☆ 溶出方法：pH6.5 空腹狀態下的人工胃液（FaSSIF）介質、槳法、1000ml、75rpm。 晶型（參比制劑）溶解度為0.07mg/ml；兩種原料藥在FeSSIF介質中的溶解度分別為0.019mg/ml和0.011mg/ml

圖1 不同晶型原料藥理化性質和藥動學參數
 

將原料藥內部、文獻數據、處方性質（圖1），以及體內藥動學參數（參考參比制劑空腹時的藥動學參數）等數據輸入至GastroPlusTM軟件中，并調整小腸和結腸的流體體積，優化模型。建立模型也經過了內部驗證（參比制劑結果）和外部驗證（仿制藥結果）。
 

圖2 模型建立的流程
 

該模型建立流程為：

軟件中體外溶出采用Z-factor模型；PK模塊的參數設定，參考空腹參比制劑的PK模型，模擬結果為三房室模型擬合結果較好，生物利用度40%；采用已確定的肝臟清除率、全血血漿比例、肝臟血流速度，計算首過效應。空腹狀態下肝臟首過效應為2.0%，餐后狀態下肝臟首過效應為1.5%。
 

對于軟件中構建的人體生理模型，小腸和空腸體液體積，將小腸中的默認值由40%優化為10%，將空腸的體液體積由23%優化為0.5%。當模擬餐后狀態，采用軟件中默認的餐后模型（Human-Physiology-Fed, Opt logD Model SA/V 6.1 ASF model）。

☆ 單劑量空腹模擬結果：
 

圖3 空腹狀態下單劑量觀測值和預測值對比
 

采用參比制劑的PK和體外數據，建立模型，并采用該模型，進行內部驗證，PE小于10%，符合FDA的指導原則。根據該原則，可以建立IVIVC。采用IVIVC模型，模擬每個處方，要求模擬的結果和實測值的PE不超過15%，該模型可以用于模擬仿制藥的血藥濃度。
 

仿制藥和參比制劑，因Z-factor值不同，模擬出在體內的溶出速率也不同。采用該模型進行虛擬BE，結果表明仿制藥和參比制劑在空腹狀態下生物等效，Cmax的90%置信區間為91.262%-122.35%，AUC的90%置信區間為91.086%-119.68%。 

☆ 餐后模擬結果： 
 

圖4  餐后狀態下單劑量觀測值和預測值對比
 

上述開發的模型用于預測仿制藥和參比制劑在餐后狀態下的平均血藥濃度，預測的Cmax和AUC均比空腹條件下偏高，原因為在體內溶出速率提高，由于胃腸道轉運時間提高及胃的流體體積增加。因藥物的溶解性不存在pH依賴性，不同的pH不影響溶出速率。 

采用上述模型，32例受試者進行虛擬BE試驗，仿制藥和參比制劑的Cmax和AUC均為80.00%-125.00%范圍內，兩者具有生物等效性。外部驗證的模型PE值小于10%。
 

☆ 餐后模擬結果：
 

Gastroplus軟件采用PBPK模型預測藥物在體內的ADME（吸收、分布、代謝、消除）過程。該模型根據體外的數據，用于處方早期開發，基于不同處方的體外的性質，預測藥物在體內的血藥濃度，為優化處方做決策；比較仿制藥和參比制劑的差異，通過參數敏感性分析和確定關鍵參數，建立IVIVC（體內外相關性），判斷溶出標準，申請豁免，進行虛擬BE試驗等。
 

建立模型過程中，相應進行了假設，如假設參比制劑原料藥為微粉化，仿制藥的無定型原料藥在儲存過程中無變化，兩個原料藥的水溶解性一致。在模型中加入原料藥和制劑在生物相關性介質中的粒度和溶解度差異，將生物相關性介質FaSSIF輸入模型中，仿制藥因為溶出較高，具有較高的Z-factor值。 

該模型不能預測仿制藥在空腹狀態下具有較短的Tmax（1h），可能由于一些個吸收較快導致。總體來說，觀測值Tmax為范圍，仿制藥和參比制劑的Tmax觀測值分別為0.5-6.0h和0.75-5.0h，預測值分別為4.4h和4.3h。仿制藥和參比制劑的觀測值Tmax的平均值分別為2.27h和2.41h。表明仿制藥和參比制劑觀測值和預測值，兩個制劑趨勢一致。 

