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医薬品開発においては、非臨床薬物動態試験データを活用し臨床薬物動態を予測することで迅速な開発が進められる。本研究では開発段階のデータを用いた簡便かつ実用的な予測手法を構築することを目的とし、薬物の吸収過程の評価を予測に焦点をあて、非臨床試験で得られる薬物動態パラメータ（Tmax、Cmax等）を活用し、コンボリューションの手法により吸収過程の評価と経口投与時の血中濃度の予測を試みた。解析手法、具体的にはヒトにおけるTmax、Cmaxの予測値を用いた吸収過程のモデル化と、コンボリューション演算を行う上で便利なラプラス変換の数値的解析手法を用いた血中濃度推移予測プログラムを既に構築した。
文献値から得た41種の化合物データを用い、ヒトでの Cmax、Tmax の予測性を評価したところ、CmaxではイヌCmaxを用いた回帰式により比較的良好な予測結果が得られた。Tmaxについては採血デザインの影響もあって動物とヒトのデータ間で良好な相関性は得られなかった。そこで、ヒトTmaxについては動物データから予測する際に「Tmaxの予測幅」を想定し、例えばヒトTmaxが0.5～2.5 (hr) の範囲での血中濃度シミュレーションを行い、それを総合した予測区間の描画を考案した。この方法はアナログ的なシミュレーション手法ではあるが、Tmaxの予測誤差を考慮したVisual Predictive Check（視覚的予測性評価）のひとつとして利用でき、また採血デザインの影響についても考慮できる方法である。以上、今年度は特にTmaxの予測性と低い予測精度に配慮した血中濃度予測幅のシミュレーション手法について検討した。研究期間は終了したが投稿作業を進めている。なお、本研究に付随して検討したhighest posterior densityを導入した新しい予測幅描画手法については現在論文投稿中である。
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