【建模文章解讀】TPN729MA的臨床前藥代動力學，并通過PBPK模型預測其人體PK

原文獻作者

Zhi-wei GAO1, 2, Yun-ting ZHU2, Ming-ming YU2, Bin ZAN2, Jia LIU2, Yi-fan ZHANG2, Xiao-yan CHEN2, Xue-ning LI1, Da-fang ZHONG2

1復旦大學附屬中山醫院臨床藥理學教研室

2中國科學院上海藥物研究所

導 讀

該案例建立了TPN729MA的大鼠和比格犬的PBPK模型，并分析了在其體內的ADME過程，評估了GastroPlus軟件內建的計算穩態分布容積的方法，同時采用5種不同的方法推算得到人體的清除率，最終完成了該IND的首次人體PK預測，預測的PK曲線與實測結果的Tmax，Cmax和AUC在2倍誤差范圍之內。

推薦理由

本文以TPN729MA為例完整展示了首次人體PK預測的常規流程，包括在搭建人體PBPK模型的過程中涉及的體外數據的獲取、Vss計算方法的確定、多種異速放大和IVIVE計算人體CL的方法，對于初次接觸首次人體PK預測的研發人員具有較好的參考價值。

案例摘要

TPN729MA是目前正在中國臨床開發的新型選擇性PDE5抑制劑，用于治療勃起功能障礙。在該研究中，表征了其大鼠和比格犬中藥代動力學（PK），使用GastroPlus軟件搭建生理的藥代動力學（PBPK）模型，預測了TPN729MA的人體PK，在該模型中TPN729MA的人體清除率（CL）是使用臨床前種屬的清除率通過四種異速放大方法及體外人肝微粒體固有清除率IVIVE轉換得到，模型中人體穩態分布容積（Vss）的計算方法是通過使用臨床前種屬的PK特征評估GastroPlus內建的不同Vss的計算方法確定，最終模型中采用的人體Vss的計算方法同樣為Rodgers和Rowland開發的方法?？紤]到預測的不確定性，本研究還對3名健康男性受試者進行了初步的人體研究，研究結果表明實測結果與預測的PK曲線相似，并且預測的Tmax，Cmax和AUC值均在實測值的2倍誤差范圍之內。

軟件用途

本案例中使用體外實驗數據、整合GastroPlus軟件內建的臨床前動物種屬的胃腸道ACAT模型和生理學參數，搭建了大鼠和比格犬的PBPK模型；進行首次人體PK預測時，采用了軟件內建的人體胃腸道ACAT模型、生理學參數、Vss計算方法，結合基于異速放大及IVIVE計算得到的清除率搭建了人體PBPK模型，最后完成了首次人體PK預測。

1. 研究背景

勃起功能障礙（ED）對生活質量產生明顯的負面影響。實現勃起的生理機制是通過一氧化氮-環鳥苷單磷酸（cGMP）途徑介導。磷酸二酯酶5型（PDE5）抑制劑可抑制動脈壁平滑肌細胞中cGMP的磷酸二酯鍵的降解，通過維持在海綿體和供應它的血管細胞中足夠的cGMP水平來增強勃起功能。

西地那非是第一種用于治療ED的口服PDE5抑制劑，并于1998年獲得美國FDA批準。此后，新的PDE5抑制劑（例如他達拉非、伐地那非和阿伐那非）已在世界范圍內被批準，烏地那非和米羅那非在韓國批準用于治療ED。

TPN729MA是一種新型的選擇性PDE5抑制劑（結構式見圖1），用于治療ED。天方藥業從2015年開始TPN729MA項目（上海特化醫藥開發）的臨床試驗，2019年處于II期臨床試驗中。與其他已知的磷酸二酯酶相比，對PDE5的選擇性高。

本文發表于2015年，當時還未開展I期臨床試驗。在開展I期臨床之前，采用臨床前數據預測了首次人體PK，為臨床試驗的開展與設計提供指導。

TPN729MA對PDE5的中位抑制濃度（IC50）為2.28 nmol / L，與他達拉非（2.35 nmol / L）相似，且低于西地那非（5.22 nmol / L）。此外，在大鼠和狗的勃起模型中，與安慰劑相比，TPN729MA顯著增加了最大海綿體內壓（ICP）和ICP與血壓的比率。

