生理学的薬物速度論モデルを用いた CYP3A と P-糖タンパク質が関わる複合的薬物間相互作用の評価基盤構築とその応用
Qualification of Physiologically-based Pharmacokinetic Modeling Platform for Complex Drugdrug Interaction Involving CYP3A and P-glycoprotein and Its Application to Prospective Drugdrug Interaction Simulation

令和 5 年度
論文博士申請者
大塚幸夫（Otuska, Yukio）

1

目次
1.

緒言 ...................................................................................................................................10

2.

目的 ...................................................................................................................................143.

第一部 アピキサバン及びリバーロキサバンの PBPK モデル構築と CYP3A 及びP-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用の評価基盤構築 .......................15
3.1.

アピキサバンの PBPK モデル構築 ........................................................................15

3.1.1.

方法 ......................................................................................................................15

3.1.2.

結果 ......................................................................................................................18

3.2.

リバーロキサバンの PBPK モデル構築 ................................................................22

3.2.1.

方法 ......................................................................................................................22

3.2.2.

結果 ......................................................................................................................24

3.3.

CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用評価基盤の構
築 ................................................................................................................................28

4.

3.3.1.

方法 ......................................................................................................................28

3.3.2.

結果 ......................................................................................................................33

3.4.

考察 ............................................................................................................................38

3.5.

小括 ............................................................................................................................39

第二部 エンザルタミド及び代謝物 M2 の PBPK モデル構築と CYP3A 及び P-糖タ
ンパク質が関わる複合的薬物間相互作用評価への応用 ...........................................41
4.1.

概要 ............................................................................................................................41

4.2.

In vitro 実験によるエンザルタミド及び代謝物 M2 による P-糖タンパク質阻
害並びに CYP3A4 及び P-糖タンパク質誘導パラメータの取得 .......................41

4.2.1.

方法 ......................................................................................................................41

4.2.1.1.

In vitro P-糖タンパク質阻害実験...............................................................41

4.2.1.2.

In vitro CYP3A4 及び P-糖タンパク質誘導実験 ......................................42

4.2.2.

結果 ......................................................................................................................43
2

4.3.

4.2.2.1.

In vitro P-糖タンパク質阻害実験...............................................................43

4.2.2.2.

In vitro CYP3A4 及び P-糖タンパク質誘導実験 ......................................45

エンザルタミドの PBPK モデル構築 ....................................................................46

4.3.1.

方法 ......................................................................................................................46

4.3.2.

結果 ......................................................................................................................47

4.4.

CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用評価基盤の応用 - エンザルタミドとアピキサバン及びリバーロキサバンの薬物間相互作用
シミュレーション – .................................................................................................53

4.4.1.

方法 ......................................................................................................................53

4.4.2.

結果 ......................................................................................................................54

4.5.

考察 ............................................................................................................................55

4.6.

小括 ............................................................................................................................57

5.

総括 ...................................................................................................................................59

6.

謝辞 ...................................................................................................................................60

7.

利益相反 ...........................................................................................................................618.

参考文献 ...........................................................................................................................62

3

表一覧
表1

アピキサバン 5 mg 静脈内投与時のリファンピシン非併用に対する併用時のAUC ratio の実測値と予測値.....................................................................................19

表2

初期モデル及び最適化後モデルにおけるフルコナゾール併用・非併用時のリ
バーロキサバンの AUC 及び Cmax の実測値と予測値 ...........................................27

表3

リバーロキサバンをケトコナゾール 400 mg と併用した時のリバーロキサバン
曝露変化の実測値と予測値 ......................................................................................32

表4

ジゴキシン静脈内投与時のジゴキシン AUC 及びジゴキシン経口投与時のジゴ
キシン AUC 及び Cmax に対する阻害薬及び誘導薬による影響の実測値と予測値

表5.................................................................................................................................35

アピキサバン及びリバーロキサバンと CYP3A と P-糖タンパク質の複合的阻害薬を併用した時のアピキサバン AUC 及び Cmax またはリバーロキサバン AUC
及び Cmax に対する阻害薬の影響の実測値と予測値 .............................................37

表6

アピキサバン及びリバーロキサバンとリファンピシンを併用した時のアピキ
サバン AUC 及び Cmax またはリバーロキサバン AUC 及び Cmax に対するリファ
ンピシンの影響の実測値と予測値 ..........................................................................38

表7

3

H-ジゴキシンの MDR1 導入細胞及びコントロール細胞における膜透過に対するエンザルタミドと M2 の阻害 ...............................................................................44
表8

ヒト新鮮肝細胞にエンザルタミド及び M2 を添加して培養した時の CYP3A4 及び P-糖タンパク質の mRNA の上昇率 ....................................................................45

表9

エンザルタミドの代謝における CYP2C8 及び CYP3A4 の寄与率の推定値 .....48

表 10

ゲムフィブロジル併用時のエンザルタミド及び M2 の曝露の変化 ...................49

表 11

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のジゴキシン AUC 及び
Cmax に与える影響の実測値と予測値 ......................................................................50

表 12

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のミダゾラムの AUC 及
び Cmax に与える影響の実測値と予測値 .................................................................53

表 13

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のアピキサバン及びリ
バーロキサバンの AUC 及び Cmax に与える影響の予測値 ...................................54

4

図一覧
図1

生理学的薬物速度論モデルの概略図 ......................................................................10

図2

アピキサバンの消失経路とマスバランス ..............................................................16

図3（A）アピキサバン fa 及び Cmax の小腸 P-糖タンパク質輸送活性に対する感度分析及び（B）アピキサバン単回経口投与後の血漿中濃度推移の実測値と予測
値 ..................................................................................................................................20

図4

アピキサバン（A）2.5, 5, 10 及び 25 mg を 1 日 2 回反復経口投与及び（B）10及び 25 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中アピキサバン濃度推移の実測値と予測値 ..............................................................................................................21

図5

リバーロキサバンの消失経路とマスバランス ......................................................23

図6

リバーロキサバンを単回経口投与した時の fa の小腸 P-糖タンパク質活性に対する感度分析 ..............................................................................................................25

図7

リバーロキサバン 20 mg 単回経口投与後の血漿中リバーロキサバン濃度推移の実測値と予測値 ......................................................................................................26

図8

リバーロキサバン 5, 10, 20 及び 30 mg を 1 日 2 回反復経口投与した時の血漿中リバーロキサバン濃度推移の実測値と予測値 ......................................................28

図9

CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用評価基盤構築のワークフロー ..............................................................................................................29

図 10

In vitro 実験により得られた P-糖タンパク質阻害の IC50 または Ki の報告値....30

図 11

ジゴキシンとの薬物間相互作用シミュレーションにおけるジゴキシン AUC
ratio のクラリスロマイシン（A）及びジルチアゼム（B）P-糖タンパク質 Ki 値に対する感度分析 ......................................................................................................31

図 12（A）ジゴキシン静脈内投与時のジゴキシン AUC 及びジゴキシン経口投与時のジゴキシン（B）AUC 及び（C）Cmax に対する阻害薬及び誘導薬による影響の実測値と予測値 ......................................................................................................34

図 13

アピキサバン及びリバーロキサバンと CYP3A と P-糖タンパク質の複合的阻害薬を併用した時のアピキサバン（A）AUC 及び（B）Cmax またはリバーロキサ
バン（C）AUC 及び（D）Cmax に対する阻害薬の影響の実測値と予測値........36

図 14

アピキサバン及びリバーロキサバンとリファンピシンを併用した時のアピキ
サバン AUC 及び Cmax またはリバーロキサバン AUC 及び Cmax に対するリファ
ンピシンの影響の実測値と予測値 ..........................................................................38
5

図 15

（A）エンザルタミド及び（B）M2 による P-糖タンパク質を介した 3H-ジゴキシンの輸送に対する IC50 値の推定 ..........................................................................45

図 16

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中（A）エンザ
ルタミド濃度及び（B）M2 濃度の実測値と予測値 .............................................51

図 17

エンザルタミドを複数用量で（A）単回及び（B）反復経口投与した時の血漿中エンザルタミド濃度の実測値と予測値 ..............................................................52

図 18（A）アピキサバン及び（B）リバーロキサバンの小腸 P-糖タンパク質活性がエンザルタミドとの薬物間相互作用に及ぼす影響の感度分析 ..........................55

6

略語一覧
A
ADAM
AUC

Area（膜面積）
Advanced Dissolution, Absorption and Metabolism
Area under the concentration-time curve（血中濃度-時間曲線下面積）

C0Initial concentration（初期濃度）

CLadd

Additional clearance（未同定のクリアランス）

CLint,enzyme

Intrinsic clearance of specific enzyme（特定の代謝酵素の固有クリアランス）

CLint,HLM

Intrinsic clearance in human liver microsome（ヒト肝ミクロゾーム中代謝固CLint,u,h,b

有クリアランス）
Intrinsic clearance of hepatic metabolism in blood based on unbound fraction ofdrug（血液中非結合型肝固有クリアランス）

CLh,bHepatic clearance in blood（血液中肝組織クリアランス）

CLiv

Clearance after iv administration（静脈内投与後のクリアランス）

Cmax

Maximum concentration（最高濃度）

CLPD

Passive diffusion clearance（受動拡散クリアランス）

CLpo

Oral clearance（経口クリアランス）

CLR

Renal clearance（腎クリアランス）

CLu,int(bile)

Unbound intrinsic biliary clearance（非結合型胆汁排泄固有クリアランス）

CYP

Cytochrome P450（チトクロム P450）

DDI
DIDB
DOAC

Drug-drug interaction（薬物間相互作用）
Drug Interaction Database
Direct oral anticoagulant（直接経口抗凝固薬）

E: P

Erythrocyte-plasma partition coefficient（赤血球-血漿間分配係数）

fa

Fraction of drug absorbed from the gut（消化管吸収率）

fCL,bile

Fraction of biliary clearance on total clearance（胆汁排泄クリアランスの割合）

fEW

Fractional volume of extracellular water（細胞外液の容積の割合）

fIW

Fractional volume of intracellular water（細胞内液の容積の割合）

fg

Fraction of drug escaping gut metabolism（小腸上皮細胞における初回通過
代謝を回避した割合）

fhFraction of drug escaping hepatic metabolism（肝臓における初回通過代謝を回避した割合）7fmenzyme

Fraction of drug metabolized by specific enzyme（肝代謝における特定の代謝酵素の寄与率）fNL,PFractional volume of neutral lipids in plasma（血漿中中性脂質の割合）

fNP,P

Fractional volume of neutral phospholipids in plasma（血漿中中性リン脂質の割合）

fuFraction of drug unbound in plasma（血漿中非結合型分率）

fut

Fraction of drug unbound in tissue（組織中非結合型分率）

HPGL

Hepatocellularity per gram of liver（1g 肝臓当たりの肝細胞数）

IC50

Half maximal inhibitory concentration（最大阻害の 50%を示す濃度）

Imax

Maximum inhibition（最大阻害率）

IndC50Inducer concentration that supports half maximal induction（Indmax に達する濃度の 50%濃度）

IndmaxMaximal fold induction（最大誘導能）iv

Intravenous（静脈内）

Jmax

Maximum rate of transporter-mediated efflux（トランスポーターの最大輸送
速度）kaAbsorption rate constant（吸収速度定数）

