應用PBPK模型模擬計算國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的幼兒藥物代謝動力學與預測評價*

張斗勝，姚蘭，張亞杰**，張慶生**

1中國食品藥品檢定研究院 化學藥品檢定所，北京 102629;2遼寧省檢驗檢測認證中心藥品檢驗檢測院，沈陽110036

兒童用藥的安全性、有效性和可及性是藥品研發、生產以及監管部門共同面對的一項挑戰。在我國，兒童藥的專項研究和監管也已列入國家藥品審評審批改革行動中，旨在通過兒童藥的研發、生產、質控以及科學監管等關鍵環節創新，顯著提高我國兒童藥的研發和監管水平，滿足臨床治療迫切需要的同時，強化上市兒童藥的質量安全與臨床療效監管[1，2]。

近年來，計算模擬與預測技術廣泛應用于藥物研發，特別是生理機制藥物代謝動力學（physiologically based pharmacokinetic，PBPK）模型可最大化模擬藥物經胃腸道給藥進入人體的吸收、分布、代謝以及排泄過程，結合常規溶出試驗可模擬藥物在胃腸生理環境下的溶出釋放特性，逐步被歐美藥監部門接受，并作為一種可行的、新的藥物研發策略和手段，在一定條件下可替代傳統方法[3，4]。目前該方法已在藥物處方篩選、臨床藥物代謝動力學（pharmacokinetic，PK）實驗設計以及生物等效性豁免等方面取得較大進展[5-7]，為當前兒童藥的創新研究提供了一種新的思路和手段。

基于此，本文選擇國內特有且臨床兒童抗感染治療常用制劑——阿奇霉素顆粒（Ⅱ）作為研究對象，參考國產阿奇霉素制劑在兒童群體的臨床使用情況，以其在幼兒（5 歲以下）中的藥物代謝動力學為評價重點，以日本輝瑞制藥生產的阿奇霉素細粒劑[8]為參考對象，采用計算模擬與預測技術搭建PBPK模型分析國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）與日本阿奇霉素細粒劑的體外溶出差異及對PK 的影響；通過群體藥物代謝動力學模擬（population pharmacokinetic simulation，以下簡稱“PS”），預測評價其對幼兒中主要PK 參數個體差異的影響。

1 材料與方法

1.1 試藥與儀器

阿奇霉素小兒用細粒劑10%（日本輝瑞制藥，ZITHROMAC ? Fine Granules for Pediatric Use 10%，批號105，規格0.1 g/袋，主要處方：阿奇霉素按一定比例與白糖、結晶纖維素、氧化鈦、羥丙基纖維素、羥甲基纖維素、滑石、硬脂酸鎂、氨基甲基丙烯酸酯共聚物、黃原膠、L-精氨酸、香料、糖精鈉水合物、黃色氧化鐵、氧化鐵等組成），由中國食品藥品檢定研究院提供；阿奇霉素顆粒（Ⅱ）（沈陽某藥業股份有限公司，批 號20211204、20211205、20211206，規格0.1 g/袋，主要處方：微囊包裹細顆粒），由遼寧省檢驗檢測認證中心藥品檢驗檢測院提供。

醋 酸（批 號20180709）、醋酸鈉（批 號20140804）、磷酸氫二鈉（批號20210126）、鹽酸（批號20201015）、磷酸氫二鉀（批號T20080617）、磷酸（批號T20080617）均為分析純，購自國藥集團化學試劑有限公司；乙腈（色譜純，批號19075202）購自安徽天地高純溶劑有限公司；水為純化水，由遼寧省檢驗檢測認證中心藥品檢驗檢測院提供。

Waters Acquity 超高效液相色譜儀[沃特世科技（上海）有限公司]；Agilent 708-850DS 溶出度儀（安捷倫科技有限公司）。

1.2 溶液制備

1.2.1 對照品、供試品溶液的制備 按照《中國藥典》2020 版二部項下方法配制[9]，取阿奇霉素對照品、阿奇霉素顆粒（Ⅱ）樣品各適量，分別精密稱定，加乙腈溶解并定量稀釋制成濃度為1 mg·mL-1的溶液，作為對照品、供試品溶液。

1.2.2 模擬溶出介質的制備 參考相關文獻[8，10]配制模擬不同生理環境的溶出介質，見表1。

表1 溶出介質配制表

1.3 實驗方法

1.3.1 體外溶出實驗與溶出曲線的模型評價 參考各國藥典以及相關指導原則[9-11]，設計體外溶出實驗模擬阿奇霉素顆粒（Ⅱ）與阿奇霉素細粒劑在人體胃腸生理條件下的釋放溶出，見表2。采用DDSolver 1.0 軟件[12]分析體外溶出曲線相似性；采用PBPK 模型分析體外溶出曲線差異對體內藥物代謝動力學行為可能產生的影響。

