Addressing Complex Drug-Drug Interactions through PBPK Modeling and Simulation

本课程中，张新元博士深入探讨了如何通过PBPK评估代谢酶和转运体介导的复杂的药物相互作用DDI。先从单一途径DDIs基础入手，逐步扩展到复杂的DDI评估，涵盖多途径、多机制场景，如代谢物参与及自身诱导等。并通过多个案例讲解了当DDI研究涉及多种机制时，PBPK 模型将有助于解析每种机制的影响。

周海英博士也参与了问答互动环节，两位老师一起解答了直播间的多个提问。

张新元 Xinyuan (Susie) Zhang  博士

Simulations Plus公司，法规事务部副总裁

前FDA审评专家

周海英  博士

Simulations Plus公司，执行总监

• Ziritaxestat：PBPK模型被开发并使用多个模型药物进行了验证，用于预测其作为CYP3A4底物和抑制剂的复杂DDI，包括单剂量和多剂量PK模拟.

• 羟考酮Oxycodone和活性代谢物：PBPK模型整合了母药及其代谢物（如通过CYP3A4和CYP2D6的途径）的消除途径，用于预测与酶抑制剂（酮康唑、伊曲康唑、奎尼丁、利福平）的DDI。

• 苯妥英Phenytoin：PBPK模型使用了单剂量和多剂量给药的PK数据进行了验证，用于评估其作为CYP3A4强诱导剂、CYP2C9和CYP2C19底物的复杂的药物相互作用。

• 卡马西平Carbamazepine：PBPK模型解释其非线性药代动力学和自身诱导CYP3A4等多种机制，用于预测DDI风险。

• Encorafenib：PBPK模型预测其自身诱导CYP3A4的影响，以及与强抑制剂（如posaconazole）的DDI，评估稳态时的暴露变化。

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