作者研究了TPN729MA在大鼠、比格犬口服和靜脈內給藥后的PK特性；及體外特性：Caco-2細胞滲透性、血漿蛋白結合率、全血-血漿分配系數Rbp和肝微粒體代謝穩定性?；隗w外和動物體內試驗獲得的臨床前數據，通過PBPK模型對TPN729MA的動物和人體PK曲線進行模擬。預測了TPN729MA的人體PK曲線，以評估其臨床PK和進一步臨床開發的風險收益比評估。

2. 建模數據與處理

2.1 TPN729MA的相關建模參數

表1-TPN729MA理化和生物藥劑學性質及清除參數

2.2 數據獲取及處理

為準確地預測TPN729MA的口服吸收速率和程度，該項目使用了高級房室吸收轉運模型（ACAT模型），ACAT模型是在Yu和Amidon的房室吸收轉運模型CAT基礎上開發而來。模擬需要輸入的主要參數包括：分子量、pKa、logP、溶解度、Caco-2滲透性、大鼠，比格犬和人的全血-血漿分配系數Rbp、游離藥物分數fu和清除率CL值（表1）。大鼠和比格犬靜脈和口服PK數據（表3和圖2）均通過試驗測量得到，并對3位健康中國男性受試者進行了初步人體PK研究，口服劑量為25 mg。

預測人體PK時，假定組織和血液之間的藥物分配受到灌注速率的限制，肝臟和腎臟作為清除器官。將模擬的PK參數與實測的數據進行比較，以評估預測的準確性。

非房室分析：靜脈給藥后，全身血漿清除率（CL）計算方法為CL = Dose /AUC0-∞；穩態分布體積（Vss）計算方法為Vss = CL×MRT；口服絕對生物利用度（F）計算方法為F ＝（Doseiv / Dosepo）×（AUCpo / AUCiv）×100％。

表3-TPN729MA靜脈推注和口服后在大鼠和比格犬中的藥代動力學參數

圖2. 靜脈（iv）或口服（po）TPN729MA后，大鼠（A）和比格犬（B）中TPN729MA的PK曲線。 在大鼠中劑量為1 mg/kg（iv），1，3和10 mg/kg（po）。 比格犬的劑量分別為3 mg/kg（iv）和3，9 mg/kg（po）。

人體組織血漿分配系數（Kp值）的獲取及處理：使用基于組織成分的方法估算Kp值。 GastroPlus 8.6中提供了兩種已公開的機制方法，可使用理化和體外數據（例如logP和fu）來預測Kp值。其中方法一：基于Poulin和Theil 的方法，并由Berezhkovskiy 進行了校正；方法二：基于Rodgers和Rowland開發的方法。使用不同的Kp值計算方程式預測的TPN729MA的Vss值在表4中顯示。與其他方法相比，Rodgers和Rowland開發的方程式計算得到的大鼠和比格犬的Vss最準確，使用該Vss值和靜脈給藥計算得到的CL作為輸入值，對大鼠和比格犬的靜脈給藥后的實測PK曲線可以實現較準確的預測（圖3）。據此，人體PBPK模擬同樣選擇了Rodgers和Rowland開發的Vss的估算方法。

表4-使用不同方程對大鼠、比格犬和人體中TPN729MA 的Vss預測結果

圖3. 大鼠（A）或比格犬（B）靜脈給藥和大鼠（C）或比格犬（D）口服給藥后，TPN729MA的實測值和PBPK模型預測的PK曲線。 空心圓圈表示從單個動物實測數據，實線表示根據GastroPlus中的PBPK模型預測的PK曲線。 大鼠的給藥劑量為1 mg/kg（iv）和10 mg/kg（po），比格犬的給藥劑量為3 mg/kg（iv）和3 mg/kg（po）。

清除率的獲取及處理：大鼠和比格犬PBPK模型中對應的清除率是通過單次靜脈注射TPN729MA獲得的體內PK曲線計算得到，人體PBPK模型中清除率的計算采用了兩類方法：體外-體內外推（IVIVE）和異速放大法。

