Drug Discov. Today. | 人体PK参数预测的综合方法

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PK-Sim学习笔记 勃林格殷格翰研究团队在12月发表一篇有关人体PK预测的综述。不同于以往的推荐采用单一的方法预测PK参数，其推荐整合 体内体外数据一起来预测PK参数和平均药时曲线。并基于公司内部的40个小分子进行方法验证，总体PK参数预测在2倍左右，平均药时曲线预测在3倍范围内。 本文对人体PK预测进行了全面的阐述，通过将体外的吸收（A）、分布（D）、代谢(M)、排泄(E) 和体内的PK数据以及专家判断相结合。提供了对PK预测结构化过程的详细评估和指导，预测超出单个参数的完整药时曲线。并讨论了未来的挑战和改进的方向，旨在为从事DMPK或者PKPD的科学家提供有价值的见解。 背景 药动学的探查一直是药物研发过程中的重点，良好的药动学行为是药物能成功上市的关键。药物研发过程中PK的预测也是一个逐步的过程，在获得第一个体 ………………………………