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【讨论】能否通过单纯静脉或口服数据计算药物体内代谢的比率呢?

发布于 2014-03-09 · 浏览 2188 · IP 香港香港
这个帖子发布于 11 年零 64 天前,其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题:假定药物在体内是一室分布,通过IV或IG给药,同时测定parent和metabolite随时间变化的浓度(摩尔浓度),能否根据这些数据计算出药物代谢的比例,即有多少百分比的药物生成了代谢产物!
有人建议通过计算代谢物与原型药物峰面积的比值,来估算生成代谢物的比率。Metabolism Rate (MR%) = 100*AUC_m/(AUC_m+AUC_p)
img

这种方法基于线性PK的一种外推,因为线性PK的剂量与AUC是成正比的,所以代谢物AUC与代谢物和原型AUC和的比值就是MR%.
这种估算方法是否正确呢?!我们下面进行一下推导,先是考虑IV的情况,假定药物生成代谢物的速率恒定,只与浓度有关,这种假设代谢酶远远没有饱和的情况下是合适的。推导过程借助matlab的符号工具箱完成:

01%根据微分方程组求解原型A和代谢物B与时间的关系

02% A,B为药物的摩尔浓度,V1和V2为原形和代谢物的分布容积,Km代谢物生成速率,Ka和Kb为原形和代谢物的消除速率

03% C为原形累积量,D为代谢物累积量

04>> syms A B C D Ka Kb Km V1 V2

05>> Y=dsolve('DA=-Ka*A-Km*A','DB=Km*A*V1/V2-Kb*B','A(0)=100','B(0)=0')

06

07% 化简

08>> A=simplify(Y.A)

09 A=100/exp(Ka*t + Km*t)

10>> B=simplify(Y.B)

11 B=-((100*Km*V1)/exp(Ka*t + Km*t) - (100*Km*V1)/exp(Kb*t))/(Ka*V2 - Kb*V2 + Km*V2)

12

13% 对A和B在[0 inf]区间求积分得峰面积,并化简

14>> AUC_p=simplify(int(A,0,inf))

15 AUC_p=Dose/(Ka+Km)

16>> AUC_m=simplify(int(B,0,inf))

17 AUC_m=(100*Km*V1)/(Kb*V2*(Ka + Km))

18

19% 计算原形和代谢物累积量,并化简

20>> C = simplify(int(A*Ka,0,inf))

21 C = 100*Ka/(Ka+Km)

22>> D = simplify(int(B*Kb,0,inf))

23 D = (100*Km*V1)/(V2*(Ka + Km))

24

25% 根据AUC计算MR%, 并化简

26>> MR(AUC) = simplify(AUC_m/(AUC_m+AUC_p))

27 MR(AUC) = (Km*V1)/(Kb*V2 + Km*V1)

28

29% 根据累积排泄量计算MR%, 并化简

30>> MR(amount) = simplify(D/(C+D))

31 MR%(Amount) = (Km*V1)/(Ka*V2 + Km*V1)
































从以上推导可知用AUC计算MR与真实的排泄量计算的MR并不等同,两者只有在消除速率相等的情况下才可以等同在仅有IV或IG数据的情况下,只有Ka和V1是可以求出的,Km和V2不能确定,因此,不能单纯根据IV或IG计算代谢物生成比率。但是如果假定代谢物与原形的分布容积相等,这时就可以求出Km,也就可以求出代谢物生成比率了。 !同样的方法,推导口服时的MR%也得到同样的结果。这个推导的关系式,也可以通过BM生成模拟数据来验证,代码见附在后面,有兴趣的可以自己尝试一下。
附:
Simulation using Berkeley Madonna
===========================
METHOD RK4
STARTTIME = 0
STOPTIME = 40
DT = 0.5
d/dt (A) = – ka*A-km*A
d/dt (B) =km*A – kb*B
d/dt (C) =ka*A
d/dt (D) =kb*B
init A =100
init B = 0
init C = 0
init D = 0
ka =0.1
kb =0.2
km =0.5
=============================
以上模拟的数据导入pheonix,用NCA方法,分别计算原型和代谢物峰面积,然后计算MR%。
Read more: http://msky.in/?p=846#ixzz2vSLkVuDn

























最后编辑于 2022-10-09 · 浏览 2188

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