KaPR

Association constant of neutral compound for lipoprotein（中性化合物のリポタンパク質への結合定数）

Ki

Inhibition constant（阻害定数）

Km

Michaelis constant（ミカエリス定数）

Kp

Tissue-plasma partition coefficient（組織-血漿間分配係数）

Kpt

Tissue-plasma partition coefficient in each tissue（各組織の組織-血漿間分配
係数）

Kpu

Unbound tissue-plasma partition coefficient（非結合型の組織-血漿間分配係数）

LogPo:w

Logarithm of octanol: water partition coefficient（オクタノール：水分配係数の対数値）

LogPvo:w

Logarithm of vegetable oil: water partition coefficient（ベジタブルオイル：水

MDR1
MPPGL

分配係数の対数値）
Multidrug resistance 1
Microsomal protein per gram of human liver（1g 肝臓当たりのミクロゾーム
タンパク質量）OAT

Organic anion transporter（有機アニオントランスポーター）
8

P-gp

P-glycoprotein（P-糖タンパク質）

PappApparent permeability（見かけの膜透過性）

PBPK

Physiologically-based pharmacokinetic(s)（生理学的薬物速度論）

Peff

Effective permeability（ヒト消化管膜透過性）

po

Per os（経口）[PR]PProtein concentration in plasma（血漿中タンパク質濃度）[PR]TProtein concentration in tissue（組織内タンパク質濃度）

PXR

Pregnane X receptor（プレグナン X 受容体）

Qh

Hepatic blood flow（肝血流量）

qRT-PCR

Quantitative reverse transcription polymerase chain reaction（定量的逆転写ポリメラーゼ連鎖反応）

R

Radius of small intestine（消化管管腔の半径）

Rb

Blood to plasma concentration ratio（血液-血漿中濃度比）

SF

Scaling factor（スケーリングファクター）Ve

Erythrocyte volume（赤血球容積）

Vnlp

Fractional volume of neutral lipids in plasma（血漿中の中性脂質の容積の割
合）

Vnlt

Fractional volume of neutral lipids in tissue（組織中の中性脂質の容積の割
合）Vp

Plasma volume（血漿容積）

Vphp

Fractional volume of neutral phospholipids in plasma（血漿中の中性リン脂質の容積の割合）Vpht

Fractional volume of neutral phospholipids in tissue（組織中の中性リン脂質の容積の割合）VssVolume of distribution at steady state（定常状態の分布容積）

Vt

Tissue volume（組織容積）

VTE

Venous thromboembolism（静脈血栓塞栓症）

Vwp

Fractional volume of water in plasma (血漿中の水の容積の割合)

Vwt

Fractional volume of water in tissue (組織中の水の容積の割合)

9

緒言

1.

生理学的薬物速度論（PBPK）モデルは，各臓器を血流で結び薬物が血流に乗って体内を循環し，肝臓や腎臓等の消失臓器から消失する過程を記述したモデルである。
PBPK モデルは，臓器重量，血流量，薬物代謝酵素発現量といった生理学的パラメー
タから記述されるシステムモデルと，薬物の物理化学的特性や薬物の吸収速度，臓器分布，代謝速度といった薬物パラメータにより記述される薬物モデルから構成される。
生理学的パラメータや薬物パラメータに対する変動要因として，年齢，性別，人種，
臓器障害といった内因的要因や，併用薬，喫煙，環境因子といった外因的要因が考えられる。これらの内因的あるいは外因的要因の影響をモデルに反映させることにより，薬物の体内動態に対する影響を予測することができる（図 1）。

Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK)モデル
システムモデル

薬物モデル

肺

物理化学的特性
・LogP
・pKa
・溶解性

脂肪
腎臓
肝臓

動脈血

静脈血

筋肉

薬物動態特性
・吸収
・分布
・代謝
・排泄

内因的・外因的要因
内因的要因
・年齢
・性別
・人種
・臓器障害
・妊娠
外因的要因
・併用薬
・環境
・喫煙
・飲酒

消化管

図1

生理学的薬物速度論モデルの概略図

PBPK モデルは近年医薬品開発に繁用されてきており，特に薬物間相互作用（DDI）
評価では，過去 10 年ほどの間に急速に発展してきた手法である 1),2)。近年では，PBPK
モデルによる DDI リスク評価は臨床 DDI 試験実施の要否を判断する上で信頼されたツールである 3)。さらに，PBPK モデルによる DDI 予測情報が当該医薬品の用法用量や併用薬の注意喚起につながるケースも増えてきている 4)。PBPK モデルには膨大な生10理学的パラメータが必要であり，あらかじめ生理学的パラメータを組み込んだシステ
ムモデルと薬物モデルを構築する基盤を有したソフトウェアが市販されている。代表
的な PBPK ソフトウェアとして SimcypTM Simulator（Certara UK Limited, Sheffield, UK）
がある。Simcyp Simulator は，チトクローム P450（CYP）やトランスポーターの基質薬・阻害薬・誘導薬として多数の薬物モデルを有しており，特に DDI の評価に繁用されている。
PBPK モデルによる解析結果を新薬承認申請などの目的で規制当局に提出する場合，モデルの信頼性について評価することが必要となる。欧州医薬品庁（EMA）は，2019
年に発行した PBPK 解析のガイドライン（Guideline on the reporting of physiologically
based pharmacokinetic (PBPK) modelling and simulation）において，PBPK モデルの使用目的に応じて PBPK モデル基盤の評価（Qualification of PBPK platform）を実施することを推奨している 5)。また，アメリカ食品医薬品局（US FDA）は，2020 年に発表した ホ ワ イ ト ペ ー パ ー の 中 で ， モ デ ル に 基 づ く 医 薬 品 開 発 （ Model Informed Drug
Development）における信頼性評価のフレームワークを PBPK 解析にも適用することを提唱した 6)。このフレームワークは，モデルの使用目的の定義，モデルリスク（モデルの影響の大きさ，モデルに基づいた意思決定の帰結）の評価，信頼性評価の目標設
定，モデルの検証，信頼性の評価といったプロセスを経る。PBPK モデルによる臨床上の意思決定には慎重なモデルの評価が求められている。PBPK モデルによる DDI 評
価基盤の構築は，相互作用の対象となる代謝酵素またはトランスポーターの基質薬及び阻害薬・誘導薬を複数用いて，臨床で見られた DDI を予測できることを示すことで達成される 7)。
PBPK モデルは主に CYP を介した代謝経路における阻害または誘導評価において活用されてきた。特に，肝臓及び小腸における発現量が最も高く基質となる薬剤も多い
CYP3A では多くの活用事例が報告されている 8)。CYP3A は非臨床及び臨床での研究が盛んに行われており，多くの in vitro データ並びに臨床 DDI データが得られていることが理由として挙げられる。Simcyp Simulator を用いた CYP3A 阻害及び CYP3A 誘
11

導による DDI 評価は高い予測性を示しており 7), 9)，DDI 評価基盤として受け入れられている。
P-糖タンパク質（P-gp）は，小腸・肝臓・腎臓等に発現し薬物の体内からの排出に働くトランスポーターである。P-gp は基質認識性が CYP3A と類似しており，CYP3Aと同じ核内受容体（Pregnane X receptor; PXR）で発現が調節されている。このため，
P-gp と CYP3A では共通の基質薬，阻害薬及び誘導薬が多く報告されている。近年，
PBPK モデルを用いた P-gp における相互作用評価の重要性が認識され研究が進められており，P-gp 単体での DDI 評価に PBPK モデルを使用した事例は増えてきているが，
CYP3A 及び P-gp の両方が関わるような複合的 DDI に PBPK を活用した事例は少ない。
Zhou らは，CYP3A と P-gp の基質である naloxegol に対する CYP3A 及び P-gp の複合的阻害薬及び誘導薬の影響を PBPK モデルにより調べた 10)。しかしながら，naloxegol の吸収における P-gp の寄与は大きくないと考えられ，CYP3A 及び P-gp の複合的阻害薬との DDI を良く予測できたが CYP3A 阻害が主要なメカニズムと考えられた。CYP3A
及び P-gp の複合的誘導薬であるリファンピシンでは P-gp 誘導をモデルに入れなかったが DDI の予測性が良好であった。Kimoto らは，CYP3A，P-gp 及び OATP1B1 の基質であるマラビロクにおける DDI を PBPK モデルにより検討し，テラプレビルとの DDI
を CYP3A，P-gp 及び OATP1B1 を複合的に阻害することにより再現した 11)。これらのように，CYP3A と P-gp における複合的な DDI を PBPK モデルにより検討した事例はいくつかあるが，基盤構築は十分とは言えない状況であり，更なる事例の集積が望まれる。
エンザルタミドはアンドロゲン受容体阻害作用を持つ薬剤であり，前立腺癌の治療に使用されている。エンザルタミドは経口投与後 80%以上が吸収され，主に CYP2C8及び CYP3A4/5 による代謝を受ける 12)。代謝により活性代謝物 M2（N-脱メチル体）を生成し，定常状態における M2 の血漿中濃度はエンザルタミドと同程度である。エ
ンザルタミド及び M2 の尿中排泄率は 0.42%以下と低かった。エンザルタミドは
CYP3A の発現を誘導する作用を有し，臨床において CYP3A の典型基質薬であるミダ
12

ゾラムの血中濃度-時間曲線下面積（AUC）を 86%低下させた 13)。さらに，エンザル
タミドは P-gp の典型基質薬であるジゴキシンの AUC を約 30%上昇させた 14)。エンザ
ルタミドの添付文書では CYP3A 基質薬の併用に注意喚起がなされているが，P-gp については弱い阻害に留まるため，特段の注意は必要とされていない 15)。
前立腺癌患者の 9%が静脈血栓塞栓症（VTE）を発症しているとの報告がある 16)。
VTE の治療には，ガイドラインにおいて直接経口抗凝固薬（DOACs）が第一選択薬として推奨されている 17), 18)。主要な DOACs としてアピキサバン及びリバーロキサバンがあるが，これらの薬剤はいずれも CYP3A 及び P-gp の複合的な基質薬である。したがって，VTE を併発する前立腺癌患者においてはエンザルタミドとアピキサバンまたはリバーロキサバンが併用される可能性があり，DDI が生じる可能性がある。エンザルタミドの，CYP3A または P-gp の個別の基質薬に対する影響は臨床試験で調べられているが 13), 14)，CYP3A と P-gp の複合的な基質薬に対する影響の定量的な情報は無い。DDI による DOACs の曝露低下は薬効の減弱に，曝露上昇は出血リスクの増加につながるため，DOACs への DDI について定量的な情報を得ることは処方の意思決定へ貢献すると期待できる。
アピキサバンではこれまでに構築された PBPK モデルの報告は無く，新規のモデル構築が必要となる。リバーロキサバンではいくつかの PBPK モデルの報告例があるが，CYP3A 阻害薬であるフルコナゾールとの DDI を検証したモデルは無く，フル19)~23)コナゾールがリバーロキサバンの消失経路の中では CYP3A のみを阻害すると考えられたことから，フルコナゾールとの DDI を再現できるモデルを構築することが重要と考えられた。エンザルタミドにおいては PBPK モデルの報告が 1 報あるが 24)，代謝物
M2 が考慮に入れられていない，P-gp への影響が組み込まれていない等の理由から新規のモデル構築が必要と考えられた。

13

2.

目的
本研究において，CYP3A と P-gp における複合的な DDI 評価基盤を構築することを目的とした。さらに，臨床において併用時の DDI が懸念されているエンザルタミドとアピキサバン及びリバーロキサバンとの DDI を前向きに予測し定量的な相互作用情報を得ることを目的とした。

14

3.

