应用PBPK模型模拟计算国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的幼儿药物代谢动力学与预测评价*

张斗胜，姚兰，张亚杰**，张庆生**

1中国食品药品检定研究院 化学药品检定所，北京 102629;2辽宁省检验检测认证中心药品检验检测院，沈阳110036

儿童用药的安全性、有效性和可及性是药品研发、生产以及监管部门共同面对的一项挑战。在我国，儿童药的专项研究和监管也已列入国家药品审评审批改革行动中，旨在通过儿童药的研发、生产、质控以及科学监管等关键环节创新，显著提高我国儿童药的研发和监管水平，满足临床治疗迫切需要的同时，强化上市儿童药的质量安全与临床疗效监管[1，2]。

近年来，计算模拟与预测技术广泛应用于药物研发，特别是生理机制药物代谢动力学（physiologically based pharmacokinetic，PBPK）模型可最大化模拟药物经胃肠道给药进入人体的吸收、分布、代谢以及排泄过程，结合常规溶出试验可模拟药物在胃肠生理环境下的溶出释放特性，逐步被欧美药监部门接受，并作为一种可行的、新的药物研发策略和手段，在一定条件下可替代传统方法[3，4]。目前该方法已在药物处方筛选、临床药物代谢动力学（pharmacokinetic，PK）实验设计以及生物等效性豁免等方面取得较大进展[5-7]，为当前儿童药的创新研究提供了一种新的思路和手段。

基于此，本文选择国内特有且临床儿童抗感染治疗常用制剂——阿奇霉素颗粒（Ⅱ）作为研究对象，参考国产阿奇霉素制剂在儿童群体的临床使用情况，以其在幼儿（5 岁以下）中的药物代谢动力学为评价重点，以日本辉瑞制药生产的阿奇霉素细粒剂[8]为参考对象，采用计算模拟与预测技术搭建PBPK模型分析国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）与日本阿奇霉素细粒剂的体外溶出差异及对PK 的影响；通过群体药物代谢动力学模拟（population pharmacokinetic simulation，以下简称“PS”），预测评价其对幼儿中主要PK 参数个体差异的影响。

1 材料与方法

1.1 试药与仪器

阿奇霉素小儿用细粒剂10%（日本辉瑞制药，ZITHROMAC ® Fine Granules for Pediatric Use 10%，批号105，规格0.1 g/袋，主要处方：阿奇霉素按一定比例与白糖、结晶纤维素、氧化钛、羟丙基纤维素、羟甲基纤维素、滑石、硬脂酸镁、氨基甲基丙烯酸酯共聚物、黄原胶、L-精氨酸、香料、糖精钠水合物、黄色氧化铁、氧化铁等组成），由中国食品药品检定研究院提供；阿奇霉素颗粒（Ⅱ）（沈阳某药业股份有限公司，批 号20211204、20211205、20211206，规格0.1 g/袋，主要处方：微囊包裹细颗粒），由辽宁省检验检测认证中心药品检验检测院提供。

醋 酸（批 号20180709）、醋酸钠（批 号20140804）、磷酸氢二钠（批号20210126）、盐酸（批号20201015）、磷酸氢二钾（批号T20080617）、磷酸（批号T20080617）均为分析纯，购自国药集团化学试剂有限公司；乙腈（色谱纯，批号19075202）购自安徽天地高纯溶剂有限公司；水为纯化水，由辽宁省检验检测认证中心药品检验检测院提供。

Waters Acquity 超高效液相色谱仪[沃特世科技（上海）有限公司]；Agilent 708-850DS 溶出度仪（安捷伦科技有限公司）。

1.2 溶液制备

1.2.1 对照品、供试品溶液的制备 按照《中国药典》2020 版二部项下方法配制[9]，取阿奇霉素对照品、阿奇霉素颗粒（Ⅱ）样品各适量，分别精密称定，加乙腈溶解并定量稀释制成浓度为1 mg·mL-1的溶液，作为对照品、供试品溶液。

1.2.2 模拟溶出介质的制备 参考相关文献[8，10]配制模拟不同生理环境的溶出介质，见表1。

表1 溶出介质配制表

1.3 实验方法

1.3.1 体外溶出实验与溶出曲线的模型评价 参考各国药典以及相关指导原则[9-11]，设计体外溶出实验模拟阿奇霉素颗粒（Ⅱ）与阿奇霉素细粒剂在人体胃肠生理条件下的释放溶出，见表2。采用DDSolver 1.0 软件[12]分析体外溶出曲线相似性；采用PBPK 模型分析体外溶出曲线差异对体内药物代谢动力学行为可能产生的影响。