該模型也假設胃中無吸收，對于大多數的化合物，胃中的吸收可以忽略，但并不包含在GastroplusTM默認模型中。模型開發過程中，增加了胃吸收，但Tmax仍沒有提高。說明藥物進入十二指腸后，依然存在藥物的溶解過程，因為溶出是緩慢并且是不完全的，限制了藥物的吸收，當藥物最大程度上溶解，會得到最高的血藥濃度。該過程發生在4h，而體內，在一些個體中，溶解性會更快，Tmax較短。 

藥動學參數采用空腹的BE數據，PK-PlusTM模塊，擬合3房室模型，選擇3房室模型為PK藥動學參數。因BCSII類藥物，無IV（靜脈）數據，并且無溶液在體內的吸收數據，也沒有絕對生物利用度。因無未溶解藥物的總量、無首過效應數據和藥物肝腸循環數據。基于質量平衡研究，藥物服用后，36%劑量在尿液中檢測到，61%劑量在糞便中檢測到。基于該數據，假設生物利用度至少為40%。考慮到較低的生物利用度，模型對于溶出更為敏感。 

優化模型后，小腸和空腸的體液體積從40%和10%，優化為23%和0.5%，使觀測值和預測值相擬合。上述參數也用在餐后狀態下。

對于不同晶型食物的影響

對于預測不同晶型的藥動，需要將不同晶型的數據納入至模型中去，如水溶性、FaSSIF和FeSSIF的溶解性和溶出曲線、粒徑等。當然我們也有不知道的數據，如參比制劑的粒徑的數據，這些數據均有可能會影響藥物在體內的吸收，我們決定采用Z-factor模型用于代表不同晶型的體外溶出模型。 

模型開發好之后，用軟件中默認的餐后狀態，進行不同晶型的模擬。該模型模擬結果為，食物能夠促進藥物吸收，即Cmax和AUC均有所提高，當然這也是BCSII類藥物的共性，因為食物使胃腸道轉運時間增加，增加了血流提及和藥物的溶解度，更多的藥物被溶解和吸收。 
 

上述研究中，建立PBPK模型預測仿制藥和參比制劑食物的影響，并進行虛擬BE，因不同晶型原料藥性質不同，將不同原料藥性質輸入至模型中，如水溶性、粒徑、體外溶出、FaSSIF和FeSSIF溶解性。這些參數也會影響餐后的模擬結果，我們必須要明智選擇這些參數。

北京新領先醫藥科技有限公司擁有國內首個體內外橋接（IVIVR）平臺，以及文中提及的Gastroplus軟件，小編參考該文獻數據，進行模擬，與文獻對比值如下：
 

圖5 新領先計算結果與文獻結果對比-空腹狀態


圖6 新領先計算結果與文獻結果對比-餐后狀態
 

新領先參考文獻值進行建模和模擬兩個制劑的PK參數，Cmax和AUC采用單位分別為ug/ml和ug*h/ml，而文獻中兩個參數采用的單位分別為ng/ml和ng*h/ml，無論空腹和餐后，新領先預測Cmax和AUC與文獻值報道無顯著性差異。 
 

因新領先無文獻中提及的觀測值，因此無法比較觀測值和預測值的誤差（PE）。文獻中也提及預測值Tmax較長，新領先模擬的結果也體現出Tmax較長，該現象可能由于原料藥溶解性較差，藥物進入腸道中仍會有溶解和吸收。 
 

參考文獻數據，仿制藥的Z-factor數據為0.131，參比制劑Z-factor值為0.205，模擬經驗Z-factor值越高，模擬結果越高，即參比吸收要比仿制藥好，新領先模擬結果具有該趨勢。可能由于模型中數據缺乏，我方模擬趨勢與文獻趨勢相反。 
 

無論空腹和餐后狀態，仿制藥和參比制劑虛擬BE試驗均生物等效，表明原料藥晶型變更后，雖然原料藥特性有所變化，但均能實現與仿制藥生物等效。該模擬結果與文獻報道一致。
 

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