第一部

アピキサバン及びリバーロキサバンの PBPK モデル構築と CYP3A 及びP-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用の評価基盤構築

3.1. アピキサバンの PBPK モデル構築
3.1.1. 方法
アピキサバンの PBPK モデル構築には，Simcyp Simulator version 18.2 を使用した。
CYP3A 誘導薬として使用したリファンピシンの PBPK モデルは，Simcyp Simulator のライブラリーから使用した。アピキサバンの PBPK モデル構築に必要な情報は，文献検索等により一般に公開された文書から取得した。文献報告の臨床血漿中濃度推移のデータは，GetData Graph Digitizer v2.26（Informer Technologies, Inc.）を用いて図中か
ら読み取った。
アピキサバンの PBPK モデル構築では，まず静脈内投与（iv）モデルを構築し，主消失経路と考えられる CYP3A4 の肝代謝における寄与率を最適化した後，経口吸収パ
ラメータを加えて経口投与（po）モデルを構築した。
ヒトにおけるマスバランス試験において，放射性同位体で標識されたアピキサバンの経口投与後，投与された放射活性のうち 24.5%（未変化体として 21.5%）が尿中に，56%（未変化体として 34%）が糞中に排泄された 25)。投与された放射活性の 80.5%が尿中または糞中に排泄され 19.5%が未回収であったため，未回収分はモデル上で未同定の消失経路と定義した。アピキサバンは低膜透過性の化合物であり 26)，さらに未変化体の胆汁中への排泄率は低い 25)ため，糞中に未変化体として排泄されたアピキサバ
ンは経口投与後吸収されずにそのまま排泄されたと考えられた。従って，経口投与されたアピキサバンの 66%が吸収され全身循環に到達したと仮定した。アピキサバンの経口投与後の絶対バイオアベイラビリティーは 49%から 86%と報告されており 27)，この仮定と矛盾しない。肝代謝においては CYP3A が主要な代謝酵素と考えられるが 28)，
糞中に主に検出される代謝物（O-脱メチル体）が in vitro で CYP1A2 により生成する
15など，他の CYP 分子種も代謝に寄与していると考えられる 29)。アピキサバンの消失
経路とマスバランスを図 2 に示す。

図2

アピキサバンの消失経路とマスバランス

括弧内は静脈内投与時の仮定

アピキサバン iv 投与後のクリアランス（CLiv）を報告値の 3.3 L/h とし 28)，図 2 に示したマスバランスから，未同定のクリアランス（CLadd）を 0.974 L/h，腎クリアランス（CLR）を 1.07 L/h と算出した。なお，算出した CLR は概ね糸球体ろ過により説明できる程度であり，腎排泄における腎臓 P-gp の寄与はないものと仮定した。
分布モデルとして Full PBPK モデルを選択した。定常状態における分布容積（Vss）
は Simcyp Simulator に搭載された予測法のうち Method 2 を用いて予測した。この方法
は，Rodgers と Rowland により報告された予測式 30)をベースとしており，中性の物性であるアピキサバンにおいては式 1～式 4 に基づきオクタノール-水分配係数（LogPo:w）から算出される。
11

𝐾𝐾𝐾𝐾𝑃𝑃𝑃𝑃 = �𝑓𝑓 − 1 − �𝑃𝑃 ∙ 𝑓𝑓𝑁𝑁𝑁𝑁,𝑃𝑃 + (0.3𝑃𝑃 + 0.7) ∙ 𝑓𝑓𝑁𝑁𝑁𝑁,𝑃𝑃 �� ∙ [𝑃𝑃𝑃𝑃]𝑢𝑢

𝑃𝑃𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 = 𝑓𝑓𝐼𝐼𝐼𝐼 + 𝑓𝑓𝐸𝐸𝐸𝐸 + 𝐾𝐾𝐾𝐾𝑃𝑃𝑃𝑃 ∙ [𝑃𝑃𝑃𝑃] 𝑇𝑇 + �𝑃𝑃 ∙ 𝑓𝑓𝑁𝑁𝑁𝑁,𝑃𝑃 + (0.3𝑃𝑃 + 0.7) ∙ 𝑓𝑓𝑁𝑁𝑁𝑁,𝑃𝑃 �
16

式1
式2

式3

𝐾𝐾𝐾𝐾 = 𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾 ∙ 𝑓𝑓𝑓𝑓

式4𝑉𝑉𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝑉𝑉𝑝𝑝 + 𝑉𝑉𝑒𝑒 ∙ 𝐸𝐸: 𝑃𝑃 + ∑𝑡𝑡 𝑉𝑉𝑡𝑡 ∙ 𝐾𝐾𝐾𝐾𝑡𝑡

KaPR はリポタンパク質との結合定数を，fu は血漿中非結合型分率を，P は，脂肪組織以外ではオクタノール-水分配係数（Po:w）を，脂肪組織ではベジタブルオイル-水分配係数（Pvo:w）を，fNL,P は血漿中の中性脂質の割合を，fNP,P は血漿中の中性リン脂質の割合を，[PR]P は血漿中のタンパク質濃度を，Kpt は各組織の Kp 値を，Kpu は非結合型組織-血液間分配係数を，fIW は細胞内液の容積の割合を，fEW は細胞外液の容積の割合を，[PR]T は組織内タンパク質濃度を，Vp は血漿容積を，Ve は赤血球容積を，E:P
は赤血球-血漿間分配係数を，Vt は組織容積を示す。なお，LogPvo:w は，LogPo:w から式
5 により算出した。
式5

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑣𝑣𝑣𝑣:𝑤𝑤 = 1.115 × 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑜𝑜:𝑤𝑤 − 1.35

初期モデルでは，アピキサバンの肝代謝における CYP3A4 の寄与を 100%と仮定して Well-stirred model に基づき CYP3A4 の固有クリアランス（CLint,CYP3A4）を算出した（式 6～式 8）。
式6𝐶𝐶𝐶𝐶ℎ,𝑏𝑏 (𝐿𝐿/ℎ) = (𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑅𝑅 − 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 )⁄𝑅𝑅𝑏𝑏
𝑄𝑄 ∙𝐶𝐶𝐶𝐶

式7

𝐶𝐶𝐶𝐶𝑢𝑢,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,ℎ,𝑏𝑏 (𝐿𝐿/ℎ) = 𝑓𝑓𝑓𝑓⁄𝑅𝑅 ℎ∙�𝑄𝑄 ℎ,𝑏𝑏
−𝐶𝐶𝐶𝐶
𝑏𝑏

ℎ

ℎ,𝑏𝑏 �

𝐶𝐶𝐶𝐶∙𝑓𝑓𝑓𝑓𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒

𝑢𝑢,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,ℎ,𝑏𝑏
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 (𝜇𝜇𝜇𝜇⁄𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚⁄𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒) = 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊𝑊ℎ𝑡𝑡∙𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀∙𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒
式8𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎∙60∙10−6

CLh,b は肝クリアランスを，Rb は血液-血漿中濃度比を，CLu,int,h,b は非結合型の肝固有ク
リアランスを，Qh は肝血流量を，CLint,enzyme は代謝酵素の固有クリアランスを，
fmenzyme は代謝酵素の肝代謝における寄与率を，MPPGL は 1g 肝臓当たりのミクロゾー
ムタンパク質量（mg）を，enzyme abundance は肝臓における代謝酵素の発現量を示す。
リファンピシン 600 mg を反復経口投与後にアピキサバン 5 mg を単回 iv 投与した時のDDI をシミュレーションし，CYP3A4 の寄与率の妥当性を検証した。

17

次に，アピキサバン iv モデルに経口吸収パラメータを加え po モデルを構築した。
吸収モデルとして，Advanced Dissolution, Absorption and Metabolism（ADAM）モデルを選択した。アピキサバンは通常錠剤で投与されるが，液剤と錠剤で投与した時の血
中曝露にほとんど違いがなかったことから 31)，液剤として投与された仮定でモデルを構築した。ADAM モデルにおいて吸収速度定数（ka）は式 9 により算出される。
𝑘𝑘𝑎𝑎 =

2∙𝑃𝑃𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒

式9𝑅𝑅

Peff はヒト消化管膜透過性を，R は消化管管腔半径を示す。なお，Peff は LLC-PK1 細胞を用いた in vitro 実験 32)より得られた見かけの膜透過性（Papp）から式 10 により推定した。
式 10

𝑃𝑃𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 100.6217×𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑃𝑃𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ) − 0.3746

アピキサバンの吸収には消化管部位依存性が報告されており，小腸上部に比べ小腸下部及び大腸ではアピキサバンの吸収がそれぞれ 60%及び 84%低下した 26)。そのため，モデル上でも回腸下部及び大腸の Peff をそれぞれ空腸の 40%及び 16%の値とした。
小腸 P-gp の固有クリアランス（CLint,P-gp）は，in vitro の P-gp 輸送速度データから算出した 32)。なお，アピキサバンの胆汁中への排泄は低いことから 25)，肝臓 P-gp のアピ
キサバン消失への寄与は無いものとした。収集したデータをモデルに入力し，アピキ
サバンを単回経口投与後の血漿中濃度推移をシミュレーションし，必要に応じ各パラメータを調節した。
アピキサバン最終モデルの血中濃度予測性を検証するため，アピキサバン 2.5，5，
10 及び 25 mg を 1 日 2 回反復経口投与した時並びに 10 及び 25 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中濃度推移をシミュレーションした。

3.1.2. 結果予測した Vss は 0.31 L/kg であり，報告値（0.27 L/kg）33)とほぼ同程度であった。ア
ピキサバン iv モデルとリファンピシンとの DDI シミュレーションでは，CYP3A4 の寄18

与率を 100%としたところ DDI の程度を過大評価した（表 1）。CYP3A4 の寄与率を42%としてシミュレーションしたところリファンピシンとの DDI を再現できたため，以後はこの仮定でモデル構築を進めた。
表1

アピキサバン 5 mg 静脈内投与時のリファンピシン非併用に対する併用時のAUC ratio の実測値と予測値

AUC ratio 予測値

CYP3A4 寄与率
100%

CYP3A4 寄与率
42%

0.43

0.60

AUC ratio 実測値 33)0.61

AUC ratio = リファンピシン併用時のアピキサバン AUC/リファンピシン非併用時のアピキサバン AUC

アピキサバン po モデルの単回経口投与後の薬物動態シミュレーションにおいて Cmax
を過大評価した（図 3B）。この時の予測された消化管吸収率（fa）は 0.84 であり，マスバランス試験から考えられた消化管吸収率（0.66）よりも高かった。ADAM モデル
において小腸 P-gp 活性は fa 予測値に影響するため 34)，fa 予測値に対する小腸 P-gp 活
性の影響を感度分析により調べ，臨床データを再現する fa となるよう小腸 P-gp 活性を調節した。その結果，小腸 P-gp 活性を初期モデルの 25 倍にすることで fa 及び Cmax の再現性が得られ，血漿中濃度推移も良好な再現性となった（図 3）。
（A）

消化管吸収率

100

0.6

0.5

Cmax

200

Cmax (ng/mL)

消化管吸収率0.7

Observed

20

25

Pgp-SF

30

35

19

0

Observed Max
Observed Min

20

25

Pgp-SF

30

35

（B）

図 3 （A）アピキサバン fa 及び Cmax の小腸 P-糖タンパク質輸送活性に対する感度分析
及び（B）アピキサバン単回経口投与後の血漿中濃度推移の実測値と予測値
P-gp SF: 小腸 P-gp 活性を調節するスケーリングファクター(A) 丸印は予測された fa または Cmax を，青線及び橙線は実測の fa または Cmax を示す。
(B) 丸印は実測血漿中濃度の平均値を，緑線は小腸 P-gp 活性が初期設定の予測平均濃度推移を，橙線は小腸 P-gp
活性を 25 倍した時の予測平均濃度推移を示す。