表2 体外溶出度曲线实验表

1.3.2 PBPK 模型 采用GastroPlus 9.0 软件（美国Simulations 公司），首先查询日本医药品医疗器械联合机构（Pharmaceuticals and Medical Devices Agency，PMDA）网站获得阿奇霉素细粒剂上市申报文件（interview form，IF）报道的PK 数据[8]，采用高级房室吸收与转运模型（advanced compartmental absorption &transit model，ACAT）作为吸收模型，根据药物及制剂的理化性质和人体生理信息搭建阿奇霉素颗粒（Ⅱ）PBPK 处置模型；其次采用PBPK 模型结合实测体外溶出曲线预测其在体内的主要PK参数，包括达峰浓度（Cmax）、常规观测至时间点t 的药时曲线下面积（AUC0-t）、达峰时间（tmax）及其影响因素。由于国内有关幼儿的相关生理数据库尚未成型，此次参考国外计算模拟的一般方法，选择与中国幼儿生理因素相近的100 名日本幼儿（15 个月～5 岁）的生理数据（软件自带数据库，均经FDA 注册验证授权）以及225 项药学相关参数作为模拟数学模型，通过PS 预测评估其在幼儿中PK 的个体生理差异影响。PBPK 模型搭建参数见表3。模型验证与拟合函数参考相关文献[13]确定，见表4。

表3 PBPK 模型搭建参数表

表4 模型拟合与验证的函数表

2 结果与讨论

2.1 体外溶出实验

2.1.1 体外溶出曲线 以取样时间t（min）为横坐标，平均溶出值Q（%）为纵坐标，对不同溶出介质下国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）与阿奇霉素细粒剂作对比统计分析，结果见图1。两者在不同溶出介质中呈现相似的溶出趋势：在偏酸性介质（pH 1.2、pH 4.0）中，呈快速释放溶出特征，即在t=15 min 内Q 达到85%以上；随着介质的碱性增强，释放溶出变缓，当pH 达6.5 时，Q 在60 min 内仍未达85%。分析可能是阿奇霉素作为弱碱性化合物，当溶出介质酸碱度接近阿奇霉素等电点，降低了其解离程度使得溶解度下降而影响其释放溶出。

图1 参比制剂与供试品在不同介质中的体外溶出曲线

2.1.2 体外溶出曲线的模型评价 鉴于常规f2因子法不适用于呈快速释放的口服制剂溶出曲线的相似性比较，进一步采用基于模型方法[14]评价体外溶出曲线。表5 结果显示，采用Korsmeyer-Peppas模型评价国产阿奇霉素颗粒剂（Ⅱ）与国外阿奇霉素细粒剂的体外溶出曲线具有相似性。结合体外溶出曲线实验，表明国产阿奇霉素颗粒剂（Ⅱ）与阿奇霉素细粒剂的处方差异未影响制剂的体外溶出释放，具有相似的体外溶出特性。

表5 体外溶出曲线的模型评价结果表

2.2 PBPK 模型模拟国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）在幼儿中的PK 特征及差异影响预测评价

2.2.1 PBPK 模型搭建与验证 按照“1.3.2”项下方法，将查阅的PK 原始数据[8]代入GastroPlus 9.0 软件的药物代谢动力学模块（PKplus），拟合阿奇霉素经口服给药后在人体内的生理处置过程中的关键表征参数，拟合药时曲线见图2。结果表明，三房室模型较好地拟合出阿奇霉素细粒剂在正常人体内的药时曲线特征，与文献报道值的变化趋势相吻合，即PKplus 分析拟合的PK 参数（清除率及分布体积）较好地表征了阿奇霉素在体内的分布、清除特征，可用于搭建PBPK 模型。

图2 PK 参数拟合图

参考阿奇霉素主要经肝脏代谢的生理过程，将文献报道[8]的平均表观血浆清除率CL 值（630 mL·min-1）赋予PBPK 中肝脏数模作为肝游离药物内在清除率值（CLint），同时将表3 中拟合的PK 参数代入PBPK 模块进一步拟合。分析图3 结果可知，PBPK模型拟合的药时曲线较文献观测存在达峰时间以及代谢延后的差异，分析建模过程以及出现差异的情况，药物的吸收过程除了被动吸收外，或许还存在酶、蛋白介导主动转运、外排等过程。由于缺少必要的实验数据，目前尚无法加入模型中进行直观考察。