表2 體外溶出度曲線實驗表

1.3.2 PBPK 模型 采用GastroPlus 9.0 軟件（美國Simulations 公司），首先查詢日本醫藥品醫療器械聯合機構（Pharmaceuticals and Medical Devices Agency，PMDA）網站獲得阿奇霉素細粒劑上市申報文件（interview form，IF）報道的PK 數據[8]，采用高級房室吸收與轉運模型（advanced compartmental absorption &transit model，ACAT）作為吸收模型，根據藥物及制劑的理化性質和人體生理信息搭建阿奇霉素顆粒（Ⅱ）PBPK 處置模型；其次采用PBPK 模型結合實測體外溶出曲線預測其在體內的主要PK參數，包括達峰濃度（Cmax）、常規觀測至時間點t 的藥時曲線下面積（AUC0-t）、達峰時間（tmax）及其影響因素。由于國內有關幼兒的相關生理數據庫尚未成型，此次參考國外計算模擬的一般方法，選擇與中國幼兒生理因素相近的100 名日本幼兒（15 個月～5 歲）的生理數據（軟件自帶數據庫，均經FDA 注冊驗證授權）以及225 項藥學相關參數作為模擬數學模型，通過PS 預測評估其在幼兒中PK 的個體生理差異影響。PBPK 模型搭建參數見表3。模型驗證與擬合函數參考相關文獻[13]確定，見表4。

表3 PBPK 模型搭建參數表

表4 模型擬合與驗證的函數表

2 結果與討論

2.1 體外溶出實驗

2.1.1 體外溶出曲線 以取樣時間t（min）為橫坐標，平均溶出值Q（%）為縱坐標，對不同溶出介質下國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）與阿奇霉素細粒劑作對比統計分析，結果見圖1。兩者在不同溶出介質中呈現相似的溶出趨勢：在偏酸性介質（pH 1.2、pH 4.0）中，呈快速釋放溶出特征，即在t=15 min 內Q 達到85%以上；隨著介質的堿性增強，釋放溶出變緩，當pH 達6.5 時，Q 在60 min 內仍未達85%。分析可能是阿奇霉素作為弱堿性化合物，當溶出介質酸堿度接近阿奇霉素等電點，降低了其解離程度使得溶解度下降而影響其釋放溶出。

圖1 參比制劑與供試品在不同介質中的體外溶出曲線

2.1.2 體外溶出曲線的模型評價 鑒于常規f2因子法不適用于呈快速釋放的口服制劑溶出曲線的相似性比較，進一步采用基于模型方法[14]評價體外溶出曲線。表5 結果顯示，采用Korsmeyer-Peppas模型評價國產阿奇霉素顆粒劑（Ⅱ）與國外阿奇霉素細粒劑的體外溶出曲線具有相似性。結合體外溶出曲線實驗，表明國產阿奇霉素顆粒劑（Ⅱ）與阿奇霉素細粒劑的處方差異未影響制劑的體外溶出釋放，具有相似的體外溶出特性。

表5 體外溶出曲線的模型評價結果表

2.2 PBPK 模型模擬國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）在幼兒中的PK 特征及差異影響預測評價

2.2.1 PBPK 模型搭建與驗證 按照“1.3.2”項下方法，將查閱的PK 原始數據[8]代入GastroPlus 9.0 軟件的藥物代謝動力學模塊（PKplus），擬合阿奇霉素經口服給藥后在人體內的生理處置過程中的關鍵表征參數，擬合藥時曲線見圖2。結果表明，三房室模型較好地擬合出阿奇霉素細粒劑在正常人體內的藥時曲線特征，與文獻報道值的變化趨勢相吻合，即PKplus 分析擬合的PK 參數（清除率及分布體積）較好地表征了阿奇霉素在體內的分布、清除特征，可用于搭建PBPK 模型。

圖2 PK 參數擬合圖

參考阿奇霉素主要經肝臟代謝的生理過程，將文獻報道[8]的平均表觀血漿清除率CL 值（630 mL·min-1）賦予PBPK 中肝臟數模作為肝游離藥物內在清除率值（CLint），同時將表3 中擬合的PK 參數代入PBPK 模塊進一步擬合。分析圖3 結果可知，PBPK模型擬合的藥時曲線較文獻觀測存在達峰時間以及代謝延后的差異，分析建模過程以及出現差異的情況，藥物的吸收過程除了被動吸收外，或許還存在酶、蛋白介導主動轉運、外排等過程。由于缺少必要的實驗數據，目前尚無法加入模型中進行直觀考察。