アピキサバンの最終モデルによる血中濃度予測性の検証結果を図 4 に示す。いずれの用法・用量においても実測値が概ね 90%予測区間に含まれており，構築したアピキ
サバンの PBPK モデルがアピキサバンの単回及び反復投与後の血中濃度を予測できると考えられた。

20

(A)

(B)

図4

アピキサバン（A）2.5, 5, 10 及び 25 mg を 1 日 2 回反復経口投与及び（B）10 及
び 25 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中アピキサバン濃度推移の実測
値と予測値

丸印は実測平均値を，実線は予測平均値を，網掛けは 90%予測区間を示す。

21

3.2. リバーロキサバンの PBPK モデル構築
3.2.1. 方法
リバーロキサバンの PBPK モデル構築には，Simcyp Simulator version 18.2 を使用した。CYP3A 阻害薬として使用したフルコナゾールの PBPK モデルは，Simcyp Simulatorのライブラリーから使用した。リバーロキサバンの PBPK モデル構築に必要な情報は，
文献検索等により一般に公開された文書から取得した。文献報告の臨床血漿中濃度推移のデータは，GetData Graph Digitizer v2.26 を用いて図中から読み取った。
リバーロキサバン 20 mg を経口投与した時の絶対バイオアベイラビリティーは絶食
下で 66%であったが 35)，リバーロキサバンを食後に投与すると絶食下に比べ AUC が39％上昇したことから，絶食下における不完全な吸収は溶解過程に起因すると考えられた。リバーロキサバンは食後に投与することが推奨されていることから 36)，リバー
ロキサバン PBPK モデルは食後投与を前提としたモデルとし，経口吸収は 100%と仮定した。
放射性同位体で標識したリバーロキサバン 10 mg の溶液を単回経口投与した時，投与した放射活性の 65%（未変化体として 36%）が尿中に，24%（未変化体として 7%）が糞中に排泄された 37)。リバーロキサバンの肝代謝には CYP3A，CYP2J2 及び加水分解代謝酵素が関与しているとされている 19)。PBPK モデルの構築において仮定したリ
バーロキサバンの消失経路とマスバランスを図 5 に示す。

22

経口
投与

100%

初回通過
効果

90%

循環血中
薬物

10%
47%
36%

肝代謝
•
•
•

7%

CYP3A4CYP2J2
Hydrolysis

代謝物
未変化体
7%

図5

代謝物
21%

糞
28%

代謝物

未変化体

尿 36%
72%

36%

リバーロキサバンの消失経路とマスバランス

吸収モデルとして ADAM モデルを選択した。リバーロキサバンにおいても，in vitroの実験で LLC-PK1 細胞を用いて算出した Papp から式 10 により Peff を算出した。算出した Peff は，消化管の全ての部位で同じと仮定した。小腸 P-gp による輸送速度パラメー
タは，文献報告されていた最大輸送速度（Jmax ）及びミカエリス定数（Km）として37.83 pmol/min 及び 9.416 µmol/L を使用した 23)。
分布のモデルとして Full PBPK モデルを選択した。リバーロキサバンも生理学的 pH
で中性であるため，Vss を式 1～式 4 により LogPo:w から算出した。
リバーロキサバンを経口投与後のクリアランス（CLpo）は 11.3 L/h と報告されており 38)，fa を 1，小腸上皮細胞における初回通過代謝を回避した割合（fg）を 0.9 と仮定
し，CLint,CYP3A4 及び CLint,CYP2J2 を式 7, 8 及び 11 から算出した。
式 11

𝐶𝐶𝐶𝐶ℎ,𝑏𝑏 = �𝐶𝐶𝐶𝐶𝑝𝑝𝑝𝑝 ∙ 𝑓𝑓𝑎𝑎 ∙ 𝑓𝑓𝑔𝑔 − 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑅𝑅 �⁄𝑅𝑅𝑏𝑏

なお，加水分解代謝は代謝酵素を特定できていないため，特定の代謝酵素によらないミクロゾームタンパク質当たりの固有クリアランス（CLint,HLM）として算出した。

23

それぞれの代謝経路の寄与率は，文献報告値に基づき，CYP3A4 を 37%，CYP2J2 を29%，加水分解代謝を 34%とした 23)。
糞中に排泄された未変化体は，肝臓において P-gp を介した排泄を受けていると考えられた。また，リバーロキサバンの CLR は 3.6 L/h と報告されているが 38)，これは糸球体ろ過速度を超えており，尿細管上皮細胞を介した分泌があると考えられた。リバーロキサバンは，尿細管上皮細胞に発現している有機アニオントランスポーター（OAT）3 の基質であるとの報告があり 23)，分泌には OAT3 と P-gp が関与している可能性が考えられた。肝臓及び腎臓におけるトランスポーターの寄与を記述するため，
肝臓及び腎臓では膜透過律速のモデルを使用した。肝臓 P-gp の輸送速度パラメータ（CLint,P-gp）には，胆汁排泄の寄与（fCL,bile）を 7%として CLu,int,h,b から式 12 より算出
した胆汁排泄固有クリアランス（CLu,int,(bile)）を用いた。
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑢𝑢,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,(𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏) (𝜇𝜇𝜇𝜇⁄𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚⁄𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐) =𝐶𝐶𝐶𝐶𝑢𝑢,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,ℎ,𝑏𝑏 ∙𝑓𝑓𝐶𝐶𝐶𝐶,𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 ⁄100

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿ℎ𝑡𝑡∙𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻∙60∙10−6

式 12

HPGL は 1 g の肝臓当たりの肝細胞数を示す。肝類洞内皮細胞膜における受動拡散（CLPD ）はリバーロキサバンの肝取り込みにおける律速とはならない仮定のため0.1 mL/min/million cells と設定した。腎臓における OAT3 及び P-gp の輸送速度パラメー
タ及び受動拡散クリアランスは文献報告値を用いた 23)。
3.2.2. 結果
構築したリバーロキサバン PBPK モデルでリバーロキサバン 20 mg 単回経口投与の血漿中濃度推移をシミュレーションしたところ，予測された fa は 0.92 であり若干の過小評価が見られた。小腸 P-gp 活性を下げることにより fa の上昇が期待できるため，小腸 P-gp 活性の fa への影響を感度分析により調べた。小腸 P-gp 活性を初期設定の 0.15
倍以下とした時にリバーロキサバンの吸収は頭打ちとなり，小腸 P-gp の影響を無視できる程度に低下させられると考えられた（図 6）。リバーロキサバンの消化管吸収が100%（fa=1）とならなかった原因は，リバーロキサバンの溶解性にあると考えられた。

24

リバーロキサバンは低溶解性の化合物であるため消化管内では 100%は溶解せず，そのため吸収率も 100%とはならなかった。

図6

リバーロキサバンを単回経口投与した時の fa の小腸 P-糖タンパク質活性に対す
る感度分析

黒丸は予測した fa 値

小腸 P-gp 活性を 0.15 倍としてリバーロキサバン単回経口投与のシミュレーションを行った時，Cmax の過大評価が見られた（図 7）。吸収率に影響を与えずに Cmax を変動させるパラメータとして分布容積が考えられた。Simcyp Simulator では，Vss 予測時の各組織の Kp 値（Kpt）に Kp scalar を一律に掛けることで Vss 予測値を調節することができる。Kp scalar を 3.5 に設定することで Vss が大きくなり，Cmax の予測性が改善した（図 7）。なお，この時計算された Vss は 0.577 L/kg であり，臨床データから計算された Vss（0.62 L/kg）39)と近い値であった。

25

図7

リバーロキサバン 20 mg 単回経口投与後の血漿中リバーロキサバン濃度推移の実測値と予測値

赤線は Kp scalar 最適化前の予測平均を，青線は Kp scalar 最適化後の予測平均を，丸印は実測平均を示す。

構築したリバーロキサバン PBPK モデルを用い，フルコナゾール 400 mg を反復経口投与後にリバーロキサバン 20 mg を単回経口投与した時の DDI をシミュレーションした。CYP3A4 の寄与率を 37%としたところ，予測した曝露上昇は実測値を過小評価した（表 2）。フルコナゾールは CYP2J2，P-gp 及び OAT3 を阻害しないことから 40)～42)，
CYP3A4 の寄与率の見積に原因があると考えられた。CYP3A4 の寄与率を 61%とする
ことでフルコナゾールによる曝露変化を再現することができた。

26

表2

初期モデル及び最適化後モデルにおけるフルコナゾール併用・非併用時のリバーロキサバンの AUC 及び Cmax の実測値と予測値
フルコナゾール非併用

初期
モデル
最適化
モデル

フルコナゾール併用

AUCinf(ng‧h/mL)Cmax(ng/mL)

AUCinf(ng‧h/mL)Cmax(ng/mL)

AUCinf
ratio

Cmax
ratio

実測 38)

1771

212.4

2464

268.8

1.42

1.28

予測

1660

207.2

1970

221.1

1.18

1.07

P/O

0.94

0.98

0.80

0.82

0.83

0.84

実測 38)

1771

212.4

2464

268.8

1.42

1.28

予測

1736

211.5

2450

242.8

1.41

1.15

P/O

0.98

1.00

0.99

0.90

0.99

0.90

P/O：実測値に対する予測値の比
AUCinf ratio = フルコナゾール併用時のリバーロキサバン AUCinf / フルコナゾール非併用時のリバーロキサバン
AUCinfCmax ratio = フルコナゾール併用時のリバーロキサバン Cmax / フルコナゾール非併用時のリバーロキサバン Cmax

リバーロキサバンの最終モデルによる血中濃度予測性の検証結果を図 8 に示す。実測値が概ね 90%予測区間に含まれており，構築したリバーロキサバンの PBPK モデル
がリバーロキサバンの単回及び反復投与後の血中濃度を再現できると考えられた。

27

図8

リバーロキサバン 5, 10, 20 及び 30 mg を 1 日 2 回反復経口投与した時の血漿中リバーロキサバン濃度推移の実測値と予測値

丸印は実測平均値を，実線は予測平均値を，網掛けは 90%予測区間を示す。

3.3. CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用評価基盤の構築
3.3.1. 方法
CYP3A 及び P-gp が関わる複合的な DDI 評価基盤の構築には，Simcyp Simulator
version 18.2 を使用した。Ｐ-gp 基質薬として使用したジゴキシン，P-gp 阻害薬として使用したリトナビル，CYP3A 及び P-gp 阻害薬として使用したケトコナゾール，クラリスロマイシン，エリスロマイシン，ジルチアゼム，ベラパミル及びシクロスポリン
並びに CYP3A 及び P-gp 誘導薬として使用したリファンピシンの PBPK モデルは，
Simcyp Simulator のライブラリーから使用した。Simcyp Simulator のモデルライブラリ
ーに登録されている薬剤モデルでは，血中濃度の再現性があらかじめ確認されている。
さらに，ケトコナゾール，クラリスロマイシン，エリスロマイシン，ジルチアゼムは
CYP3A 阻害薬として，リトナビル，ベラパミル及びシクロスポリンは CYP3A 阻害薬
28

並びに P-gp 阻害薬として，リファンピシンは CYP3A 誘導薬としての妥当性が確認されている。
まず，PBPK における評価実績が CYP3A よりも少ない P-gp について DDI の予測性を評価するために，P-gp の典型基質薬であるジゴキシンを用いて P-gp 阻害薬及び誘導薬との DDI について検討した。ジゴキシンを用いた検討では，肝臓 P-gp のみに対する影響をジゴキシン iv 投与で，肝臓と小腸の P-gp に対する影響をジゴキシン po 投与にて評価した。次に，CYP3A 及び P-gp に対する複合的な阻害作用を検証するため，
アピキサバン及びリバーロキサバンに対する複数の CYP3A 及び P-gp の複合的阻害薬の影響を見た。最後に，CYP3A 及び P-gp に対する複合的な誘導作用を検証するために，アピキサバン及びリバーロキサバンに対するリファンピシンの影響を調べた。全
体のワークフローを図 9 に示す。