图3 PBPK 拟合药时曲线图

进一步统计列表分析主要PK 参数，见表6。按照“1.3.2”项下方法，对比文献报道值，Cmax、AUC0-t以及tmax预测的PE 分别为2.5%，6.3%和9.1%，均小于判定标准（10%）；Rsq 为0.808，大于判定标准（0.8）。从模型的应用性即模型验证角度分析，尽管PBPK 模型拟合药时曲线与文献报道存在差异，但反映药物在体内吸收的主要PK 参数的PE 以及模型整体精度Rsq 均符合规定，表明新搭建的PBPK模型可用于阿奇霉素体内PK 参数的模拟预测；模拟过程显示其吸收未受颗粒大小和形状影响，而受肝清除率影响较大。

表6 PBPK 预测药物代谢动力学参数统计表

2.2.2 拟合体内释放曲线与体内药时曲线的比较根据文献报道的药时曲线[8]，采用威布尔函数以及PBPK 模型卷积拟合出体内释放曲线，并与体内药时曲线进行比较。图4A 显示，阿奇霉素在体内的累积溶出速率大于体内吸收速率，且随着时间延长，吸收量达饱和，不再增加；图4B 显示，2 h 内体内释放量达80%以上，体内的吸收量接近峰值。以上模拟结果表明阿奇霉素的体内外溶出释放未影响体内吸收，同时也间接确认了PMDA 收载该品种IF文件[8]中规定的“在酸性介质中，转速为50 r·min-1的条件下，参比制剂15～30 min 内溶出85%以上时，供试品制剂15 min 内溶出需达85%以上，或15～30min 内的平均溶出量在参比制剂平均溶出量±15%范围内”相似性判定标准合理可行，即当阿奇霉素在30 min 内的体外溶出度≥（85±15）%时，可认为制剂的体外溶出差异并未影响其在体内的PK 行为，是阿奇霉素仿制剂开发研究的重要工艺筛选考量标准之一。

图4 拟合体内释放曲线与体内-药时曲线的比较图

2.2.3 国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的PK 特征预测

2.2.3.1 主要PK 参数预测 以PMDA 公布的阿奇霉素细粒剂[8]药时曲线为拟合判定标准，采用Z-factor[15，16]模型（假设药物瞬间溶出，只受溶解度限制）拟合各溶出介质下体外溶出曲线的Z-factor因子，导入新建的PBPK 模型，预测主要PK 参数Cmax，统计分析结果见表7。Z-factor 结合PBPK 模型预测国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的Cmax值与文献报道值的PE ＜3%，预测结果表明其体外溶出的差异未影响体内PK 行为。

表7 国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的主要PK 参数预测统计结果表*

2.2.3.2 吸收分布预测 根据阿奇霉素的理化性质及PK 参数，进一步利用GastroPlusTM软件基础模块计算阿奇霉素在胃肠道各部位的吸收分布情况（图5）。阿奇霉素口服后的主要吸收部位在空肠，药物一般会在1 h 以后到达该部位。模拟阿奇霉素颗粒（Ⅱ）100 mg 在体内的释放和吸收曲线显示，吸收部位阿奇霉素的溶出量远高于其吸收量（图4A）；阿奇霉素的绝对吸收量在60.7%左右，与“2.2.1”结果一致。该结果提示，虽然国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）在不同溶出介质中表现出溶出差异，但预测未发现其影响体内PK 行为的可能风险，这或许与其在生理条件下到达最佳吸收部位前已完全溶出，不受胃肠道内释放速率差异影响有关。

图5 GastroPlusTM 预测阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的体内吸收分布图

2.2.4 参数敏感性分析 采用参数敏感性分析（parameter sensitivity analysis，PSA）考察各影响参数对药物体内吸收的影响情况。根据体外溶出与PBPK模拟的结果，本文确定采用阿奇霉素的胃滞留时间、肝清除率、有效粒子半径和颗粒密度等参数在±10倍变化以及渗透系数±5 倍变化时对吸收分数的影响变化，结果见图6。PSA 结果表明，药物的肝清除率对阿奇霉素的体内吸收分数影响最大，是影响阿奇霉素体内吸收的敏感因素，而胃滞留时间、有效粒子半径和颗粒密度并未影响其吸收，这与PK 拟合结果相一致。

