【建模文章解讀】肺部沉積與體外滲透對預測布地奈德吸入劑血漿藥物濃度的影響

導 讀

本文通過PBPK模型預測吸入產品的體內PK。原文作者采用GastroPlus軟件中內建的特殊給藥模塊ADRM，建立了布地奈德的肺部吸收模型；并分析不同來源的肺沉積率和滲透性數據對預測布地奈德吸入劑系統PK的影響，證實了計算機模擬可作為支持吸入類藥品研發的有力工具。

參考文獻

Effect of the pulmonary deposition and in vitro permeability on the prediction of plasma levels of inhaled budesonide formulation. International Journal of Pharmaceutics 532 (2017) 337–344.     IF: 3.862

作者

Sharareh Salar-Behzadia, Shengqian Wua, Annalisa Mercuria,1, Claudia Meindlb,
Sandra Stranzingera, Eleonore Fr?hlicha,b,?
a 奧地利格拉茨制藥工程研究中心
b 奧地利格拉茨醫科大學醫學研究中心

案例摘要

吸入類藥品的開發日益受到制藥企業的重視，制藥行業需要更先進的方法來評估吸入制劑的生物利用度和安全性等，比如計算機模擬工具。原文作者以布地奈德為模型藥物，采用試驗測定的滲透數據以及肺沉積數據，評估了模擬軟件GastroPlus在預測吸入制劑體內PK的可行性。

1. 研究背景

過去幾十年，肺部靶向給藥的產品的成功開發，極大地改善了許多肺部疾病的治療，比如哮喘、慢性阻塞性肺病等。與口服給藥相比，由于呼吸道細胞中代謝酶的表達較少，肺組織空氣-血液屏障的滲透性高，不存在肝首過效應等，因此肺部給藥所需劑量更低。肺部給藥獨特的優勢，讓學術界與制藥企業都加大了對可吸入產品研發的投入。
為了快速地研發出安全的可吸入產品，節省動物試驗研究的成本與時間，考慮到嚙齒類動物吸收模型的局限性，FDA和EMA等法規部門都在鼓勵制藥企業使用計算機模擬工具來評估藥物的藥動學、藥效學和毒理學等參數，從而確保安全有效的藥品得到高質量的研發。
目前商業PBPK模擬軟件主要用于預測口服給藥制劑的體內行為，極少有軟件能夠準確預測吸入制劑的生物利用度。GastroPlus軟件中的特殊給藥途徑模型（ADRM）提供了預測吸入制劑，包括干粉吸入劑和氣霧劑的肺部沉積以及系統吸收的功能。該模型中將呼吸道分成了5個房室，包括鼻腔（可選的房室）、外胸腔（ET）、胸腔、細支氣管、肺泡上皮細胞。
本研究中采用布地奈德作為模型藥物，它在肺部疾病治療中具有重要意義（主要是哮喘和慢性阻塞性肺?。?。布地奈德可供選擇的制劑包括干粉吸入劑和定量壓力氣霧劑，其在體內的轉運不受轉運體介導，主要被細胞色素酶P450 3A代謝，但細支氣管和肺泡細胞中并不顯著表達該類酶。本研究的主要目的即是通過采用試驗中測定的滲透率和沉積率數據，評估通過軟件進行布地奈德干粉吸入劑血漿藥物濃度預測的可能性，以及該模擬方法在吸入劑產品研發中作為一種有效工具的可行性。
2. 建模數據與處理

2.1 布地奈德吸入模型的常規建模數據

布地奈德主要理化參數均是通過ADMET Predictor進行預測得到的。MW=430.54, logP=2.39，其他參數本文中未列舉。其他用于計算布地奈德在肺組織粘液中溶出速率動力學的參數包括API在pH6.9（粘液的pH值）的溶解度、顆粒大小、顆粒形狀、顆粒密度、水中擴散系數等。

2.2 肺部滲透性參數

布地奈德滲透的實驗數據，是通過在不同條件下培養Calu-3細胞，其中在氣液表面（ALE）培養的細胞用于模擬細支氣管上皮細胞，浸沒條件（SCE）培養的細胞用于模擬肺泡上皮細胞；然后測定布地奈德在兩種細胞模型中的滲透數據。其中ALE條件測定的Papp為1.79E-05 cm/s，SCE條件測定的Papp為1.32E-05 cm/s。肺部其他房室的滲透率根據測定的支氣管或肺泡細胞的滲透參數計算得到。具體可見Table 1。

Table 1 肺部各房室的滲透參數（默認值與自定義值）

模擬中采用了3組滲透參數，第一組為軟件基于內建模型計算的默認值，其余兩組為分別基于實驗測定的支氣管和肺泡細胞的滲透值計算的其余各房室的滲透。藥物在肺部各房室默認的滲透率，是通過校正細胞層厚度的差異，根據肺泡滲透率計算得到的（肺泡滲透率是基于大鼠肺泡測定的11種親水性非電解質化合物滲透率，同時考慮顆粒的有效半徑，建立了計算肺泡滲透率的理論模型）。
2.3 肺部沉積率參數

布地奈德在肺部沉積的實驗值來源于文獻（Borgstr?m et al.,1994; Yang et al., 2014）。模擬中分別采用基于GastroPlus軟件內建模型計算的肺部沉積率以及自定義的文獻中的沉積率數據，見Figure 1，其中黑色為軟件內建的模型計算的默認值，灰色為來源于文獻的沉積率數據。GastroPlus軟件通過內建的沉積模型(ICRP)，采用氣體流量為60L/min，API平均粒徑為1.5μm，計算了布地奈德吸入劑在肺部各房室的沉積率作為默認值；文獻中的實測沉積率數據是通過活體閃爍法測定得到。