肝臓 P-gp阻害及び誘導評価
ジゴキシン 静脈内投与

肝臓及び小腸 P-gp阻害及び誘導評価

 P-gp 阻害薬

ジゴキシン
経口投与

 P-gp 誘導薬

 P-gp 阻害薬
 P-gp 誘導薬

CYP3A及びP-gpの複合的阻害評価

アピキサバン 経口投与

CYP3A及びP-gp阻害薬

リバーロキサバン 経口投与

CYP3A及びP-gpの複合的誘導評価
アピキサバン 経口投与

CYP3A及びP-gp誘導薬

リバーロキサバン 経口投与

図9

CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用評価基盤構築のワークフロー29クラリスロマイシン，ジルチアゼム，エリスロマイシン，ケトコナゾール及びリファンピシンの PBPK モデルには P-gp 阻害パラメータが含まれていなかったため，まず初めにこれらの薬剤モデルに P-gp 阻害パラメータを追加する検討から始めた。
Drug Interaction Database （DIDB, Certara, Inc. Princeton, NJ, USA）を用いて，in vitro
での P-gp 阻害実験データを検索したところ，P-gp に対する IC50 または阻害定数（Ki）の報告値が，クラリスロマイシンで 17 個，ジルチアゼムで 20 個，エリスロマイシン
で 7 個，ケトコナゾールで 41 個，リファンピシンで 6 個見つかった。これらの報告値
は，実験系の違い，基質薬の違い，基質薬濃度の違い等の影響もありばらつきが大きかった（図 10）。

図 10 In vitro 実験により得られた P-糖タンパク質阻害の IC50 または Ki の報告値

クラリスロマイシン及びジルチアゼムは，いずれも in vitro の IC50 の最小値は4 µmol/L 程度であったが，in vitro の報告値の範囲ではジゴキシンとの臨床 DDI 試験結果を過小評価した。そのため，ジゴキシンとの臨床 DDI 試験結果 43), 44)を再現できる
Ki 値を感度分析により推定した。クラリスロマイシンでは Ki 値を 0.04 µmol/L 以下と30

してもジゴキシン AUC への影響はそれ以上変わらなかった。Ki 値を 0.04 µmol/L とした時の予測 AUC ratio の幾何平均値は 1.34 であり，実測値の 1.64 よりも若干過小評価
したが許容可能な範囲と考え Ki 値 0.04 µmol/L を採用した。ジルチアゼムでは Ki 値を0.1 µmol/L とした時の AUC ratio 予測性が良好であり，この値を採用した（図 11）。
A) クラリスロマイシン
2B) ジルチアゼム

AUC ratio2

1
Observed

0.5
0

図 11

Observed

1.5

0.01

0.1
0.04
P-gp Ki (µmol/L)

AUC ratio

AUC ratio

1.5

AUC ratio

1
0.5
0
0.001

0.4

0.01
0.1
P-gp Ki (µmol/L)

1ジゴキシンとの薬物間相互作用シミュレーションにおけるジゴキシン AUC
ratio のクラリスロマイシン（A）及びジルチアゼム（B）P-糖タンパク質 Ki
値に対する感度分析

AUC ratio = 阻害剤存在下のジゴキシン AUC / 阻害剤非存在下のジゴキシン AUC
青線は実測値を，丸印は予測値を，赤破線は選択した P-gp Ki 値を示す。

エリスロマイシン及びケトコナゾールは臨床 DDI 試験においてジゴキシンの曝露に影響を与えなかった 45), 46)。そのため，今回の解析では in vitro の最小の報告値を使用
し，PBPK モデルによる DDI シミュレーションでもジゴキシンの曝露に影響を与えないことを確認した。
リファンピシンにおいても P-gp 阻害パラメータは in vitro の最小の報告値を採用したが，リファンピシンには P-gp の誘導作用もあるため，パラメータの妥当性は誘導作用と合わせて確認した。リファンピシンは 600 mg を反復経口投与した際に小腸 P-gpの発現量を 3.5 倍上昇させることがウェスタンブロット法にて確認されている 47)。そのため本 PBPK 解析においても，リファンピシン 600 mg を反復経口投与後に小腸 Pgp 活性が 3.5 倍に上昇するようパラメータ設定をした。さらに，リファンピシン
600 mg 反復経口投与のシミュレーションにおいて，CYP3A4 の発現量が小腸で 10 倍，
31肝臓で 6 倍に上昇すると予測された。P-gp の発現は CYP3A4 と同じ核内受容体である
PXR により調節されていることから，リファンピシンを 600 mg 反復経口投与した時の P-gp の肝臓における発現上昇は，CYP3A4 と同じく小腸の 6 割程度であると仮定し，2.0 倍に設定した。
リバーロキサバンの消失には CYP2J2 と OAT3 も関与している可能性が考えられた
ため 23)，リバーロキサバンとの臨床 DDI 試験データの報告のあるケトコナゾール，クラリスロマイシン，エリスロマイシン，ベラパミル及びリファンピシンについては，
CYP2J2 と OAT3 に対する阻害または誘導の影響についても調査をした。
ケトコナゾールは in vitro 試験で CYP2J2 と OAT3 を阻害すると報告されている 23),
。CYP2J2 については，報告されている in vitro の Ki 値（0.082 µmol/L）を用いた。

48)

OAT3 については，in vitro の IC50 値として 0.86 µmol/L 及び 15.77 µmol/L が報告されている。OAT3 の Ki 値を 0.86 µmol/L としてリバーロキサバンとケトコナゾール 400 mg
反復経口投与の DDI シミュレーションをした時，DDI の程度を過小評価した（表 3）。
そこで，OAT3 の Ki 値を 0.01 µmol/L としたところ予測性が改善したためこの値を採用した。
表3

リバーロキサバンをケトコナゾール 400 mg と併用した時のリバーロキサバン
曝露変化の実測値と予測値
AUC ratio

Cmax ratio

実測 38)

2.58

1.72

予測（OAT3 Ki=0.86）

1.84

1.50

予測（OAT3 Ki=0.01）

2.55

1.82

AUC ratio = ケトコナゾール存在下のリバーロキサバン AUC / ケトコナゾール非存在下のリバーロキサバン AUC
Cmax ratio = ケトコナゾール存在下のリバーロキサバン Cmax / ケトコナゾール非存在下のリバーロキサバン Cmax

クラリスロマイシンの CYP2J2 阻害に関するデータは報告されていないため，
CYP2J2 は阻害しないと仮定した。また，in vitro 試験で OAT3 を阻害しなかった 49)。
エリスロマイシンは in vitro 試験で CYP2J2 と OAT3 を阻害しないと報告されている。

40), 50)32

ベラパミルは in vitro 試験で CYP2J2 を阻害し，Ki 値は 12.2 µmol/L と報告されているため 23)，この値をそのまま用いた。また，ベラパミルは in vitro 試験で OAT3 を阻害しなかった 23)。
リファンピシンは in vitro 試験で OAT3 を阻害し，IC50 値は 30.2 µmol/L と算出された 49)。CYP2J2 については，in vitro 試験で誘導しないと報告されているが 51)，阻害についての報告はない。そのため，リファンピシンは CYP2J2 を阻害しないと仮定した。
DDI 予測結果の妥当性評価には，Guest らにより提案された方法により算出したクライテリアを用いた 52)。なお，DDI のばらつきを 25%と仮定し，δ=1.25 として計算した。
3.3.2. 結果
ジゴキシン iv 投与及びジゴキシン po 投与時のジゴキシン血中曝露に対する P-gp 阻害薬または誘導薬の影響の予測値は概ねクライテリアの範囲内であり，予測性が良好であると考えられた（図 12，表 4）。ジゴキシン iv 投与に対するリトナビルの影響は過小評価した。リトナビルは，臨床 DDI 試験においてジゴキシン iv 投与した時のジゴ
キシンの AUC 上昇率がジゴキシンを po 投与した時に比べて大きかった。一般に，小腸及び肝臓において P-gp を阻害する場合，小腸 P-gp 阻害の影響が加味されるため iv投与に比べ po 投与時の方が影響は大きくなる。リトナビルで逆の傾向を示した原因
として，リトナビルの P-gp 誘導作用が関与している可能性がある。リトナビルは Pgp を誘導するという報告もあるが 53)，今回の解析ではリトナビルによる P-gp 誘導作用は考慮していないことが予測性に影響した可能性がある。クラリスロマイシン，ベラパミル及びリファンピシンとの DDI は良好に予測されており，使用した PBPK 基盤
により肝臓と小腸 P-gp に対する阻害及び誘導の影響を評価できると考えられた。

33

A)

B)

図 12

C)

（A）ジゴキシン静脈内投与時のジゴキシン AUC 及びジゴキシン経口投与時のジゴキシン（B）AUC 及び（C）Cmax に対する阻害薬及び誘導薬による影響の実測値と予測値

黒四角は実測値を，赤四角は予測値を，黒線はクライテリアの範囲を示す。
AUC ratio = 阻害薬または誘導薬併用時ジゴキシン AUC / 阻害薬または誘導薬非併用時ジゴキシン AUC
Cmax ratio = 阻害薬または誘導薬併用時ジゴキシン Cmax / 阻害薬または誘導薬非併用時ジゴキシン Cmax

34

表4

ジゴキシン静脈内投与時のジゴキシン AUC 及びジゴキシン経口投与時のジゴ
キシン AUC 及び Cmax に対する阻害薬及び誘導薬による影響の実測値と予測値
ジゴキシン iv阻害薬/誘導薬
実測値
リトナビル

クラリスロマイシン

ベラパミル

リファンピシン

ジゴキシン po

AUC ratio

AUC ratio

Cmax ratio

1.8654)

1.3755)

1.1655)

予測値

1.16

1.29

1.61

クライテリア
P/O
実測値

1.16-2.97
0.62
1.1943)

0.94-1.99
0.94
1.4756)

0.86-1.57
1.39
1.7556)

予測値

1.16

1.36

1.46

クライテリア
P/O
実測値

0.87-1.63
0.97
1.2457)0.99-2.19
0.93
1.5058)

1.23-2.50
0.83
1.4458)

予測値

1.18

1.44

1.60

クライテリアP/O
実測値 47)

0.89-1.73
0.95
0.85

1.00-2.25
0.96
0.70

0.97-2.13
1.11
0.48

予測値

クライテリアP/O
P/O：実測値に対する予測値の比

0.76

0.63

0.65

0.62-1.16
0.89

0.47-1.03
0.90

0.29-0.79
1.35

AUC ratio：阻害薬または誘導薬併用時のジゴキシン AUC / 阻害薬または誘導薬非併用時のジゴキシン AUC
Cmax ratio：阻害薬または誘導薬併用時のジゴキシン Cmax / 阻害薬または誘導薬非併用時のジゴキシン Cmax

次に，CYP3A 及び P-gp に対する複合的な阻害の影響をアピキサバン及びリバーロ
キサバンを基質薬として用いて評価した（図 13，表 5）。いずれの予測値もクライテ
リアの範囲内にあり，実測値に対する予測値の比（P/O）も 1 に近く，使用した PBPK
基盤を用いて CYP3A と P-gp が関わる複合的な阻害評価が可能と考えられた。

35

図 13

A)

B)

C)

D)