IVIVE法：通過體外肝微粒體代謝穩定性試驗計算得到肝臟清除率（表2），具體步驟為：Step1: 根據體外肝微粒體代謝穩定性試驗中TPN729MA消除的t1/2計算出體外固有清除率CLint，in vitro。

CLint，in vitro =（0.693 / t1/2）×（1 / Cprotein）

其中Cprotein是孵育過程中的蛋白濃度， t1/2由濃度與時間曲線的對數線性回歸分析的斜率（k）確定，t1/2＝ ln2 / k。

Step2:使用基于生理的比例因子計算得到體內清除率CLint

CLint ＝CLint，in vitro×（mg protein / g liver weight）×（g liver weight / kg body weight）

其中大鼠、比格犬和人的mg protein / g liver weight分別為47、58和32；大鼠、比格犬和人的g liver weight / kg body weight分別為36.6、32.9和25.7。

Step3:使用CLint和肝血流量Q計算得到體內肝臟清除率（CLH），在充分攪拌肝臟模型中，不考慮藥物的結合，CLH的計算方法為：

CLH =（Q × CLint）/（Q + CLint）, 肝提取率為CLint / Q。

其中大鼠、比格犬和人的肝血流量Q分別為70、40和20 mL·min-1·kg-1）

表2-TPN729MA代謝穩定性

異速放大法(結果見表1)：

方法一：基于大鼠異速放大(SSSrat)；

方法二：基于比格犬異速放大(SSSdog)

CLu, human = CLu, animal × (BWhuman / BWanimal) 0.75, 其中大鼠、比格犬和人的體重分別為0.22、8.4和 70kg，CLu表示血漿中游離藥物的清除率。

方法三：使用游離分數截距校正法（FCIM）預測CL

CLhuman = 33.35 mL / min (a / Rfu ) 0.77

其中，a是從大鼠和比格犬的對數-對數圖的截距中獲得，Rfu是藥物在大鼠與人血漿中的fu之比。

方法四：使用兩種物種縮放方法（TSrat-dog）預測CL的水平

CLhuman = a (rat-dog) × BWhuman0.628

其中a (rat-dog) 是從大鼠和比格犬的對數-對數圖的截距中獲得。

3. 結果與分析

TPN729MA在大鼠、比格犬和人的體外肝微粒體的固有清除分別為99.8、16.6和33.8μL·min-1·mg-1 protein，代謝速率遵循大鼠>人>狗，在大鼠、比格犬和人體內固有清除率分別為172、31.8和27.8mL·min-1·kg-1，外推得到肝臟清除分別為49.7、16.7和11.6 mL·min-1·kg-1，準確地預測了大鼠和比格犬體內清除率（1.02倍和1.31倍）（表2）。

大鼠中以1 mg/kg的劑量和比格犬以3 mg/kg的劑量單次靜脈注射TPN729MA，總血漿清除率（CLp）分別為69.7和26.3 mL·min-1·kg-1。根據每種物種的體外Rbp值（1.38和1.14），大鼠和比格犬的血液清除率（CLb）分別為50.5和23.1 mL·min-1·kg-1。大鼠和比格犬的肝提取率（CLb / QH）分別為72.1％和57.8％，表明TPN729MA在臨床前動物中顯示出中等偏高的清除率。在大鼠和比格犬中，穩態分布分別為7.35和6.48 L/kg，這表明其廣泛分布到組織中（> 9倍于全身水）。在大鼠中分別以1、3和10 mg/kg口服TPN729MA后，在給藥后0.67-1小時，TPN729MA的Cmax值為3.58、10.7和44.3 ng/mL，AUC值分別為20.5、56.1和207ng·h/ mL，Cmax和AUC的增加大致與劑量成比例，T1/2為3.55-6.73 h，口服絕對生物利用度約為10％。在比格犬中以3和9 mg / kg的劑量單次口服TPN729MA后，在給藥后1.4小時達到TPN729MA的Cmax，AUC值分別為525和2763ng·h/ mL，Cmax和AUC的增加大于劑量比例，T1/2為3.6小時，絕對生物利用度分別為34.5％和59.4％（表3和圖2）。

