(57)【要約】【課題】ヒトの血漿中化合物濃度推移の予測（シミュレーション）を確度良く行うことができる方法及び装置を提供する。【解決手段】予測（シミュレーション）方法は、コンピュータを用いて、ヒトの血漿中化合物濃度推移を予測する方法であって、薬物速度論に関する微分方程式に所定のパラメータを設定する工程と、微分方程式を数値的に解析し、ヒトの血漿中化合物濃度の時間推移を算出する工程と、を含む。所定のパラメータは、ａ）化合物の物性値と、ｂ）モデル動物および／またはヒトに関する当該化合物の生物学的値と、ｃ）モデル動物を用いた体内動態試験から得られる当該化合物のインビボ測定値または物性値と、当該生物学的値と、当該インビボ測定値とのうちの少なくとも１つから算出される値とを、含む。【選択図】図７
2018190244.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて、ヒトの血漿中化合物濃度推移を予測する方法であって、
薬物速度論に関する微分方程式に所定のパラメータを設定する工程と、
微分方程式を数値的に解析し、ヒトの血漿中化合物濃度の時間推移を算出する工程と、を含み、
所定のパラメータは、
化合物の物性値と、
モデル動物および／またはヒトに関する当該化合物の生物学的値と
モデル動物を用いた体内動態試験から得られる当該化合物のインビボ測定値または当該物性値と、前記生物学的値と、前記インビボ測定値とのうちの少なくとも１つから算出される値とを、含む
予測方法。
【請求項２】
化合物の物性値、および、モデル動物に関する当該化合物の生物学的値から、モデル動物に関する当該化合物の各組織移行性値を算出する工程と、
当該算出した組織移行性値から、モデル動物における当該化合物の定常状態分布容積値を算出する工程と、
当該算出した定常状態分布容積値と、モデル動物を用いた体内動態試験から得られる当該化合物の定常状態分布容積値との比を用いて、モデル動物に関する当該化合物の各組織移行性値を補正する工程と
をさらに含む、請求項１に記載の予測方法。
【請求項３】
モデル動物血漿中タンパク非結合率を、モデル動物に関する当該化合物の各組織移行性値で除することにより、モデル動物組織中タンパク非結合率を算出する工程と、
ヒト組織とモデル動物組織間の薬物濃度の相関関係を表す式と、ヒト血漿中タンパク非結合率とから、ヒトに関する当該化合物の各組織移行性値を算出する工程と、をさらに含み、
相関関係を示す式は、ヒト組織容積とヒト組織中タンパク非結合率の比率と、モデル動物組織容積とモデル動物組織中タンパク非結合率の比率との間の関係を示す式である、
請求項１に記載の予測方法。
【請求項４】
薬物速度論に関する微分方程式が、代謝速度論に関する微分方程式を含む、請求項１〜３のいずれかに記載の予測方法。
【請求項５】
代謝速度論に関する微分方程式は、ヒトの肝臓中化合物濃度の時間変化を算出するための式であり、肝臓におけるタンパク非結合型の化合物の割合を含む項を有し、
当該化合物の割合を含む項は、肝臓における代謝クリアランスおよび／またはアルブミン結合型化合物の肝臓への取り込み促進作用を考慮して、化合物の物性値およびヒトに関する当該化合物の生物学的値を用いて算出される、
請求項４に記載の予測方法。
【請求項６】
化合物の物性値が、化合物の分配係数および／または酸解離定数である、請求項１〜５のいずれかに記載の予測方法。
【請求項７】
生物学的値が、モデル動物血漿中タンパク非結合率、モデル動物血液−血漿濃度比、モデル動物組織中タンパク非結合率、ヒト血漿中タンパク非結合率、ヒト血液−血漿濃度比、ヒト組織中タンパク非結合率および／またはヒト肝ミクロソームまたはヒト肝細胞による代謝活性である、請求項１〜６のいずれかに記載の予測方法。
【請求項８】
インビボ測定値が、モデル動物における当該化合物の定常状態分布容積、ヒトにおける当該化合物の定常状態分布容積、ヒト組織容積、ヒト血流速度、ヒト糸球体濾過量、モデル動物における当該化合物の経口吸収性および／またはモデル動物における当該化合物の吸収速度定数である、請求項１〜７のいずれかに記載の予測方法。
【請求項９】
モデル動物がラットである、請求項１〜８のいずれかに記載の予測方法。
【請求項１０】
組織分布における組織が、肺、皮膚、脂肪、腎、筋肉、肝および腸管から選択される１以上の組織である、請求項１〜９のいずれかに記載の予測方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれかに記載の予測方法を実行するシミュレーション装置。
【請求項１２】
請求項１〜１０のいずれかに記載の予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生理学的モデルによるヒト血漿中化合物濃度推移を予測（シミュレーション）する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
創薬の現場では、医薬品の種となる新規物質の発見からヒトにおける有効性の確認まで非常に長い年月を要する。ヒトに医薬候補品を投与する臨床試験までの間、有効性や安全性は動物 (in vivo) や試験管内での実験 (in vitro) に代表される非臨床試験により医薬候補品としての妥当性が検討される。創薬の研究開発を加速させ、良質な医薬品を少しでも早く患者様に届けるためには、非臨床試験からヒトでの有効性及び安全性を確度高く予測することが極めて重要となる。有効性や安全性は、生体内に投与された化合物量によって左右されるため、ヒトの生体内における化合物量を確度高く見極めるは、医薬品開発の加速に直結すると考えられる。
【０００３】