アピキサバン及びリバーロキサバンと CYP3A と P-糖タンパク質の複合的阻害薬を併用した時のアピキサバン（A）AUC及び（B）Cmax またはリバーロキ
サバン（C）AUC 及び（D）Cmax に対する阻害薬の影響の実測値と予測値

黒四角は実測値を，赤四角は予測値を，黒線はクライテリアの範囲を示す。
AUC ratio = 阻害薬併用時の基質薬 AUC / 阻害薬非併用時の基質薬 AUC
Cmax ratio = 阻害薬併用時の基質薬 Cmax / 阻害薬非併用時の基質薬 Cmax

36

表5

アピキサバン及びリバーロキサバンと CYP3A と P-糖タンパク質の複合的阻害薬を併用した時のアピキサバン AUC 及び Cmax またはリバーロキサバン AUC
及び Cmax に対する阻害薬の影響の実測値と予測値
基質薬

阻害薬
実測値 59)
ケトコナゾール

アピキサバン

ジルチアゼムシクロスポリン

ケトコナゾール

クラリスロマイシン
リバーロキサバン
エリスロマイシン

ベラパミル

予測値
クライテリアP/O
実測値 59)
予測値
クライテリアP/O
実測値 60)
予測値
クライテリアP/O
実測値 38)
予測値
クライテリアP/O
実測値 38)
予測値
クライテリアP/O
実測値 38)

AUC ratio

Cmax ratio

1.97

1.62

1.42
1.22-3.19
0.72

1.43
1.05-2.49
0.88

1.40

1.31

1.37
0.95-2.03
0.98

1.41
0.92-1.87
1.08

1.19

1.43

1.28
0.87-1.65
1.08

1.51
0.97-2.11
1.06

1.82

1.53

1.90
1.15-2.89
1.04

1.39
1.01-2.31
0.91

1.54

1.40

1.59
1.02-2.33
1.03
1.34

1.20
0.96-2.05
0.86
1.38

予測値

1.41

1.14

クライテリアP/O
実測値 61)0.93-1.93
1.05
1.39

0.95-2.01
0.83
1.06

予測値

1.53

1.20

クライテリアP/O

0.95-2.03
1.10

0.82-1.37
1.13

P/O：実測値に対する予測値の比
AUC ratio = 阻害薬併用時の基質薬 AUC / 阻害薬非併用時の基質薬 AUC
Cmax ratio = 阻害薬併用時の基質薬 Cmax / 阻害薬非併用時の基質薬 Cmax

最後に，CYP3A 及び P-gp に対する複合的な誘導の影響をアピキサバン及びリバー
ロキサバンを基質薬として，リファンピシンを誘導薬として用いて評価した（図 14，表 6）。いずれの予測値もクライテリアの範囲内にあり，使用した PBPK 基盤を用いて CYP3A と P-gp が関わる複合的な誘導評価が可能と考えられた。

37

図 14

アピキサバン及びリバーロキサバンとリファンピシンを併用した時のアピキ
サバン AUC 及び Cmax またはリバーロキサバン AUC 及び Cmax に対するリファ
ンピシンの影響の実測値と予測値

黒四角は実測値を，赤四角は予測値を，黒線はクライテリアの範囲を示す。
AUC ratio = リファンピシン併用時の基質薬 AUC / リファンピシン非併用時の基質薬 AUC
Cmax ratio = リファンピシン併用時の基質薬 Cmax / リファンピシン非併用時の基質薬 Cmax

表6

アピキサバン及びリバーロキサバンとリファンピシンを併用した時のアピキ
サバン AUC 及び Cmax またはリバーロキサバン AUC 及び Cmax に対するリファ
ンピシンの影響の実測値と予測値
基質薬
アピキサバン

リバーロキサバン

実測値 33)

AUC ratio
0.46

Cmax ratio
0.58

予測値

0.43

0.48

クライテリアP/O
実測値 39)0.28-0.76

0.37-0.91

0.93
0.51

0.83
0.78

予測値

0.52

0.73

クライテリアP/O

0.32-0.82

0.55-1.10

1.02

0.94

P/O：実測値に対する予測値の比
AUC ratio = リファンピシン併用時の基質薬 AUC / リファンピシン非併用時の基質薬 AUC
Cmax ratio = リファンピシン併用時の基質薬 Cmax / リファンピシン非併用時の基質薬 Cmax

3.4. 考察PBPK 解析において P-gp を介した相互作用の活用実績は CYP3A に比べ多くはない。
しかしながら，P-gp の特異的な基質薬であるジゴキシンを用いた臨床及び非臨床における P-gp を介した相互作用の評価事例は少なくない。本研究では，これらのジゴキシ
ンデータを活用し，PBPK モデルによる肝臓及び小腸における P-gp を介した相互作用評価を行った。その結果，肝臓 P-gp 単独並びに肝臓と小腸の P-gp の複合的な DDI の38

いずれも良好に予測できた。クラリスロマイシンにおける P-gp の Ki 値はジゴキシンとの臨床 DDI 試験データを元に推定したが，本検討により推定した P-gp の Ki 値が妥
当な値であると示された。
PBPK モデルによる DDI シミュレーションにおいて重要な要素の一つが，基質薬における代謝酵素またはトランスポーターの基質薬の曝露に対する寄与の見積である。
アピキサバン及びリバーロキサバン PBPK モデル構築において CYP3A の肝代謝における寄与率をそれぞれ 42%及び 61%と推定した。アピキサバンの代謝は主に CYP を介する O-脱メチル及び水酸化代謝と考えられており 25)，当初の仮定では CYP3A の寄与を 100%とした。しかしながら，O-脱メチル体の生成には CYP1A2 が関与するとの報告があり 29)，CYP3A の寄与を当初の仮定より低く設定するのは妥当である。リバーロキサバンの肝代謝における CYP3A の寄与率は当初の仮定（37%）よりも高い推定となったが，これはリバーロキサバンの消失経路の中では CYP3A を特異的に阻害するフルコナゾールとの臨床 DDI 試験結果に基づく推定であり妥当な仮定である。また，小腸 P-gp 活性を消化管吸収率に基づき最適化した。CYP3A 及び P-gp の複合的阻
害薬及び誘導薬との DDI シミュレーションにおいて，アピキサバン及びリバーロキサ
バン PBPK モデルは臨床 DDI 試験結果を良好に再現できており，今回推定した CYP3Aの寄与率並びに小腸 P-gp 活性の妥当性が確認された。
ジルチアゼムにおける P-gp の Ki 値はジゴキシンとの臨床 DDI 試験結果に基づき推定したが，アピキサバンとの臨床 DDI 試験結果を良好に予測できたことから，この推定値が妥当であることが示された。また，リファンピシンは P-gp 阻害及び誘導作用を
文献報告値等を元に設定したが，ジゴキシンとの DDI を良好に予測できたことで，今回設定した P-gp 阻害及び誘導作用が妥当な仮定であることが示された。
3.5. 小括CYP3A 及び P-gp が関与する複合的な DDI の評価基盤構築を目的として，まず，
CYP3A と P-gp の複合的な基質薬であるアピキサバンとリバーロキサバンの PBPK モ
デルを構築した。構築した PBPK モデルは，アピキサバン及びリバーロキサバンを単39

回及び反復経口投与した後の血漿中濃度推移を良好に予測できた。さらに，アピキサ
バン及びリバーロキサバン PBPK モデルでは肝代謝における CYP3A の寄与率を新規に推定し，既報の臨床 DDI 試験結果を再現できるモデルを構築した。
PBPK モデルによる CYP3A 及び P-gp が関わる複合的な DDI の評価基盤構築として，
まず，P-gp の典型基質薬であるジゴキシンを用い P-gp 単体を介する DDI の予測性評価を行った。ジゴキシン iv 投与後の DDI 評価により肝臓 P-gp における相互作用を，ジゴキシン po 投与後の DDI 評価により小腸及び肝臓 P-gp における相互作用を評価し，いずれにおいても良好な予測が可能であった。P-gp 誘導薬として用いたリファンピシンによる P-gp 誘導作用（600 mg 反復経口投与後に小腸 P-gp を 3.5 倍，肝臓 P-gp を 2.0倍上昇させる）の仮定が妥当であることも示された。次に，アピキサバン及びリバー
ロキサバンを CYP3A 及び P-gp の複合的な基質薬として用いて CYP3A 及び P-gp が関
与する DDI について評価した。複数の CYP3A 及び P-gp 阻害薬で良好な DDI の予測性を示し，誘導薬としてリファンピシンを用いた場合にも DDI の予測性は良好であった。
以上のことから，今回検討に用いた PBPK モデルは CYP3A 及び P-gp が関与する複合的な DDI を評価する PBPK 基盤として構築でき，他の DDI シミュレーションに応用可能であると考えられた。

40

4.

第二部

エンザルタミド及び代謝物 M2 の PBPK モデル構築と CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的薬物間相互作用評価への応用
4.1. 概要
In vitro 試験によりエンザルタミドは主に CYP2C8 及び CYP3A により代謝され，主要な代謝物として M2 を生成することが分かっている。M2 の血漿中濃度はエンザルタ
ミドと同程度であったことから，M2 が DDI に寄与している可能性を考え，M2 のPBPK モデルも構築することとした。エンザルタミド及び M2 による CYP3A 及び P-gpの誘導及び P-gp 阻害のパラメータを得るために，in vitro 実験を実施した。
4.2. In vitro 実験によるエンザルタミド及び代謝物 M2 による P-糖タンパク質阻害並
びに CYP3A4 及び P-糖タンパク質誘導パラメータの取得
4.2.1. 方法
4.2.1.1. In vitro P-糖タンパク質阻害実験
エンザルタミド及び代謝物 M2 による P-gp 阻害評価には，P-gp をコードする多剤耐性遺伝子 MDR1 を導入した LLC-PK1 細胞を用いた。MDR1 導入 LLC-PK1 細胞または非導入のコントロール細胞を 4×104 cells/insert の密度でセルカルチャーインサート付き
プレートのインサート上に播種し，CO2 インキュベータ（37°C, CO2: 5%）中で 7 日から 9 日間培養し，単層膜を形成させた。阻害実験においては，放射性同位体で標識したジゴキシン（3H-ジゴキシン）の膜透過に対するエンザルタミド及び M2 の阻害作用を評価した。インサート内（Apical 側）の培養液を 1 µmol/L 3H-ジゴキシン及びエン
ザルタミド（0, 0.3, 1, 3, 10, 30 及び 50 µmol/L）または M2（0, 0.1, 0.3, 1, 3, 10 及び25 µmol/L）を含む培養液に置換し，37°C で 4 時間インキュベートした後，プレート内（Basal 側）から培養液を採集し Apical to Basal の評価試料とした。同様に Basal to
Apical の評価試料として，Basal 側に薬剤含有培養液を添加した後 Apical 側培養液から採集した。評価試料中放射活性を液体シンチレーションカウンターで測定し，3H-ジ41ゴキシンの Papp を式 13 から，さらに Papp ratio 及び Corrected Papp ratio を式 14 及び式 15から算出した。
Papp (cm/sec) = [dQ/dt]/A/C0

式 13

Basal to apical Papp

式 14

Papp ratio = Apical to basal P

app

Papp ratio of the MDR1 expressing cells

Corrected Papp ratio =式 15

Papp ratio of the control cells

dQ/dt は輸送速度（dpm/sec）を，A は膜面積（cm2）を，C0 は初期濃度（dpm/mL）を示す。さらに，阻害剤存在下での阻害率を式 16 により求め，IC50 を式 17 から最小二乗法により推定した。
阻害率（%） =Corrected Papp ratio in the presence of inhibitors
Corrected Papp ratio in the absence of inhibitors