圖3 PBPK 擬合藥時曲線圖

進一步統計列表分析主要PK 參數，見表6。按照“1.3.2”項下方法，對比文獻報道值，Cmax、AUC0-t以及tmax預測的PE 分別為2.5%，6.3%和9.1%，均小于判定標準（10%）；Rsq 為0.808，大于判定標準（0.8）。從模型的應用性即模型驗證角度分析，盡管PBPK 模型擬合藥時曲線與文獻報道存在差異，但反映藥物在體內吸收的主要PK 參數的PE 以及模型整體精度Rsq 均符合規定，表明新搭建的PBPK模型可用于阿奇霉素體內PK 參數的模擬預測；模擬過程顯示其吸收未受顆粒大小和形狀影響，而受肝清除率影響較大。

表6 PBPK 預測藥物代謝動力學參數統計表

2.2.2 擬合體內釋放曲線與體內藥時曲線的比較根據文獻報道的藥時曲線[8]，采用威布爾函數以及PBPK 模型卷積擬合出體內釋放曲線，并與體內藥時曲線進行比較。圖4A 顯示，阿奇霉素在體內的累積溶出速率大于體內吸收速率，且隨著時間延長，吸收量達飽和，不再增加；圖4B 顯示，2 h 內體內釋放量達80%以上，體內的吸收量接近峰值。以上模擬結果表明阿奇霉素的體內外溶出釋放未影響體內吸收，同時也間接確認了PMDA 收載該品種IF文件[8]中規定的“在酸性介質中，轉速為50 r·min-1的條件下，參比制劑15～30 min 內溶出85%以上時，供試品制劑15 min 內溶出需達85%以上，或15～30min 內的平均溶出量在參比制劑平均溶出量±15%范圍內”相似性判定標準合理可行，即當阿奇霉素在30 min 內的體外溶出度≥（85±15）%時，可認為制劑的體外溶出差異并未影響其在體內的PK 行為，是阿奇霉素仿制劑開發研究的重要工藝篩選考量標準之一。

圖4 擬合體內釋放曲線與體內-藥時曲線的比較圖

2.2.3 國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的PK 特征預測

2.2.3.1 主要PK 參數預測 以PMDA 公布的阿奇霉素細粒劑[8]藥時曲線為擬合判定標準，采用Z-factor[15，16]模型（假設藥物瞬間溶出，只受溶解度限制）擬合各溶出介質下體外溶出曲線的Z-factor因子，導入新建的PBPK 模型，預測主要PK 參數Cmax，統計分析結果見表7。Z-factor 結合PBPK 模型預測國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的Cmax值與文獻報道值的PE ＜3%，預測結果表明其體外溶出的差異未影響體內PK 行為。

表7 國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的主要PK 參數預測統計結果表*

2.2.3.2 吸收分布預測 根據阿奇霉素的理化性質及PK 參數，進一步利用GastroPlusTM軟件基礎模塊計算阿奇霉素在胃腸道各部位的吸收分布情況（圖5）。阿奇霉素口服后的主要吸收部位在空腸，藥物一般會在1 h 以后到達該部位。模擬阿奇霉素顆粒（Ⅱ）100 mg 在體內的釋放和吸收曲線顯示，吸收部位阿奇霉素的溶出量遠高于其吸收量（圖4A）；阿奇霉素的絕對吸收量在60.7%左右，與“2.2.1”結果一致。該結果提示，雖然國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）在不同溶出介質中表現出溶出差異，但預測未發現其影響體內PK 行為的可能風險，這或許與其在生理條件下到達最佳吸收部位前已完全溶出，不受胃腸道內釋放速率差異影響有關。

圖5 GastroPlusTM 預測阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的體內吸收分布圖

2.2.4 參數敏感性分析 采用參數敏感性分析（parameter sensitivity analysis，PSA）考察各影響參數對藥物體內吸收的影響情況。根據體外溶出與PBPK模擬的結果，本文確定采用阿奇霉素的胃滯留時間、肝清除率、有效粒子半徑和顆粒密度等參數在±10倍變化以及滲透系數±5 倍變化時對吸收分數的影響變化，結果見圖6。PSA 結果表明，藥物的肝清除率對阿奇霉素的體內吸收分數影響最大，是影響阿奇霉素體內吸收的敏感因素，而胃滯留時間、有效粒子半徑和顆粒密度并未影響其吸收，這與PK 擬合結果相一致。