Figure 1 布地奈德在肺部各房室的沉積率

通過比較發現，基于軟件計算的默認值，布地奈德在胸腔和肺泡部位的沉積相對更多，而文獻報道的數據布地奈德絕大部分沉積于外胸腔。此外，計算的默認值中呼出的布地奈德占36.54%，而實測數據該部分僅有1.7%。
分析原因認為GastroPlus軟件過高估計藥物呼出的部分，是由于內建的模型未能考慮呼吸保持，即屏氣對藥物沉積的影響；此外，模型計算藥物肺部沉積采用的是API的平均粒徑，尤其是當采用較小的顆粒粒徑時，同樣也會過高估計藥物在肺部外周室，即肺泡部位的沉積，以及呼出的部分。
2.4體內數據

體內PK數據（IV及吸入制劑給藥后的血藥數據）均來自于文獻。

3. 模型結果與分析

3.1 布地奈德靜脈預測結果

首先采用文獻中布地奈德靜脈注射給藥后的數據擬合了2房室模型，主要PK參數，腎清除率為80.4L/h, 分布體積為1.79L/kg, K12=4.68h-1, K21=1.68h-1。靜脈注射的給藥劑量為0.5mg，給藥人群平均年齡39周歲，平均體重68kg。靜脈注射給藥模型擬合的結果見Figure 3, 其中數據點為文獻實測的數據，連續的曲線為模擬的預測結果，預測的R2為0.95，誤差平方和SSE為2.15，結果擬合較好。

Figure 3 靜脈注射給藥0.5mg模擬結果

3.2 布地奈德吸入劑PK預測結果

布地奈德吸入劑血漿藥物濃度的預測，采用Table 2中列舉的6種條件進行模擬。其中沉積率數據包含2組，一組為軟件基于內建的模型計算的默認值，一組為來源文獻的實測值；滲透性數據包含3組，一組為軟件基于內建模型計算的默認值，另2組為分別基于實驗測定的支氣管和肺泡細胞的滲透值計算的其余各房室的滲透值。因此共形成6種組合數據作為模擬參數，并比較不同來源的肺部沉積率和滲透性參數預測結果的準確性。Table 2中，ET為外胸腔，T為胸腔，B為支氣管，A為肺泡，Exh.為呼出量，P.ab為肺部吸收量，T.ab為總吸收量。

采用自定義的肺沉積數據如Condition 2預測的布地奈德肺部吸收和總吸收百分比分別為39.6%和97.9%。其中外胸腔中62%的藥物沉積，很大部分是通過口服途徑被胃腸道進行吸收。在進行布地奈德吸入劑系統暴露量預測時軟件會考慮口服途徑的總吸收以及約90%的首過代謝。

Table 2 布地奈德吸入劑PK模擬6種肺部沉積率與滲透性模擬條件

布地奈德吸入劑系統暴露量的預測結果見Figure 4和Table 3。來源于文獻的實測數據，受試者采用都保吸入器（Turbohaler?）按照60L/min呼吸氣流吸入藥物，肺部吸入的標示劑量為1000 μg (5 × 200 μg)，實際測定的劑量為891 (±83) μg。比較Table 2中列舉的6種模擬條件預測的結果與實測值的擬合情況，其中Condition 1均采用軟件默認的肺沉積和滲透性參數，預測的R2 =0.73, SSE = 2.8；Condition 2采用自定義的肺沉積和默認的滲透性參數，預測的R2 =0.8, SSE = 1.46；Condition 3采用默認的肺沉積和自定義的滲透性（肺泡滲透性為實驗值）參數，預測的R2= 0.84, SSE= 0.29；Condition 4采用自定義的肺沉積和自定義的滲透性（肺泡滲透性為實驗值）參數，預測的R2 =0.92, SSE = 0.19；Condition 5采用默認的肺沉積和自定義的滲透性（支氣管滲透性為實驗值）參數，預測的R2 = 0.66, SSE =8.02；Condition 6采用自定義的肺沉積和自定義的滲透性（支氣管滲透性為實驗值）參數，預測的R2= 0.68，SSE =6.4。

Figure 4 布地奈德吸入劑口服PK預測結果

Condition 4預測的結果與文獻實測數據擬合性最好，R2 最大, SSE值最??；所預測的Cmax為2.79ng/mL, AUC0-t為3.32(ng-h/mL)，與實測數據Cmax(1.5 ng/mL)和AUC0-t (3.87 ng-h/mL)最為接近。說明采用實驗測定的肺部沉積率數據，以及結合實驗測定的肺泡滲透數據，能夠比較準確的預測布地奈德吸入劑的體內PK。

4. 總結

本研究旨在評價內建吸入給藥模型的PBPK模擬軟件，預測模型藥物布地奈德吸入后在肺部的沉積、吸收以及全身暴露情況。通過比較6種沉積率和滲透性默認值和實驗值的組合條件，發現結合肺泡滲透性實驗數據，以及采用真實的肺沉積率數據能夠獲得最佳的預測結果。這說明模型模擬可以作為支持吸入類產品研發的有力工具；但同時對各種現有模型局限性的理解以及能否獲取真實的實驗參數輸入到模型中，對于模型的準確預測也至關重要。
       
5. 應用軟件與模塊

該案例應用的軟件是GastroPlus (version 9.0)，涉及模塊有Base, PKPlus, ADRM, ADMET Predictor。

參考文獻

Effect of the pulmonary deposition and in vitro permeability on the prediction of plasma levels of inhaled budesonide formulation. International Journal of Pharmaceutics 532 (2017) 337–344.     IF: 3.862