阻害率（%） = (1 − Cmax
I×IC

I +IC50 C) × 100

× 100

式 16
式 17

Imax は最大阻害率を，I はエンザルタミドまたは M2 濃度を，C はヒル係数を示す。
4.2.1.2. In vitro CYP3A4 及び P-糖タンパク質誘導実験
エンザルタミド及び M2 の CYP3A4 及び P-gp の誘導作用は，ヒト新鮮肝細胞を用いて調べた。XenoTech LLC 社より入手した 3 名分の新鮮肝細胞にエンザルタミド，M2またはポジティブコントロールとしてリファンピシンを添加し，Rotertson らの方法により 3 日間培養した 62)。最後の薬剤添加から約 24 時間後，細胞から TRIzol 試薬により RNA を抽出し，定量的逆転写ポリメラーゼ連鎖反応（qRT-PCR）法により薬剤添
加細胞におけるコントロール細胞に対する mRNA の発現変動を測定した。Simcyp
Simulator への入力パラメータとして，最大誘導能（Indmax）及び Indmax に達する濃度の 50%濃度（IndC50）を式 18 により算出した。
Fold induction = 1 +(Indmax −1)×Ct

Ct は薬剤濃度を示す。

式 18

IndC50 +Ct

42

CYP3A4 の誘導作用について in vitro データから in vivo を予測する場合，リファンピ
シンのデータに基づき補正をすることで予測性の向上が期待できる 63)。Indmax 及びIndC50 の補正は式 19 及び式 20 により行った。
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼−1

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚,𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = �� 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚,𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡−1 � × �𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚,𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣 − 1�� + 1
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼

𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚,𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼50,𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 = 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼50,𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 × 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼50,𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣
50,𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅

式 19
式 20

Indmax,cal，IndC50,cal は補正後の試験薬の Indmax，IndC50 を，Indmax,test，IndC50,test は補正前の試験薬の Indmax，IndC50 を，Indmax,RIF，IndC50,RIF は in vitro のリファンピシンの Indmax，IndC50 を，Indmax,RIF in vivo，IndC50,RIF in vivo は推定された in vivo のリファンピシンの Indmax，IndC50 を示す。なお，今回の実験ではリファンピシンはポジティブコントロールとして 1 濃度（10 µmol/L）のみで実施したが，報告されているリファンピシンの in vitro のIndC50 が 0.71 µmol/L であったため，10 µmol/L における mRNA 上昇率を Indmax と仮定
して補正に用いた。今回の実験ではリファンピシンの IndC50 は算出できないので，補正はしなかった。
4.2.2. 結果
4.2.2.1. In vitro P-糖タンパク質阻害実験
エンザルタミド及び M2 は，MDR1 導入細胞において濃度依存的に 3H-ジゴキシンのPapp ratio を減少させ，コントロール細胞では Papp ratio に影響を与えなかったため
Corrected Papp ratio も減少した（表 7）。

43

表7

3H-ジゴキシンの MDR1 導入細胞及びコントロール細胞における膜透過に対するエンザルタミドと M2 の阻害薬剤

濃度(µmol/L)

エンザルタミド

M2

コントロール細胞
Papp (×10-6 cm/sec)

MDR1 導入細胞
Papp (×10-6 cm/sec)

A to B

B to APapp
ratio

A to B

B to A

Papp Correctedratio Papp ratio01.73±0.73

1.66±0.06

1.0

0.641±0.028

12.8±0.6

20.0

20.0

0.3

1.39±0.20

1.85±0.31

1.3

0.725±0.043

12.4±0.8

17.1

13.2

1

1.47±0.14

1.94±0.13

1.3

0.851±0.081

13.4±0.4

15.7

12.1

3

1.68±0.13

2.02±0.101.2

1.25±0.26

12.1±0.9

9.7

8.1

10

2.09±0.07

2.20±0.04

1.1

1.41±0.08

11.0±0.6

7.8

7.1

30

2.42±0.24

2.56±0.19

1.1

2.11±0.09

7.85±0.28

3.7

3.4

50

2.22±0.21

2.63±0.32

1.22.73±0.127.22±0.18

2.6

2.2

0

1.39±0.09

1.66±0.23

1.2

0.683±0.105

15.6±1.2

22.8

19.0

0.1

1.45±0.04

1.54±0.08

1.1

0.727±0.088

14.1±0.2

19.4

17.6

0.3

1.83±0.09

2.03±0.15

1.1

0.723±0.170

13.4±1.0

18.5

16.8

1

1.38±0.13

1.46±0.10

1.1

1.01±0.02

12.1±0.6

12.0

10.9

3

1.54±0.11

1.64±0.121.1

1.89±0.02

11.0±0.8

5.8

5.3

10

1.51±0.11

1.66±0.07

1.1

2.89±0.17

8.40±0.38

2.9

2.6

25

1.68±0.05

1.73±0.11

1.0

2.83±0.12

6.19±0.25

2.2

2.2

3 例の平均±標準偏差
A to B：Apical to Basal，B to A：Basal to Apical，MDR1：Multidrug resistance 1

エンザルタミド及び M2 濃度並びに阻害率から算出したエンザルタミド及び M2 による 3H-ジゴキシンの P-gp 輸送に対する IC50 値はそれぞれ 1.67 µmol/L 及び 1.09 µmol/L
であった（図 15）。

44B) M2

輸送活性の残存率

Observed
Fitting line

IC50: 1.67 µmol/L

Observed

輸送活性の残存率

A) エンザルタミド

Fitting line

IC50: 1.09 µmol/L

エンザルタミド濃度 (µmol/L)

図 15

M2濃度 (µmol/L)（A）エンザルタミド及び（B）M2 による P-糖タンパク質を介した 3H-ジゴキシンの輸送に対する IC50 値の推定4.2.2.2. In vitro CYP3A4 及び P-糖タンパク質誘導実験
肝細胞の 1 ロットにおいて，培養 3 日目にエンザルタミド及び M2 100 µmol/L を添加したプレートで薬剤の析出が見られ評価不能となったため，エンザルタミド及びM2 100 µmol/L では 2 ロットの平均値を算出した。エンザルタミド及び M2 は濃度依存的な CYP3A4 及び P-gp の誘導作用を示し，最大効果は 10 µmol/L で観察された（表8）。ポジティブコントロールのリファンピシンも CYP3A4 及び P-gp に対し強い
mRNA 上昇作用を示した。
表8

ヒト新鮮肝細胞にエンザルタミド及び M2 を添加して培養した時の CYP3A4
及び P-糖タンパク質の mRNA の上昇率
薬剤

エンザルタミド

M2
リファンピシンmRNA 上昇率

濃度(µmol/L)CYP3A4P-gp

1

2.24±0.82

1.17±0.07

106.90±2.25

2.16±0.29

100

4.62

1.74*

1

1.42±0.31

0.894±0.513

105.30±2.77

1.66±0.61

100

4.32*

1.63*

10

8.05±4.10

3.60±2.30

3 ロットの肝細胞の平均±標準偏差，*2 ロットの平均

45*

CYP3A4 のデータを元に算出した Indmax 及び IndC50 は，エンザルタミドで 5.9 及び
1.5 µmol/L，M2 で 5.1 及び 2.5 µmol/L であった。なお，リファンピシンデータにより補正した Indmax は，エンザルタミド及び M2 でそれぞれ 11.43 及び 9.72 であった。
4.3. エンザルタミドの PBPK モデル構築
4.3.1. 方法
エンザルタミド及び代謝物 M2 の PBPK モデル構築とアピキサバン及びリバーロキ
サバンとの DDI 評価には Simcyp Simulator version19.1 を用いた。CYP2C8 阻害薬であるゲムフィブロジル，CYP3A 基質薬であるミダゾラムの PBPK モデルは，Simcyp
Simulator のライブラリーから使用した。
エンザルタミドの PBPK モデル構築では，吸収モデルとして ADAM モデルを，分布モデルとして Full PBPK モデルを，M2 の PBPK モデル構築では分布モデルとしてMinimal PBPK モデルを選択した。エンザルタミドはモデル構築に使用した全ての臨床試験で液剤を含有する軟カプセル剤で投与されたため，モデル上は液剤で投与されたものと仮定した。Peff は，in vitro の Caco-2 細胞膜透過性データ（Papp）から式 21 により算出した。
式 21

𝑃𝑃𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 100.8059×𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑃𝑃𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ) − 0.6151

エンザルタミドの Vss は式 1～式 4 に基づき in silico で算出した LogPo:w（cLogP）の値から算出した。M2 の Vss は Simcyp Simulator の Method 1 により cLogP に基づき算出した。Method 1 は Poulin と Theil の方法 64)をベースにしており，式 22 及び式 23 により Kpt を算出する。
脂肪組織以外�𝑃𝑃𝑜𝑜:𝑤𝑤 (𝑉𝑉𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 +0.3𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑡𝑡 �+�𝑉𝑉𝑤𝑤𝑤𝑤 ⁄𝑓𝑓𝑓𝑓𝑡𝑡 +0.7𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑡𝑡 �

式 22

𝐾𝐾𝐾𝐾𝑡𝑡 = �𝑃𝑃

𝑜𝑜:𝑤𝑤 (𝑉𝑉𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 +0.3𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝 �+�𝑉𝑉𝑤𝑤𝑤𝑤 ⁄𝑓𝑓𝑓𝑓+0.7𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝 �

脂肪組織

46

𝐾𝐾𝐾𝐾𝑡𝑡 = �𝑃𝑃

�𝑃𝑃𝑣𝑣𝑣𝑣:𝑤𝑤 (𝑉𝑉𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 +0.3𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑡𝑡 �+�𝑉𝑉𝑤𝑤𝑤𝑤 +0.7𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑡𝑡 �

式 23𝑣𝑣𝑣𝑣:𝑤𝑤 (𝑉𝑉𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛 +0.3𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝 �+�𝑉𝑉𝑤𝑤𝑤𝑤 ⁄𝑓𝑓𝑓𝑓+0.7𝑉𝑉𝑝𝑝ℎ𝑝𝑝 �Vnlt，Vpht，Vwt はそれぞれ，組織における中性脂質，リン脂質及び水の容積の割合を，
Vnlp，Vphp，Vwp はそれぞれ，血漿における中性脂質，リン脂質及び水の容積の割合，
fut は組織中非結合型分率を示す。算出した Kpt から式 4 により Vss を推定した。
マスバランス試験において放射性同位体で標識されたエンザルタミドを経口投与した時，投与された放射活性の 71%が尿中に排泄された 65)。尿中に排泄されたのは主にカルボン酸代謝物であり，未変化体及び M2 はごく微量であった。そのため，エンザ
ルタミドと M2 の CLR は 0 と仮定した。CLpo は食事の影響試験から算出された 0.60 L/hとし 65)，CLint,CYP2C8 及び CLint,CYP3A4 を式 7, 8 及び 11 から算出した。CYP2C8 阻害薬であるゲムフィブロジルとの臨床 DDI 試験において，ゲムフィブロジルの併用によりエンザルタミドの AUC は 2.53 倍上昇し，M2 の AUC は 0.33 倍に低下した 13)。エンザル
タミドの消失における CYP2C8 の寄与率並びに M2 生成における CYP2C8 の寄与率を
これらの結果から推定し，残りを CYP3A4 による代謝と仮定した。
エンザルタミド及び M2 は in vitro において P-gp に対し阻害及び誘導作用を示した。
臨床 DDI 試験においてはジゴキシンの曝露を約 30%上昇させ，エンザルタミドは P-gpの弱い阻害薬と考えられた。臨床 DDI 試験で見られたジゴキシンへの作用を元に，エンザルタミド及び M2 の P-gp 阻害及び誘導のパラメータを選択した。
構築したモデルの妥当性を確認するため，エンザルタミド 160 mg を反復経口投与
した時の血漿中エンザルタミド及び M2 濃度，エンザルタミドを複数用量で単回及び反復経口投与した時の血漿中エンザルタミド濃度をシミュレーションし，実測データと視覚的に比較した。さらに，CYP3A 典型基質薬ミダゾラムとの DDI シミュレーシ
ョンにより PBPK モデルによる CYP3A 誘導作用を確認した。
4.3.2. 結果
エンザルタミドの Vss は 1.03 L/kg と予測され，臨床で見られた分布容積（0.962 L/kg，
食事の影響試験の絶食群で算出された Vz/F=76 L に体重 79 kg，バイオアベイラビリテ
47ィーを 1 として算出）65)よりも若干高かった。そのため，Kp scalar を 0.933 に設定し，臨床データに近い値を得た。M2 の Vss は 0.48 L/kg と算出されこの値をこのまま用いた。
CYP2C8 阻害薬であるゲムフィブロジルとの臨床 DDI 試験の結果からエンザルタミ
ドの肝代謝における CYP2C8 の寄与率を 87%と推定し，残りを CYP3A4 による代謝と仮定した。さらに，ゲムフィブロジル DDI 試験における M2 の AUC 変動データから
CYP2C8 による代謝のうち M2 を生成する割合を 67%と推定した。エンザルタミドの消失のうち 63%が M2 を介する経路であったため，M2 の生成における CYP3A4 の寄
与率は 5%と仮定した（表 9, 表 10）。
表9