圖6 PSA 圖

參考已報道抗菌藥物的藥物代謝動力學-藥效（pharmacokineticsandpharmacodynamics，PK-PD），即抗菌活性與血藥濃度或作用時間的關聯性分析[17，18]，阿奇霉素雖然屬于時間依賴型抗菌藥物，但具有抗菌后效應作用（post antibiotic effect，PAE），其藥效主要取決于藥物在血液或組織的濃度（AUC0-24）與最低抑菌濃度（minimum inhibitory concentration，MIC）的比值，即AUC0-24/MIC。從藥效學角度分析，阿奇霉素快速釋放到達吸收部位，使血液快速達濃度峰值并維持在較高作用濃度，是阿奇霉素臨床發揮藥效作用的關鍵。這說明除了快速溶出釋放外，阿奇霉素在肝臟的清除效率是影響吸收和藥效的另一主要因素。

2.2.5 幼兒中藥物代謝動力學的個體差異影響的預測評估 在以上模擬結果的基礎上，參考相關文獻[19]，采用GastroPlus 9.0 軟件PS 模塊，按照“1.3.2”項下方法，進一步預測評價國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）應用在幼兒中的PK 個體差異影響。采用新建的PBPK 模型，參考日本兒童數據作為模擬數字模型，群體模擬預測其在幼兒群體的體內藥時曲線變化，見圖7。由此可知，PS 預測阿奇霉素顆粒（Ⅱ）在幼兒群體中的體內藥時曲線隨著個體因素差異（如年齡、肝清除率等因素）變化而變化，進一步統計其主要PK 參數，見表8。相比健康成年男子的預測與觀測數據（表6），在90% CI 內，幼兒群體模擬預測的主要PK 參數（Cmax、AUC0-t以及tmax）的差異變化較大，其中Cmax和AUC0-t最為明顯，變異系數達到30.91%和28.25%。PSA 以及群體數模迭代運算均指向體重、肝清除率為關鍵差異影響因素，并與數模中幼兒年齡段的取值密切相關。

表8 群體模擬預測關鍵藥物代謝動力學參數表

圖7 模擬預測評估幼兒的體內藥時曲線變化圖

綜合PBPK 模擬、PSA 以及PS 預測結果，幼兒的生理發育狀態會影響肝臟清除率而增加阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的體內藥代動力學個體差異的潛在風險，即在幼兒個體中，過高的清除率可能使Cmax明顯偏低造成療效不符合預期，而過低的清除率可能使Cmax明顯偏高造成藥物積蓄，增加不良反應發生風險。

3 結論

PBPK 模型提供了更多、更豐富的表征藥物內在質量屬性的關鍵參數[20]，通過與常規藥物分析方法相結合，從計算模擬預測角度為藥品臨床使用和安全風險評估等難點問題的解決提供了一種新的思路和方法。而如何提高模型的準確度，充分發揮出模型的特點和優勢，是不斷推進模型深入研究和發展的一項重要工作。本文通過PBPK 模型結合體外溶出模型搭建了國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）的幼兒藥物代謝動力學計算模型。結果顯示國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）與國外阿奇霉素細粒劑的體外溶出差異未影響制劑體內PK 行為；PSA、PS 預測評估提示了幼兒的生理發育狀態會影響國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）肝臟清除率而增加其體內藥代動力學的個體差異。同時通過建模也發現影響本品吸收過程除了被動吸收外，或許還存在酶、蛋白介導主動轉運、外排等過程，這為未來進一步外部開發和驗證模型準確度與預測性能提供了方向。

盡管幼兒群體模擬結果僅是基于PBPK 的預測評價，還未有臨床數據給予驗證，但從其模擬過程所考慮到藥物性質、制劑性質、生理參數以及各類生理過程等客觀因素看，預測的結果仍為實際工作帶來了參考價值，例如在盡量少的人力和財力條件下（不浪費參比制劑），為國產阿奇霉素顆粒（Ⅱ）一致性評價的臨床實驗方案制訂和研究分析等工作提供便捷的技術指導；在擴展臨床特殊使用人群中，還為醫務工作者提供了經驗以外的基于算法的直觀預測數據和圖表。

綜上，本文為采用計算建模與預測技術開展其他兒童藥的質量與療效評價研究提供了可行性論證，具有一定的借鑒與參考意義。