生体内における化合物の継時的な量的変化を解析する研究領域を薬物動態pharmacokinetic（以下「PK」）と呼ぶ。一般的にPKは、ADME(A: 吸収、D: 分布、M: 代謝、E: 排泄)を把握することで概ね理解できる。動物やヒトに投与された化合物は、消化管等から吸収された後、全身血液を介し各組織に分布し、肝臓などの消失臓器で代謝を受けることで排泄されやすい形に変換された後に、糞便または尿を介して生体外に排泄される。非臨床試験では、実験動物における化合物のPKを把握することは可能であるが、ヒトと実験動物間では血流速度や組織の大きさ、代謝活性などに種差が認められるため、実験動物で得られたPKをそのままヒトのPKとすることはできない。そこで、実験動物からヒトPKを予測するための方法が存在する。
【０００４】
実験動物からヒトのPKを予測する方法の一つとして、アニマルスケールアップが広く認知されている。この方法では、ラット、イヌまたはサルに化合物を投与後、血漿中濃度推移を継時的に評価し、体重や脳重量などの種差を補正係数として経験的にヒトPKを予測する（非特許文献９、１０）。この予測方法は、動物やヒトでの代謝活性が概ね同程度であり、かつ組織分布の一端を担う血漿中タンパク結合率に種差がない場合、ヒトPKの予測確度は高い。一方で、アニマルスケールアップでは、高次に進化したイヌやサルを必要とする点、また代謝活性や血漿中タンパク結合率に種差が認められる場合は、ヒトPKの予測確度が低下するといった課題が認められる。
【０００５】
この課題を解決するために、1990年代の中頃から生理学的薬物速度論(PBPK:physiologically based pharmacokinetics)という概念が定着してきた（非特許文献９、１０）。この方法は、生体の主要組織及びその組織構成成分や組織の血流速度といった生理学的素因を基にした生体モデルをコンピュータ上で発生させ、代謝活性やタンパク結合率といったパラメータをこの生体モデルに入力することでPKを予測できる。ヒトPKを予測する場合は、in vitro試験でヒト肝細胞などを用いた代謝活性や血液中のタンパク結合率などを評価しコンピュータ上の生体モデルに入力することとなる。したがって、アニマルスケールアップのように実験動物とヒトの代謝活性などの種差は予測確度に対して影響しない。近年、このPBPKは、理論的にPKや薬物間相互作用(DDI)を予測できると期待されているため、極めて議論が活発となっている。International Consortium for Innovation & Quality in Pharmaceutical Development (IQ) PBPK working group では、ヒトPKの実測と予測の乖離度が2倍以内という目標が掲げられた（非特許文献１１）。一方で、PBPKを用いたヒトPK予測に関する報告では、多くの化合物を用いて予測確度が検証されているが、IQ PBPK working groupが掲げる目標を十分には達成できていない。その原因は、2点あると考えられる。一つは人種差や個人差などの予測対象に関する問題、もう一つはPKの予測過程の問題である。前者は、代謝活性等を考慮することで、人種差や個人差までを含めてヒトPKを予測可能とする方法論が報告されている。後者は、生体をコンピュータ上でモデル化し、迅速かつ簡便に予測可能とする上で、多くの数理学的な仮定を導入している点が課題である。これにより、我々が考えるに、ヒトにおける化合物の分布容積や血中から肝臓への移行性並びに肝臓での代謝量を的確に予測できていない。このことから、特定の性質を示す化合物群では、PBPKによるヒトPK予測時に、化合物の消失速度を過小評価してしまう傾向が認められる。
【０００６】
現在のPBPKによるヒトPK予測は、予測確度に対して高い信頼性を置くことが困難である．したがって，新規医薬品の当局申請や相談時に根拠資料として用いるケースはほぼ無い。一方、臨床試験結果とPBPKを統合的に活用して、薬物間相互作用 (DDI) を確度高く予測することは可能とされている。この解析では、phase2試験におけるDDI試験の実施意義を議論し、臨床試験の加速化を目的として活用されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Journal of Pharmaceutical Science, 2005 Jun; Vol. 94(6): 1259-76
【非特許文献２】Journal of Pharmaceutical Science, 2006 Jun; Vol. 95(6): 1238-57
【非特許文献３】Pharmaceutical Research, 2007 May; Vol. 24(5): 918-33
【非特許文献４】Journal of Pharmacokinet Biopharm, 1985 Oct; Vol. 13(5):477-92
【非特許文献５】Pharmaceutical Research, 2009 Aug; Vol.26(8): 1881-9
【非特許文献６】Journal of Pharmaceutical Science, 2012 Feb; Vol.101(2): 838-51
【非特許文献７】Journal of Pharmaceutical Science, 2013 Jul; Vol.102(7): 2085-95
【非特許文献８】Journal of Pharmaceutical Science, 2013 Sep; Vol.102(9): 3239-51
【非特許文献９】Journal of Clinical Pharmacology, 2013 Feb; Vol. 53(2):167-77.
【非特許文献１０】Journal of Clinical Pharmacology, 2013 Feb; Vol. 53(2):178-91.
