Research on practical use of personalized targeting therapy in cancer using pharmacogenomic information and TDM

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K07130
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
• Research Institution: Mie University
• Principal Investigator: IWAMOTO TAKUYA 三重大学, 医学部附属病院, 教授 (30447867)
• 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: PBPKモデル解析 / オラパリブ / 相互作用

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.

Free Research Field

医療薬学

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。