图6 PSA 图

参考已报道抗菌药物的药物代谢动力学-药效（pharmacokineticsandpharmacodynamics，PK-PD），即抗菌活性与血药浓度或作用时间的关联性分析[17，18]，阿奇霉素虽然属于时间依赖型抗菌药物，但具有抗菌后效应作用（post antibiotic effect，PAE），其药效主要取决于药物在血液或组织的浓度（AUC0-24）与最低抑菌浓度（minimum inhibitory concentration，MIC）的比值，即AUC0-24/MIC。从药效学角度分析，阿奇霉素快速释放到达吸收部位，使血液快速达浓度峰值并维持在较高作用浓度，是阿奇霉素临床发挥药效作用的关键。这说明除了快速溶出释放外，阿奇霉素在肝脏的清除效率是影响吸收和药效的另一主要因素。

2.2.5 幼儿中药物代谢动力学的个体差异影响的预测评估 在以上模拟结果的基础上，参考相关文献[19]，采用GastroPlus 9.0 软件PS 模块，按照“1.3.2”项下方法，进一步预测评价国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）应用在幼儿中的PK 个体差异影响。采用新建的PBPK 模型，参考日本儿童数据作为模拟数字模型，群体模拟预测其在幼儿群体的体内药时曲线变化，见图7。由此可知，PS 预测阿奇霉素颗粒（Ⅱ）在幼儿群体中的体内药时曲线随着个体因素差异（如年龄、肝清除率等因素）变化而变化，进一步统计其主要PK 参数，见表8。相比健康成年男子的预测与观测数据（表6），在90% CI 内，幼儿群体模拟预测的主要PK 参数（Cmax、AUC0-t以及tmax）的差异变化较大，其中Cmax和AUC0-t最为明显，变异系数达到30.91%和28.25%。PSA 以及群体数模迭代运算均指向体重、肝清除率为关键差异影响因素，并与数模中幼儿年龄段的取值密切相关。

表8 群体模拟预测关键药物代谢动力学参数表

图7 模拟预测评估幼儿的体内药时曲线变化图

综合PBPK 模拟、PSA 以及PS 预测结果，幼儿的生理发育状态会影响肝脏清除率而增加阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的体内药代动力学个体差异的潜在风险，即在幼儿个体中，过高的清除率可能使Cmax明显偏低造成疗效不符合预期，而过低的清除率可能使Cmax明显偏高造成药物积蓄，增加不良反应发生风险。

3 结论

PBPK 模型提供了更多、更丰富的表征药物内在质量属性的关键参数[20]，通过与常规药物分析方法相结合，从计算模拟预测角度为药品临床使用和安全风险评估等难点问题的解决提供了一种新的思路和方法。而如何提高模型的准确度，充分发挥出模型的特点和优势，是不断推进模型深入研究和发展的一项重要工作。本文通过PBPK 模型结合体外溶出模型搭建了国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）的幼儿药物代谢动力学计算模型。结果显示国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）与国外阿奇霉素细粒剂的体外溶出差异未影响制剂体内PK 行为；PSA、PS 预测评估提示了幼儿的生理发育状态会影响国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）肝脏清除率而增加其体内药代动力学的个体差异。同时通过建模也发现影响本品吸收过程除了被动吸收外，或许还存在酶、蛋白介导主动转运、外排等过程，这为未来进一步外部开发和验证模型准确度与预测性能提供了方向。

尽管幼儿群体模拟结果仅是基于PBPK 的预测评价，还未有临床数据给予验证，但从其模拟过程所考虑到药物性质、制剂性质、生理参数以及各类生理过程等客观因素看，预测的结果仍为实际工作带来了参考价值，例如在尽量少的人力和财力条件下（不浪费参比制剂），为国产阿奇霉素颗粒（Ⅱ）一致性评价的临床实验方案制订和研究分析等工作提供便捷的技术指导；在扩展临床特殊使用人群中，还为医务工作者提供了经验以外的基于算法的直观预测数据和图表。

综上，本文为采用计算建模与预测技术开展其他儿童药的质量与疗效评价研究提供了可行性论证，具有一定的借鉴与参考意义。