【非特許文献１１】Clinical Pharmacology & Therapeutics, 2015 Mar; Vol. 97(3): 247-62
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、確度よく、ヒトPKを予測（シミュレーション）することができる方法及び装置を提供することを目的とする。より具体的には、本発明は、ヒトの血漿中化合物濃度推移を確度良く計算できる方法及び装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明者らは、非臨床試験におけるヒトPK予測の予測確度向上を目的として、PBPKの活用を模索してきた結果、in vitro試験や最小限のin vivo試験より得た種々のパラメータを用いて、これまでPBPKに活用報告が無い概念を基にした生体モデルを用いて、高確度でヒトPK予測を可能とする以下の方法を考案した。
【００１０】
本発明の第一の態様において、コンピュータを用いて、ヒトの血漿中化合物濃度推移を予測（シミュレーション）する方法が提供される。予測方法は、薬物速度論に関する微分方程式に所定のパラメータを設定する工程と、微分方程式を数値的に解析し、ヒトの血漿中化合物濃度の時間推移を算出する工程と、を含む。所定のパラメータは、ａ）化合物の物性値と、ｂ）モデル動物および／またはヒトに関する当該化合物の生物学的値と、ｃ）モデル動物を用いた体内動態試験から得られる当該化合物のインビボ測定値または物性値と、当該生物学的値と、当該インビボ測定値とのうちの少なくとも１つから算出される値とを、含む。
【００１１】
本発明の第二の態様において、第一の態様の予測方法を実行するシミュレーション装置が提供される。
【００１２】
本発明の第三の態様において、第一の態様の予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の方法及び装置によれば、ヒトPK予測の確度を向上することができ、ヒトの血漿中化合物濃度推移を確度よく計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】PK予測の対象とするヒトの生体モデルを示した図
【図２Ａ】Kpuの算出式を説明した図
【図２Ｂ】Kpu算出のために使用される生理学的パラメータを示す図
【図２Ｃ】Kpu算出のために使用される生理学的パラメータを示す図
【図３】肝移行する化合物を説明するための図
【図４】消失臓器（肝臓）に対する化合物濃度の関係を説明した図
【図５】非消失臓器に対する化合物濃度の関係を説明した図
【図６】シミュレーション装置の構成を示すブロック図
【図７】シミュレーション装置による、ヒトの血漿中化合物濃度推移のシミュレーション処理を示すフローチャート
【図８】シミュレーション装置における計算条件の入力画面の一例を示す図
【図９】種々の化合物に対する、新規PBPK理論に基づく静脈における血漿中濃度の時間推移のシミュレーション結果を示した図
【図１０】新規PBPK理論に基づき予想したＰＫパラメータと従来の手法に基づき予想したＰＫパラメータに対するfold changeの比較を示す図
【図１１】新規PBPK理論に基づき予想したＰＫパラメータと従来の手法に基づき予想したＰＫパラメータに対するfold changeの比較を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、適宜図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１６】
＜パラメータの定義＞
以下の開示において使用するパラメータを下記のように定義する。
pKa(acid): 酸性化合物の酸解離定数。pKaが小さいほど強い酸であることを示す。
pKa(base): 塩基性化合物の酸かい離定数。pKaが大きいほど強い塩基であることを示す。
logP: 疎水性を示す分配係数。特に、溶媒としてn-オクタノールと水を用いたときの分配係数を意味する。
pHBC: 血球における水素イオン指数
pHIW: 細胞内液における水素イオン指数
pHP: 血漿における水素イオン指数
fEX: 組織のうち細胞外液が占める容積の割合
fIW: 組織のうち細胞内液が占める容積の割合
fNL: 組織のうち中性脂肪が占める容積の割合
fNP: 組織のうち中性リン脂質が占める容積の割合
[AP]T: 組織Tにおけるacidic phospholipids（酸性を示すリン脂質）の濃度
[PR]T: 組織Tにおける細胞外アルブミンまたはリポプロテインの濃度
GFR: 糸球体濾過速度
X: 投与量(Dose)。投与方法は問わず、例えば、経口投与、静脈内投与、筋肉内投与等が挙げられる。
Rateinf: 定速静脈内投与における投与速度 (急速静注の場合は0)
t:添字で使用された場合、組織を意味する(r:腎臓, m:筋肉, gi:腸管, h:肝臓, a:動脈, v:静脈, ad:脂肪, s:皮膚, lu:肺)。微分演算子で使用された場合、時間を意味する。
【００１７】
Ct: 組織中化合物濃度 (=C,tissue)
Cr: 腎臓における化合物濃度
Cm: 筋肉における化合物濃度
Cgi: 腸管における化合物濃度
Ch: 肝臓における化合物濃度
Ca: 組織に流入する動脈における化合物濃度
Cv: 組織から出る静脈における化合物濃度
Cad: 脂肪における化合物濃度
Cs: 皮膚における化合物濃度
Clu: 肺における化合物濃度
Ce: 細胞外液における化合物濃度(=C,e)
CLint: 肝代謝固有クリアランス（肝細胞代謝安定性や肝ミクロソーム代謝安定性評価より得られる固有クリアランス）。クリアランスとは、速度を濃度で除した値で定義される。固有クリアランスとは、組織が持つ真の化合物の処理能力を意味する。
fu,b: 血液中に存在する化合物のうち、血液中タンパク質に結合していない化合物の割合(=fu,blood)
fu,t: 組織中に存在する化合物のうち、組織中タンパク質に結合していない化合物の割合(=fu,tissue)
fu,liver:肝臓中に存在する化合物のうち、肝臓中タンパク質に結合していない化合物の割合
fu,p: 血漿中に存在する化合物のうち、血漿中タンパク質に結合していない化合物の割合
