| Project/Area Number |
20K07130
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
IWAMOTO TAKUYA 三重大学, 医学部附属病院, 教授 (30447867)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中谷 中 三重大学, 医学部附属病院, 教授 (80237304)
齋藤 佳菜子 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (90447871)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | PBPKモデル解析 / オラパリブ / 相互作用 / がんゲノム医療 / 治療薬物濃度モニタリング / 生理学的薬物速度論解析 / 分子標的治療薬 / 薬物血中濃度モニタリング |
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| Outline of Research at the Start |
がんゲノム医療では、原因となる遺伝子を特定し治療することで「個別化医療」に繋がる成果が期待される。しかしながら、がんゲノム医療で選択される分子標的治療薬の薬物動態には個人差が大きい。これまでに、多くの疾患で薬物血中濃度モニタリング（TDM）により治療成績が向上することが報告されていることから、がんゲノム医療にTDMを導入することはゲノム医療の確実性を向上させる信頼性の高い手段と考えられる。研究期間に、分子標的治療薬の薬物血中濃度測定系および生理学的薬物速度論解析に基づく分子標的治療薬の体内動態予測システムを構築し、臨床研究によりTDM実施による患者アウトカムへの効果を検証する。
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| Outline of Final Research Achievements |
Information on the pharmacokinetics of each drug was collected from the literature or interview forms, and Physiological based pharmacokinetic (PBPK) prototypes were created for seven drugs: Erlotinib, Letermovir, Mirogabalin, Olaparib, Baricitinib, Abiraterone, 6-Mercaptopurine, and registered in DDI Simulator V.2.6 (Fujitsu Limited). As an example, the steady-state interactions of Olaparib 300 mgX2/day with the potent CYP3A4 inhibitors Itraconazole (100 mgX1/day) and Clarithromycin (200 mgX2/day) were simulated, and the AUC of olaparib was 1.50- and 2.05-fold increase was predicted.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
がんゲノム医療では、原因となる遺伝子を特定し治療することで一人ひとりにあった「個別化医療」に繋がる成果が期待される。しかしながら、がんゲノム医療で選択される分子標的治療薬であるチロシンキナーゼ阻害薬（TKI）の薬物動態には個人差が大きい。本研究では、PARP阻害薬であるオラパリブ等についてPBPKモデルを作成し、個々の投与スケジュールに対応したCYP3A4を介した相互作用について、高精度に予測できる可能性を見出した。この成果は、実際に薬物血中濃度を測定しなくても、おおよその薬物血中濃度推移を把握できるため、確実な薬物治療の達成と副作用を回避するうえで非常に有用と考えられる。
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