人體PK的預測，使用臨床前種屬（大鼠和比格犬）實測的Vss評估GastroPlus軟件中內建的Kp估算方法，最終發現使用Rodgers和Rowland開發的方程式估算的大鼠和比格犬中Vss的最準確。使用該Vss值和靜脈給藥計算得到的CL作為輸入值，對大鼠和比格犬的靜脈給藥后的PK曲線可以實現較準確的預測，同時將溶解度數據輸入到GastroPlus中的可以很好地模擬口服給藥后的PK曲線（圖3），TPN729MA在大鼠和比格犬中的預測AUC值分別是實測值的1.4倍和1.6倍，因此人體Kp值的估算同樣采用了Rodgers和Rowland開發的方程式。使用在人肝微粒體中測定的體外固有清除率CLint，估算得到人體血漿清除率（CLp）為12.3 mL·min-1·kg-1。使用SSSrat，SSSdog，FCIM和TSrat-dog方法估算得到人體CLp分別為10.3、11.1、6.42和9.53 mL·min-1·kg-1。除FCIM外，使用其他預測方法預測的人類CL沒有明顯差異（在1.3倍以內）。

在尚不清楚哪個CL值與首次人體PK研究實測值最為接近時，將這些CL估算值都與PBPK模型相結合，以預測TPN729MA的人體PK曲線。根據體表面積，從大鼠有效劑量2.5 mg/kg推算出TPN729MA人體（70kg）的有效劑量約為25mg。

模擬人體口服25 mg TPN729MA后的PK，預測結果和實測的人體PK參數以及PK曲線，如圖4和表5所示?？傮wPBPK模型合理地擬合了人體口服25mg TPN729MA的PK曲線，使用TSrat-dog，SSSrat和SSSdog方法估算的CL預測的PK參數（Tmax，Cmax，AUC和T1/2）均在實測值的2倍誤差以內，而使用FCIM估算的CL 預測的TPN729MA血漿暴露（AUC）高估（2倍誤差），使用HLM估算的CL 預測的血漿暴露低估（1.9倍誤差）（表5）。

圖4. 3名中國健康男性受試者口服25 mg TPN729MA預測和實測PK曲線。

表5. 人體口服25 mg TPN729MA后的預測和實測的PK參數。括號中的倍數誤差表示預測的準確性（預測值與實測值的比或實測值與預測值的比）。

4. 討論

TPN729MA是用于治療ED的新型選擇性PDE5抑制劑，2015年文章發表時處于臨床開發階段。TPN729MA具有高溶解度（在水中為30 mg / mL）、中等親脂性的弱堿。 TPN729MA在Caco-2滲透試驗中表現出中等偏高的滲透性，結合高溶解度的特性其可能在人體中表現出較高的腸道吸收率。

TPN729MA在臨床前動物中顯示中等偏高清除率。通過使用各種屬的Rbp，將大鼠和比格犬的系統血漿CL轉換為血液CL，大鼠的CL（占肝血流量的72％）高于狗的CL（占肝血流量的58％）?？诜o藥后大鼠的較低暴露與靜脈內給藥后觀察到的較高的CL一致。當使用體外肝微粒體CL來預測大鼠和比格犬的體內CL時，預測值和實測CL值之間具有極好的相關性（大鼠為1.02倍，狗為1.31倍），基于這種相關性以及在大鼠和比格犬中均未低估系統CL的事實，肝臟代謝可能是臨床前種屬清除的主要途徑。通過大鼠口服TPN729MA的質量平衡研究表明，通過尿液和膽汁消除母體藥物的作用微不足道（小于劑量的1％，數據未顯示），從而證實TPN729MA是通過肝臟代謝清除。