fu,p-app: 血漿中 (血中) においてタンパク質に結合していない化合物のうち、非イオン型で存在する化合物の割合。
Kpu: タンパク質に結合していない化合物の組織への移行のし易さ（組織移行性）
Kp,t,calculation: 図２Ａのテーブル中の計算式により得られたラットの組織への移行のし易さ（組織移行性）
Kp,t: 実測のラットVdssとVdss,rat,calculationの比によりKp,t,calculationを補正したときのラット組織における化合物の移行のし易さ（組織移行性）
Kp,t,human: ヒトにおける化合物の組織への移行し易さ（組織移行性）
Kp: 化合物の組織への移行し易さ（組織移行性）
Kp,r: 腎臓における化合物の組織移行性
Kp,m: 筋肉における化合物の組織移行性
Kp,gi: 腸管における化合物の組織移行性
Kp,h: 肝臓における化合物の組織移行性
Kp,a: 動脈における化合物の組織移行性
Kp,v: 静脈における化合物の組織移行性
Kp,ad: 脂肪における化合物の組織移行性
Kp,s: 皮膚における化合物の組織移行性
Kp,lu: 肺における化合物の組織移行性
Q: 各組織における血流速度(=Qt)
Qr: 腎臓における血流速度
Qm: 筋肉における血流速度
Qgi: 腸管における血流速度
Qh: 肝臓における血流速度
Qa: 動脈における血流速度
Qv: 静脈における血流速度
Qad: 脂肪における血流速度
Qs: 皮膚における血流速度
Qlu: 肺における血流速度
Vdss,rat,calculation: Table中の計算式由来のラット定常状態における分布容積。分布容積とは、化合物が瞬時に血漿中と等しい濃度で各組織に分布すると仮定したときに求められる容積（L/kgまたはmL/kg）をいう。
Vdss: 生体内において、化合物の組織移行が定常状態となった時の、化合物の分布容積
V: 組織容積(=Vt)。組織tの容積(大きさ)を指す。
Vr: 腎臓の組織容積
Vm: 筋肉の組織容積
Vgi: 腸管の組織容積
Vh: 肝臓の組織容積
Va: 動脈の組織容積
Vv: 静脈の組織容積
Vad: 脂肪の組織容積
Vs: 皮膚の組織容積
Vlu: 肺の組織容積
【００１８】
以下、本願発明者らが考案した新規PBPK理論について説明する。
【００１９】
１．新規PBPK理論
PBPK理論は、ヒトの生理学的パラメータ(血流速度や臓器の大きさ等)と化合物特性(タンパク結合や組織への移行のしやすさ等)を基に、化合物の経時的な体内動態を予測する方法である。一般には、図１に示すように、生体全体を薬物処理系として捉え、生体内をいくつかの処理区画に分けて考える（コンパートメントモデル）。例えば、胃や腸を吸収区画、血液全体を分布区画、肝臓を代謝区画、腎臓を排泄区画と考える。区画毎に、薬物の物質量の変化速度を微分方程式で記述する。なお、図１に示すコンパートメントモデルは一例である。以下に説明する新規PBPK理論は図１に示すモデルのみならず、種々のコンパートメントモデルに適用することができる。例えば、脳や骨の区画が追加されたコンパートメントモデルに対しても新規PBPK理論を適用することができる。
【００２０】
体内動態の予測は、各区画について記述された連立微分方程式を解くことにより行う。このためには、各微分方程式に代入するパラメータを決定する必要がある。このパラメータは、大きく分けて２種類ある。１つは生理学的パラメータであり、既知の値である。もう１つは化合物由来のパラメータであり、代謝固有クリアランス(CLint)や組織移行性(Kp,t)等である。
【００２１】
本願発明者らが考案した新規PBPK理論は、従来のPBPK理論に対して２つの点が異なる。第１の差異は、分布過程における組織移行性の予測方法であり、第２の差異は、消失過程における肝移行し代謝を受ける化合物の種類である。以下、それぞれの差異について説明する。
【００２２】
１．１  分布過程
従来の予測法では、化合物由来の値とヒト組織構成成分より、化合物のヒトKp,tを予測している。このKp,tの確からしさ(予測確度)は、Kp,tを基に計算可能な定常状態の分布容積(Vdss)の値を基に検証できる。従来の予測法では，実測と予測Vdss値にかい離が生じる場合があった。そこで、本願発明者はより高い確度で予測可能な方法を考案した。
【００２３】
具体的には、従来のように直接ヒトKp,tを予測するのではなく、まず、ラットKp,tを予測し（ステップ１）、この数値からラットVdssを得て（ステップ２）、その後、ラットとヒトの種差を加味してヒトKp,tを得る（ステップ３）。以下にその詳細を示す。
【００２４】
（ステップ１）
ラットKp,tは次のようにして予測する。まず、ラットの各組織(t)について、化合物の物性値とvitroデータから下式によりラットのKp,tの計算値（Kp,t,calculation）を得る（図２Ａ〜図２Ｃ参照）。
Kp,t,calculation = Kpu * fu,plasma      ・・・(1.1)
【００２５】
（ステップ２）
次に、ラットのVdssの計算値（Vdss,rat,calculation）を下式により算出する。
Vdss,rat,calculation = Σ(Kp,t,calculation * Vt) + 血管容積  ・・・(1.2)
【００２６】
（ステップ３）
以上のようにして求めたラットのKp,tの計算値Kp,t,calculationを、ラットVdssの計算値と実測値（Vdss,rat）の関係（比率）に基づいて補正することで、ラットKp,tであるKp,t,ratの予測値を得る（下式参照）。
Kp,t,rat = Vdss,rat / Vdss,rat,calculation * Kp,t,calculation  ・・・(1.3)
【００２７】
以上のようにして、ラットKp,t,ratが得られる。そして、ラットKp,t,ratから、ヒトとラットの種差を考慮して、ヒトのKp,tであるKp,t,humanを求める。
【００２８】
具体的には、上記のようにして得たラットKp,t,ratと、Vt,rat、Vt,human、fu,b,rat及びfu,b,humanの実測値とから、下記関係に基づき、Kp,t,humanを得る。
C,t * fu,t = C,e * fu,b      ・・・(1.4)
式(1.4)から次式が得られる。
