加させ、薬物間相互作用の臨床的重要度を網羅的に予測し提供するためのWEB上データベースを構築することを目的とした。【方法】文献収集によって、各CYP分子種の典型的な阻害薬(あるいは誘導薬)と基質薬を併用したときのクリアランス変化から、各CYP分子種の基質薬のクリアランスへの寄与率(CR)、阻害薬のみかけの代謝阻害率(IR)あるいは誘導剤による見かけの酵素増加(IC)を算出してデータベースに収載した。相互作用試験の報告がない場合は、in vitroデータからの予測で代用した。尿中排泄が無視できる場合には、経口投与時の阻害剤併用による血中濃度AUCの変化率は1/(1-CR×IR)で、誘導剤併用による血中濃度AUCの変化率は1/(1+CR×IC)で求められる。コンピュータプログラムとするにあたり、複数のCYPによる代謝や未変化体尿中排泄のある場合の予測についても対応させ、WEB上で動作可能なアプリケーションとした。さらに、薬効分野ごとにAUC上昇率に応じた注意喚起の区分の設定を試みた。【成果】構築したシステムにより、相互作用試験による薬物動態変化の程度をWEB上で容易に予測することが可能となり、相互作用の情報提供のツールとして有用であると考えられた。100剤以上の薬剤が登録され、これらの薬剤の組み合わせとなる5000通り以上の相互作用について、その血中濃度の変化の程度をWEB上で予測可能なシステムとなっている。現在、公開に向けて準備中である。なお、本研究の第17回日本医療薬学会の発表は優秀発表賞を受け、また日本薬学会第128年会の口頭発表はselected posterに選出された。1)Ohno Y, et. al., Clin Pharmacokinet, 2007.46:681-96.2)Ohno Y, et. al., Clin Pharmacokinet, 2008.47:(in press).

[Objective] To develop a method for predicting the extent of interactions between multiple agents based on the results of a number of clinical trials. In this study, the number of analytical agents increased significantly, and the clinical importance of inter-agent interaction increased significantly. [Methods] Literature collection, typical inhibitor (s) and matrix combination (s) for each CYP species, substrate acceptance rate (CR) for each CYP species, metabolic inhibition rate (IR) for inhibitor (s) and enzyme increase (IC) for each CYP species were calculated. The interaction test is reported in the case of a prediction. The change rate of blood concentration AUC is 1/(1-CR×IR) when urinary excretion is ignored, and the change rate of blood concentration AUC is 1/(1 + CR× IC) when urinary excretion is ignored, and the change rate of blood concentration AUC is 1/(1+CR×IC) when urinary excretion is ignored. In case of metabolic changes in urine, it is possible to detect changes in urine. For example, if you want to set up an alarm system, you can set up an alarm system to set up an alarm system. [Results] Construction of the system, interaction test, the degree of dynamic change of the material, easy to predict, possible, interaction information, useful, For more than 100 drugs, the combination of drugs is recorded, and the concentration of drugs in blood is changed. The interaction between drugs and drugs is predicted on the website. Now, open to the public to prepare for. The 17th Japanese Medical Association presentation of this study was selected as an excellent poster and the 128th Japanese Medical Association oral presentation was selected as a poster. 1)Ohno Y, et. al., Clin Pharmacokinet, 2007.46:681-96.2)Ohno Y, et. al., Clin Pharmacokinet, 2008.47:(in press).