有關PBPK方法在預測人體藥代動力學方面的實用性的報告有很多。比如商用PBPK軟件GastroPlus（http://www.simulations-plus.com）越來越多地用于制藥領域中人體PK的回顧或前瞻性預測。使用PBPK模型模擬人體PK曲線，必須估算化合物的CL和分布。另外，口服PK模擬的重要組成部分是預測藥物的吸收速率和吸收程度。本研究通過臨床前種屬的體內數據結合體外數據，預測了人體口服TPN729MA的PK。在PBPK模型的搭建過程中，首先在大鼠和比格犬中驗證了整個PBPK模型，該模型合理地擬合了TPN729MA在大鼠和比格犬經靜脈和口服給藥后的PK曲線，AUC預測誤差在實測值的1.6倍以內，根據文獻，PBPK建模預測誤差小于兩倍被認為是準確的。

在本文中，使用不同的方法預測了TPN729MA的人體CL，包括IVIVE，SSS以及PhMRA CPCC推薦的兩種預測方法：FCIM和TSrat-dog。通過查閱文獻，回顧對CL預測方法發現，如果CL主要是由CYP450代謝，則使用人肝微粒體估算的CL應與SSS一致，在本研究中，使用人肝微粒體預測的體內CL（12.3 mL·min-1·kg-1）與SSSrat（10.3 mL·min-1·kg-1）、SSSdog（ 11.1 mL·min-1·kg-1）預測的CL一致。根據當前研究獲得信息，假定TPN729MA主要通過人肝臟代謝清除，基于低CL（6.42 mL·min-1·kg-1）至高CL（12.3 mL·min-1·kg-1），TPN729MA的CL在人肝血流中分別占32％至62％。由于TPN729MA的人體PK曲線預測具有不確定性，進行了一項初步的人體研究，口服劑量為25 mg，用于準確評估健康男性受試者的PK。體外數據結合GastroPlus軟件中內建的ACAT模型，預測的口服25 mg TPN729MA后的Cmax為實測值的1.0到2.2倍，預測的AUC是實測值的1.0到2.0倍。通常，很難前瞻性地知道哪種預測方法最適合新化合物，在這項研究中，TSrat-dog方法在人體PK預測中提供了最準確的預測（AUC為1.0倍，Cmax為1.5倍）。 SSSrat和SSSdog方法提供了相似的預測精度。FCIM和IVIVE的預測準確性比TSrat-dog，SSSrat和SSSdog的預測準確性差。

總的來說，TPN729MA在大鼠和比格犬中的PK特征是吸收迅速，中高CL，高分布和低中度生物利用度。通過使用多種體外和體內預測方法預測人體CL，結合PBPK模型預測了TPN729MA的人PK曲線。本研究的局限性是相對較小的臨床樣本量，在未來的臨床開發過程中，可以對該PBPK模型進行完善，以整合現有臨床研究中有關藥物處置的其他信息。成功預測人體PK曲線會使藥物開發過程中化合物的損耗減少，降低由于臨床試驗設計失敗導致的時間和成本損失。該PBPK模型可以繼續擴展以預測較寬的劑量范圍，促進臨床研究和劑量遞增的臨床試驗設計，并探索食物的作用和可能的藥物相互作用。

5. 總結

該研究搭建了TPN729MA的大鼠和比格犬PBPK模型，描述了其大鼠和比格犬藥代動力學的特征，使用臨床前種屬的PK特征評估了GastroPlus內建的不同Vss的計算方法，并選擇使用Rodgers和Rowland開發的方法計算人體Vss，使用四種異速放大方法及IVIVE轉換得到人體CL，最終完成了首次人體PK預測，預測的PK曲線與實測結果的Tmax，Cmax和AUC在 2倍誤差范圍之內。

6. 軟件應用

該案例應用的軟件是GastroPlus (version 8.6)，涉及模塊有Base, PBPK.

參考文獻

Zhi-wei GAO1, 2, Yun-ting ZHU2, Ming-ming YU2, Bin ZAN2, Jia LIU2, Yi-fan ZHANG2, Xiao-yan CHEN2, Xue-ning LI1, Da-fang ZHONG2. Preclinical pharmacokinetics of TPN729MA, a novel PDE5 inhibitor, and prediction of its human pharmacokinetics using a PBPK model. Acta Pharmacologica Sinica (2015) 36: 1–9 IF：4.01