Kp = C,t / Ce = fu,b/fu,t      ・・・(1.5)
【００２９】
式(1.5)から次式が得られる。
fu,t = fu,b / Kp      ・・・(1.6)
【００３０】
ここで、ヒトとラット間で各組織の薬物濃度は以下の相関関係を有する。
Vt,human / fu,t,human = 1.0 * (Vt,rat / fu,t,rat)0.951      ・・・(1.7)
【００３１】
式(1.6)、(1.7)から、次式が得られる。
【数１】
2018190244.tif 000003
【００３２】
以上のようにして、ヒトとラットの種差を考慮してラットKp,t（Kp,t,rat）からヒトKp,t（Kp,t,human）を求める。以上の方法により、従来の予測方法のようなVdssの予測確度が悪いケースが無くなり、このようにして得たヒトKp,tをRbで除し，PBPKの連立微分方程式に入力することで、高い予測確度でヒト血漿中濃度推移を予測することが可能になった。なお、式(1.7),(1.8)においては例としてべき乗の指数の値を0.951としたが、指数の値は0.951に限定されるものではない。理論によっては他の値をとり得ることもある。
【００３３】
１．２  消失過程
化合物が代謝を受ける主な臓器は肝臓であり、代謝を受けるためには、血液中から肝臓に化合物が移行する必要がある。従来のPBPK理論では、肝細胞に発現するトランスポーターの寄与が無い場合、血液中から肝臓への化合物移行は、受動拡散による膜透過のみが考慮されていた。しかし、この考え方では、生体内の化合物の挙動を十分に説明できておらず、その結果、ヒト血漿中濃度の予測結果が実測と異なるケースがあった。
【００３４】
そこで、本願発明者らは、血液中に存在するアルブミンに結合する化合物も肝臓に移行するという事実(albumin-mediated uptake)に着目し、新規PBPK理論に適用した。これにより、血漿中濃度推移を予測する際に、特に消失相(消失過程)を高確度で予測可能となった。
【００３５】
また、従来、薬物代謝を受ける化合物として、肝臓中に存在する化合物のうち、タンパク質に結合していない化合物（タンパク非結合型化合物）が使用されたモデル計算式が多数報告されている。しかし、このヒト血漿中濃度の計算結果が実測値と大きく異なる場合があった。
【００３６】
これに対して、本願発明者らは、肝臓で代謝を受ける化合物として、タンパク非結合型化合物に加えて、非イオン型化合物もモデル計算式に含めた。これにより、ヒト血漿中濃度の計算結果の確度を向上することができた。
【００３７】
具体的には、肝臓に移行し、肝臓で代謝を受ける化合物として、アルブミン結合型の化合物及びα１酸性糖タンパク結合型化合物も含める（図３参照）。
【００３８】
以下、アルブミン結合型の化合物及びα１酸性糖タンパク結合型化合物についての代謝消失過程の導出について説明する。
【００３９】
（１）アルブミン結合型化合物の代謝消失過程の導出
組織からの化合物消失速度（velim）は下記式で表される（図４参照）。
veilm = Q * (Ca - Cv) = C * fu,b * CLint      ・・・(2.1)
組織からの経時的な化合物消失速度は下記式で表される。
Vt * dCt/dt = Q * (Ca - Ce) - velim 
= Q * (Ca - Ce) - Cv * fu,b * CLint      ・・・(2.2)
ここで、Kp = Ct / Ce, Ce = Cvから、式（１）より下式が得られる。
Vt * dCt/dt = Q * (Ca - Ct/Kp) - (Ct/Kp) * fu,b * CLint       ・・・(2.3)
【００４０】
受動拡散の場合、組織内化合物濃度に対して以下の式が成り立つ。
Ce * fu,b = Ct * fu,t       ・・・(2.4)
【００４１】
よって次式が成り立つ。
Ct/Ce = fu,b/fu,t(=Kp)       ・・・(2.5)
式(2.3)の最後の項に式(2.5)を代入し、次式が得られる。
Q * (Ca - Ct/Kp) - Ct * (fu,t/fu,b) * fu,b * CLint
= Q * (Ca - Ct/Kp) - Ct * fu,t * CLint      ・・・(2.6)
肝臓について考えると次式が得られる。
Vliver * dCt/dt = Q * (Ca - Ch/Kp) - Ch * fu,liver * CLint      ・・・(2.7)
【００４２】
よって、velimは次式となる。アルブミン結合型化合物の代謝消失過程のvelimは下記のとおりです。
velim = fu,liver * CLint * Ch      ・・・(2.8)
【００４３】
ここで、上式におけるfu,liverは下記式に基づき求められる。
fu,liver = PLR * fu,p-app/{1 + (PLR - 1) * fu,p-app}      ・・・(2.9)
【００４４】
（２）α１酸性糖タンパク結合型化合物の代謝消失過程の導出
前述のように下式が成り立つ。
velim = Ch * fu,liver * CLint      ・・・(2.10)
血漿中から組織への化合物移行において、血漿中（血中）非イオン化化合物で受動拡散が成り立つ場合、free理論より下式が成り立つ。
Cv * fu,p-app = Ct * fu,t      ・・・(2.11)
Ct/Cv = fu,p-app / fu,t        ・・・(2.12)
【００４５】
ここで、Kp = Ct / Cvであるから、Kp = fu,p-app / fu,tである。
よって次式が得られる。
fu,t = fu,p-app / Kp      ・・・(2.13)
式(2.13)を式(2.10)に代入して、α１酸性糖タンパク結合型化合物の消失速度に関する次式を得る。
velim = fu,p-app * CLint * Ch / Kp,h      ・・・(2.14)
【００４６】
（３）非消失臓器におけるPBPKの基本式
単位時間あたりに組織(t)に分布する化合物量は次式で表される（図５参照）。
Vt * Ct = Q * (Ca - Ce)       ・・・(3.1)
【００４７】
Kp = Ct / Cv = Ct / Ceであるから次式が得られる。
Ce = Ct / Kp      ・・・(3.2)
よって、式(3.2)を式(3.1)に代入し次式が得られる。
Vt * Ct = Q * (Ca - Ct / Kp,t)       ・・・(3.3)
上式を時間tで微分し次式を得る。
Vt * dCt/dt = Q * (Ca - Ct / Kp,t)       ・・・(3.4)
【００４８】
非消失臓器についてのPBPKの式は基本的に上式(3.4)に基づき得られる。
【００４９】
１．３  薬物速度論に関する連立微分方程式
以上の考え方にしたがい、図１に示すコンパートメントモデルに対して薬物速度論に関する連立微分方程式として下記式が得られる。
【００５０】
【数２】
2018190244.tif 000004
【００５１】
上式(4.4)は代謝速度論に関する微分方程式であり、ヒトの肝臓中化合物濃度の時間変化を算出するための式である。式(4.4)は、肝臓におけるタンパク非結合型の化合物の割合(fu,liver, fu,p-app)を含む消失速度（velim）の項を有する。消失速度velimは、式(2.8)または式(2.14)から得られ、肝臓で代謝を受ける化合物としてタンパク非結合型化合物及び非イオン型化合物を考慮したものである。
【００５２】
新規PBPK理論に基づく本実施の形態のPK予測方法では、上記の連立微分方程式を数値解析するにあたり、まず、ラットKp,tからヒトKp,tを算出し、その値を連立微分方程式(4.1)〜(4.9)に代入（設定）する。そして、コンピュータを用いて連立微分方程式を数値解析して、ヒトの各組織中（血漿中）の化合物濃度の推移を算出する。
【００５３】
以上説明した新規PBPK理論によれば、分散過程において、動物（例えば、ラット）のKp,tから動物の種差を考慮してヒトKp,tを予測し、その値を用いてヒト血漿中濃度推移を予測する。また、消失過程において、肝臓で代謝を受ける化合物として、タンパク非結合型化合物に加えて非イオン型化合物もモデル計算式に含めた。これにより、確度良く、血漿中濃度推移を予測することが可能になった。
【００５４】
２．PBPKシミュレーション
２．１  シミュレーション装置
以下、上述した新規PBPK理論に基づくPK予測方法を実施し、ヒトの各組織中（血漿中）の化合物濃度の推移を予測（シミュレーション）するシミュレーション装置を説明する。
【００５５】
図６に、シミュレーション装置の構成例を示す。シミュレーション装置１０は例えばパーソナルコンピュータのような情報処理装置で構成される。シミュレーション装置１０は、上記の式(4.1)〜(4.9)の連立微分方程式を数値解析して、ヒトの各組織（tissue）中における化合物濃度（C,tissue）の推移を算出する。
【００５６】
シミュレーション装置１０は、その全体動作を制御する制御部１１と、画面表示を行う表示部１７と、ユーザが操作を行う操作部１９と、データやプログラムを記憶するデータ格納部２１とを備える。例えば、表示部１７は液晶ディスプレイで構成され、操作部１９はキーボードやマウス等である。さらに、シミュレーション装置１０は、外部機器やネットワークと接続するためのインタフェース２５を含む。シミュレーション装置１０は例えばパーソナルコンピュータ等で実現できる。
【００５７】
制御部１１は、汎用的なプログラムを実行するCPUまたはMPU及びRAMを含む。制御部１１はこのプログラムを実行することにより、PBPKシミュレーションの機能を実現する。このプログラムは、データ格納部２１に予め格納されている。プログラムは、通信回線を通じて又は光ディスクや半導体メモリ等の記録媒体を介して外部からシミュレーション装置１０に提供されてもよい。なお、制御部１１は、所定の機能を実現するよう設計された専用のハードウェア回路で構成されてもよい。
【００５８】
データ格納部２１はデータやプログラムを記憶する手段であり、例えばハードディスク（ＨＤＤ）、ＳＳＤ、半導体メモリ等で構成できる。データ格納部２１は、制御部１１で実行されるプログラムやシミュレーション結果のデータを格納する。データ格納部２１はさらに、シミュレーションのための薬物動態モデルに関する情報（連立微分方程式、パラメータ）及び各種パラメータを算出するための数式（式(1.1)〜(3.4)）に関する情報を格納している。
【００５９】
２．２  シミュレーション動作
以下、シミュレーション装置１０による、新規PBPK理論に基づくPK予測動作（PBPKシミュレーション）を説明する。図７は、シミュレーション装置１０（制御部１１）により実行される、PBPKシミュレーションの処理を示すフローチャートである。このPBPKシミュレーションにより、ヒトの血漿中における化合物濃度推移が求められる。
【００６０】
図７において、シミュレーション装置１０（制御部１１）は、まず、PK予測のための種々の情報を入力する（Ｓ１０）。シミュレーション装置１０は、PK予測に必要な情報を入力するための入力画面を表示部１７に表示する。シミュレーション装置１０は、入力画面上で設定された情報を読み込む。
【００６１】
図８に、PK予測のための種々の情報を入力するための入力画面の一例を示す。図８に示すように、入力画面６０は、情報を入力するための入力エリア６１〜６５を備える。入力エリア６１はPK予測の対象動物種を指定する領域であり、本例では「ヒト」または「ラット」を選択できるようになっている（図６では「ヒト」が選択されている）。入力エリア６２は、化合物の物性に関する値を入力する領域である。ここでは、実測値を入力するが、予測確度が高ければ、予測値を入力してもよい。入力エリア６３は、代謝関連のパラメータを入力する領域である。入力エリア６４は、ヒト又はラット（モデル動物の一例）の体内動態試験から得られる化合物のインビボ測定値を入力する領域である。入力エリア６５は、PK予測に必要なその他のパラメータ（例えば、薬物投与量(Does)を入力する領域である。
【００６２】
次に、シミュレーション装置１０は、入力画面６０から入力したパラメータに基づきPK予測に必要なパラメータを算出する（Ｓ２０）。具体的には、シミュレーション装置１０は、入力画面６０から入力したパラメータと、上述した数式等とを用いてPK予測に必要なパラメータ（CLint, fuinc, fuliver, fup-app, Kp,t）を算出する。図８の例では、対象動物種として「ヒト」が指定されており、ヒトに対するfuinc, fu,liver, fup-app, Kp,tが算出される。
【００６３】
例えば、入力エリア６１〜６４に入力された値を用いて、CLint、fuinc, fu,liver, fup-appのパラメータを算出する。これらのパラメータの算出方法については例えば下記の文献に開示されている。
Journal of Pharmaceutical Science, 2011 Oct; Vol. 100(10):4501-17
Journal of Pharmaceutical Science, 2012 Feb; Vol. 101(2):838-51
Journal of Pharmaceutical Science, 2013 Aug; Vol. 102(8):2806-18
【００６４】
また、入力エリア６２に入力されるpKa及びlogP（すなわち、P）はラットKp,tからヒトKp,tを得る際のKpuの算出に使用される。さらにpKa及びlogPはfuincの算出にも使用される。入力エリア６３で入力されたfu,plasma及びRBPは、velimに該当する項目を計算させるために使用しており、入力エリア６４で入力されたfu,plasma及びRBPはラットKpuを計算するために使用している。
【００６５】
Vt（組織容積），Qt（血流速度）等のヒトや動物固有の生理学的パラメータ（図２Ｂ、図２Ｃ参照）は既知の値であるため、シミュレーション装置１０のデータ格納部２１に予め格納されている。PK予測に必要なその他のパラメータについてもデータ格納部２１に予め格納されている。
【００６６】
ステップＳ２０において、シミュレーション装置１０は、入力したパラメータに基づきラットKp,t及びKpuを求め（式(1.1)〜(1.3)、図２Ａ参照）、それらの値を用いてヒトKp,tを算出する（式(1.4)参照）。
【００６７】
次に、シミュレーション装置１０は、算出したパラメータを用いてPBPKシミュレーションを実行する（Ｓ３０）。
【００６８】
PBPKシミュレーションでは、式(4.1)〜(4.9)の連立微分方程式にパラメータを設定し、連立微分方程式を数値解析することによりシミュレーションを実行する。連立微分方程式は例えばルンゲグッタ法を用いて解析することができる。
【００６９】
PBPKシミュレーションが完了すると、シミュレーション装置１０はシミュレーション結果をデータ格納部２１に記録する（Ｓ４０）。シミュレーション結果としては、ヒトの各組織における化合物濃度の推移（時間的変化）を示すデータが得られる。
【００７０】
２．３  検証結果
上述したPBPKシミュレーションにより得られた結果を検証した結果を以下に示す。
【００７１】
２．３．１  新規PBPK理論に基づくPK予測による結果
図９に示す各グラフは、種々の化合物に対する静脈における血漿中濃度(Ca)の時間推移のシミュレーション結果を示す。各グラフにおいて、横軸は時間、縦軸は血漿中濃度を示す。また、「○」シンボルは実測値データであり、実線はシミュレーション結果を示す。
【００７２】
図９（ａ）〜（ｌ）の各グラフを参照すると、実測値データに対して良好なシミュレーション結果が得られているのが分かる。例えば、Haloperidol（図９（ｃ））、Tamsulosin（図９（ｈ））、Bisoprolol（図９（ｋ））に対して、非常に確度のよいシミュレーション結果が得られている。
【００７３】
２．３．２  従来法との比較
図１０および図１１に示す各グラフは、新規PBPK理論に基づく予測法（以下「新規PBPK法」と呼ぶ）と、いくつかの従来法との比較結果を対比して示した図である。
【００７４】
図１０は、複数の化合物に対して、新規PBPK法を用いて算出したPKパラメータ（血漿中濃度）に基づき算出したいくつかのパラメータに対する実測値との乖離度（fold change）を示した図である。図１０（ａ）〜（ｆ）では、対比のために、従来のPBPK法を用いて算出したPKパラメータ（血漿中濃度等）に基づいて算出したパラメータの乖離度も併せて示している。図１０（ａ）〜（ｆ）において、横軸に平行に延びる破線は乖離度が３倍以内の範囲の境界（上限および下限）を示す線であり、一点鎖線は乖離度が２倍以内の範囲の境界（上限および下限）を示す線である（図１１においても同じ）。図１０（ａ）は、時間0から無限時間まで外挿して算出した血中薬物濃度−時間曲線下面積（AUCinf）に対するものである。図１０（ｂ）は、時間0から最終採血時間まで算出した血中薬物濃度−時間曲線下面積（AUCall）に対するものである。図１０（ｃ）は、全身クリアランス(CLtot)に対する乖離度を示した図である。図１０（ｄ）は、血漿中半減期(t1/2)に対する乖離度を示した図である。図１０（ｅ）は、定常状態における化合物の分布容積(vdss)に対する乖離度を示した図である。図１０（ｆ）は、最終採血時間における血漿中化合物濃度（Clast）に対する乖離度を示した図である。
【００７５】
図１０（ａ）〜（ｆ）から、本実施の形態による新規PBPK法により算出したPKパラメータに基づき算出した値の方が、従来法により得られたPKパラメータに基づき算出した値より、実測値との乖離度が小さい（確度がよい）ことがわかる。
【００７６】
また、図１１は、新規PBPK法と、Dedrick法（ラット、イヌ及びサル）とを対比したものである。図１１（ａ）〜（ｆ）はそれぞれ、AUCinf, CLtot, t1/2, Vdssに対する乖離度を示している。図１１から、本実施の形態による新規PBPK法により得られたデータに基づき算出した値の方が、Dedrick法により得られたデータに基づき算出した値より、実測値との乖離度が小さい（確度がよい）ことがわかる。
【００７７】
以上のように、本開示の新規PBPK法によれば、従来の手法よりも確度よく血漿中濃度の時間推移を求めることができ、さらに、それに基づきAUC、CL等の種々のパラメータも確度よく求めることができた。
【００７８】
（本開示）
以上のように上記の実施の形態は以下に示す予測（シミュレーション）方法を開示している。
【００７９】
（１）コンピュータを用いて、ヒトの血漿中化合物濃度推移を予測（シミュレーション）する方法であって、薬物速度論に関する微分方程式（例えば、式(4.1)〜(4.9)）に所定のパラメータを設定する工程と、微分方程式を数値的に解析し、ヒトの血漿中化合物濃度の時間推移を算出する工程と、を含む方法。
所定のパラメータは下記ａ）、ｂ）及びｃ）の値を含む。
ａ）化合物の物性値、
ｂ）モデル動物および／またはヒトに関する当該化合物の生物学的値、
ｃ）モデル動物を用いた体内動態試験から得られる当該化合物のインビボ測定値または当該物性値と、前記生物学的値と、前記インビボ測定値とのうちの少なくとも１つから算出される値。
【００８０】
上記予測方法により、高い予測確度でヒトPK、具体的には、ヒト血漿中濃度の推移を予測することが可能になる。
【００８１】
（２）（１）の方法は、化合物の物性値、および、モデル動物に関する当該化合物の生物学的値から、モデル動物に関する当該化合物の各組織移行性値（Kp）を算出する工程と（式(1.1)）、各組織移行性値（Kp）から、モデル動物における当該化合物の定常状態分布容積値（Vdss）を算出する工程と（式(1.2)）、当該算出した定常状態分布容積値(Vdss)と、モデル動物を用いた体内動態試験から得られる当該化合物の定常状態分布容積（Vdss）値との比を用いて、モデル動物に関する当該化合物の各組織移行性値（Kp）を補正する工程と（式(1.3)）をさらに含んでもよい。
【００８２】
この方法により、モデル動物に対する組織移行性（Kp）について確度のよい予測値を得ることが可能になる。
【００８３】
（３）（１）の方法は、モデル動物血漿中タンパク非結合率（fu,b,rat）を、モデル動物に関する当該化合物の各組織移行性値（Kp,rat）で除することにより、モデル動物組織中タンパク非結合率（fu,t,rat）を算出する工程と（式(1.6)）、ヒト組織とモデル動物組織間の薬物濃度の相関関係を表す式（式(1.7)）と、ヒト血漿中タンパク非結合率(fu,b,human)とから、ヒトに関する当該化合物の各組織移行性値（Kp）を算出する工程（式(1.8)）と、をさらに含んでもよい。相関関係を示す式（式(1.7)）は、ヒト組織容積（Vt,human）とヒト組織中タンパク非結合率（fu,t,human）の比率と、モデル動物組織容積（Vt,rat）とモデル動物組織中タンパク非結合率（fu,t,rat）の比率との間の関係を示す式である。
【００８４】
この方法により、モデル動物の組織移行性値（Kp,rat）からヒト組織移行性値（Kp）を算出することができる。
【００８５】
（４）（１）〜（３）のいずれかの方法において、薬物速度論に関する微分方程式が、代謝速度論に関する微分方程式（式(4.4)）を含んでもよい。
【００８６】
（５）（４）の方法において、代謝速度論に関する微分方程式（式(4.4)）は、ヒトの肝臓中化合物濃度の時間変化を算出するための式であり、肝臓におけるタンパク非結合型の化合物の割合(fu,liver, fu,p-app)を含む項(=velim, 式(2.8),(2.14))を有してもよい。当該化合物の割合を含む項（velim）は、肝臓における代謝クリアランス(CLint)および／またはアルブミン結合型化合物の肝臓への取り込み促進作用を考慮して、化合物の物性値およびヒトに関する当該化合物の生物学的値を用いて算出されてもよい。
【００８７】
この方法により、消失過程を高確度で予測することが可能となり、結果として、血漿中濃度推移を確度よく予測することが可能となる。
【００８８】
（６）（１）〜（５）のいずれかの方法において、化合物の物性値は、例えば、化合物の分配係数（logP）および／または酸解離定数（pKa）である。
【００８９】
（７）（１）〜（６）のいずれかの方法において、生物学的値は、例えば、モデル動物血漿中タンパク非結合率（fu,p）、モデル動物血液−血漿濃度比（Rb）、モデル動物組織中タンパク非結合率（fu,t）、ヒト血漿中タンパク非結合率（fu,p）、ヒト血液−血漿濃度比（Rb）、ヒト組織中タンパク非結合率（fu,t）および／またはヒト肝ミクロソームまたはヒト肝細胞による代謝活性である。
【００９０】
（８）（１）〜（７）のいずれかの方法において、インビボ測定値は、例えば、モデル動物における当該化合物の定常状態分布容積（Vdss）、ヒトにおける当該化合物の定常状態分布容積（Vdss）、ヒト組織容積（Vt）、ヒト血流速度（Qt）、ヒト糸球体濾過量（GFR）、モデル動物における当該化合物の経口吸収性（F）および／またはモデル動物における当該化合物の吸収速度定数（Ka）である。
【００９１】
（９）（８）の方法において、モデル動物は例えばラットである（ラット以外の動物であってもよい）。
【００９２】
（１０）（１）〜（９）のいずれかの方法において、組織分布における組織は、肺、皮膚、脂肪、腎、筋肉、肝および腸管から選択される１以上の組織であってもよい。
【００９３】
（１１）上記の実施の形態は、（１）〜（１０）のいずれかの予測方法を実行するシミュレーション装置を開示する。
【００９４】
（１２）上記の実施の形態は、（１）〜（１０）のいずれかの予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを開示する。
【００９５】
上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
【符号の説明】
【００９６】
１０  シミュレーション装置
１１  制御部
１７  表示部
１９  操作部
２１  データ格納部
２５  インタフェース
【図１】
2018190244.tif 000005
【図２Ａ】
2018190244.tif 000006
【図２Ｂ】
2018190244.tif 000007
【図２Ｃ】
2018190244.tif 000008
【図３】
2018190244.tif 000009
【図４】
2018190244.tif 000010
【図５】
2018190244.tif 000011
【図６】
2018190244.tif 000012
【図７】
2018190244.tif 000013
【図８】
2018190244.tif 000014
【図９】
2018190244.tif 000015
【図１０】
2018190244.tif 000016
【図１１】
2018190244.tif 000017