エンザルタミドの代謝における CYP2C8 及び CYP3A4 の寄与率の推定値
代謝酵素

寄与率

CYP2C887%

CYP3A4

13%

代謝経路

寄与率

M2

58%

Other metabolites

29%

M2

5%

Other metabolites

8%48

表 10 ゲムフィブロジル併用時のエンザルタミド及び M2 の曝露の変化
エンザルタミド
実測値 13)

予測値

AUC432h Ratio

Cmax Ratio

AUC432h Ratio

Cmax Ratio

幾何平均比

2.53

0.82

2.18

1.02

90%信頼区間2.19-2.91

0.72-0.93

2.07-2.31

1.02-1.02

クライテリア¶--1.49-4.31

0.59-1.14M2
実測値 13)

予測値

AUC432h Ratio

Cmax Ratio

AUC432h Ratio

Cmax Ratio

幾何平均比

0.33

0.56

0.41

0.36

90%信頼区間0.28-0.38

0.49-0.65

0.40-0.43

0.35-0.38

クライテリア¶--

0.19-0.58

0.35-0.88

AUC432h ratio = ゲムフィブロジル併用時のエンザルタミドまたは M2 の AUC432h / ゲムフィブロジル非併用時のエン
ザルタミドまたは M2 の AUC432h
Ｃmax ratio = ゲムフィブロジル併用時のエンザルタミドまたは M2 の Cmax / ゲムフィブロジル非併用時のエンザルタ
ミドまたは M2 の Cmax

エンザルタミド及び M2 の P-gp 阻害及び誘導パラメータの選定を，ジゴキシンとの臨床 DDI 試験結果に基づき行った。エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与
した後ジゴキシンを単回経口投与すると，ジゴキシンの AUC は 1.29 倍，Cmax は 1.17倍に上昇した 14)。エンザルタミド及び M2 による P-gp 誘導作用を，リファンピシンによる小腸 P-gp 誘導の 3.5 倍と同じと仮定した時並びにリファンピシンによる肝臓 P-gp
誘導の 2.0 倍と同じと仮定した時，いずれもジゴキシンの曝露上昇を過小評価した（表 11）。一方で，P-gp の誘導無し（P-gp FI=1.0）と仮定した時は良好な予測性であった。P-gp 誘導を 3.5 倍とした時には，P-gp 阻害の Ki 値を in vitro で算出した値から 5分の 1 にすると実測の曝露上昇に近い予測結果が得られた。エンザルタミドと M2 のin vitro P-gp 阻害の IC50 値は 1~2 µmol/L 程度であったのに対し，P-gp 誘導は 10 µmol/L
程度から見られていた。P-gp 阻害に比べ誘導のポテンシャルは低いと考え，以降は Pgp 誘導が無く，in vitro の Ki 値に従って P-gp を阻害する仮定の下で DDI シミュレーシ
ョンを実施した。
49

表 11

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のジゴキシン AUC 及
び Cmax に与える影響の実測値と予測値

実測値 14)

予測値

クライテリアP-gp 誘導P-gp 阻害AUC ratio

Cmax ratio

-

-

1.29
(1.21-1.38)

1.17(1.06-1.29)

FI=3.5In vitro Ki

0.789(0.709-0.879)

0.828(0.767-0.893)

FI=2.0In vitro Ki

1.06(0.964-1.16)

1.09(1.02-1.17)

FI=1.0In vitro Ki

1.29(1.19-1.40)

1.38(1.30-1.47)

FI=3.5

1/5 × in vitro Ki

1.31(1.19-1.44)

1.41(1.31-1.51)--

0.91-1.83

0.86-1.59

FI：P-gp fold induction
AUC ratio 及び Cmax ratio は幾何平均比（90%信頼区間）を示す。
AUC ratio = エンザルタミド併用時のジゴキシンの AUC / エンザルタミド非併用時のジゴキシンの AUC
Ｃmax ratio = エンザルタミド併用時のジゴキシンの Cmax / エンザルタミド非併用時のジゴキシンの Cmax

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中濃度推移のシミュレーションにおいて，エンザルタミドは血漿中濃度の予測平均値が実測平均値と概ね重なり，個別データも 90%予測区間内に収まっており，予測性が良好であった（図16A）。一方，M2 は血漿中濃度を過大評価した（図 16B）。マスバランス試験において，M2 の消失の約 9%に CYP の関与が否定できない代謝物が検出された。CYP3A の自 己 誘導による反復投与後の血漿中濃度低下の可能性を考え，この代謝経 路 に
CYP3A が関与すると仮定した。その結果，M2 の血漿中濃度の予測性が改善した（図
16B）。

50

Enzalutamide Plasma Concentration (µg/mL)

A)
30
25
20
15
10
5
0

0

200

400

Predicted 95th percentile
Observed individual

600

800
Time (h)1000

Predicted 5th percentile
Observed mean

1200

1400

Predicted meanB)

M2 Plasma Concentration (µg/mL)

25

Predicted mean without autoinduction
Predicted mean with autoinduction
Observed individual
Observed mean

20

15

10

5

0

0

200

400

600

800
Time (h)

1000

1200

1400

図 16 エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中（A）エンザル
タミド濃度及び（B）M2 濃度の実測値と予測値
エンザルタミド 30, 60, 150, 240, 360, 480 及び 600 mg を単回経口投与（480 及び600 mg は 2 回投与）した時の血漿中エンザルタミド濃度（図 17A）及びエンザルタミ
ド 30, 60, 150, 240 及び 360 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時の血漿中エンザルタミド
51

濃度（図 17B）を予測した。広い用量範囲で，エンザルタミドの血漿中濃度推移を概ね予測できていた。
A)
600mg predicted

10

Enzalutamide plasma concentration (µg/mL)

600mg observed
480mg predicted
480mg observed
360mg predicted
360mg observed
240mg predicted

1240mg observed
150mg predicted
150mg observed
60mg predicted
60mg observed
30mg predicted

0.1

30mg observed

20

0

40

60
Time (h)

80

100

120

B)

Enzalutamide plasma concentration (µg/mL)

30

360mg predicted

25360mg observed
240mg predicted

20

240mg observed

15

150mg predicted
150mg observed

1060mg predicted
60mg observed

5030mg predicted
30mg observed

0

500

1000
Time (h)

1500

2000

図 17 エンザルタミドを複数用量で（A）単回及び（B）反復経口投与した時の血漿中エンザルタミド濃度の実測値と予測値
52

実測・予測とも平均値

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時，ミダゾラムの AUC は 86%，
Cmax は 77%低下した 13)。構築したエンザルタミド及びＭ2 の PBPK モデルを用いてミダゾラムとの DDI シミュレーションを行ったところ，AUC 及び Cmax の低下率を良く再現できていた（表 12）。エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のCYP3A に与える影響は，現在の PBPK モデルにより記述できていると考えられた。
表 12

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のミダゾラムの AUC
及び Cmax に与える影響の実測値と予測値
エンザルタミド

エンザルタミド

非併用時

併用時

AUC
(ng·h/mL)Cmax(ng/mL)AUC(ng·h/mL)Cmax(ng/mL)AUC ratio

Cmax ratio

実測値 13)32.0 (12.8)

9.98 (3.17)

4.22 (0.784)

2.29 (0.868)

0.14 (0.12-0.17)

0.23 (0.20-0.27)

予測値

34.4 (24.0)

9.56 (5.93)

4.03 (2.84)

1.91 (1.32)

0.12 (0.11-0.12)

0.19 (0.18-0.20)

クライテリア----

0.07-0.27

0.13-0.42

AUC 及び Cmax は平均（標準偏差）を，AUC ratio 及び Cmax ratio は幾何平均比（90%信頼区間）を示す。
AUC ratio = エンザルタミド併用時のミダゾラムの AUC / エンザルタミド非併用時のミダゾラムの AUC
Ｃmax ratio = エンザルタミド併用時のミダゾラムの Cmax / エンザルタミド非併用時のミダゾラムの Cmax

4.4. CYP3A 及び P-糖タンパク質が関わる複合的な薬物間相互作用評価基盤の応用 エンザルタミドとアピキサバン及びリバーロキサバンの薬物間相互作用シミュ
レーション –
4.4.1. 方法
DDI シミュレーションには，Simcyp Simulator の癌患者ポピュレーションを用いた。
癌患者ポピュレーションでは，年齢，身長，体重，血漿タンパク，ヘマトクリット等に健康成人とは異なる分布が設定されている。シミュレーションは，前立腺癌患者を想定し男性のみで，20-85 歳の年齢範囲で 100 人分発生させた仮想患者集団データにより実施した。エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回 55 日間反復経口投与し，50 日目にアピキサバン 10 mg またはリバーロキサバン 20 mg を単回経口投与した。血漿中アピ53

キサバン及びリバーロキサバン濃度を 5 日間シミュレーションし，AUC 及び Cmax の算出に用いた。
アピキサバン及びリバーロキサバンの PBPK モデルを構築する際，共に臨床での消化管吸収率を再現するために小腸 P-gp 活性を調節した。小腸 P-gp 活性には不確かさが大きいと考え，アピキサバン及びリバーロキサバンの消化管吸収における小腸 P-gp活性の寄与がエンザルタミドとの相互作用に与える影響を感度分析により検討した。
4.4.2. 結果
エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時，アピキサバンの AUC は30%程度低下し Cmax に大きな影響は無く，リバーロキサバンの AUC は 45%程度低下
し Cmax は 25%程度低下すると予測された（表 13）。
表 13

エンザルタミド 160 mg を 1 日 1 回反復経口投与した時のアピキサバン及びリ
バーロキサバンの AUC 及び Cmax に与える影響の予測値
アピキサバン

幾何平均比(90%信頼区間)

リバーロキサバン

AUC ratio

Cmax ratio

AUC ratio

Cmax ratio

0.691(0.672-0.709)

1.04(1.02-1.06)

0.552(0.535-0.571)

0.746(0.733-0.758)

AUC ratio = エンザルタミド併用時の基質薬の AUC / エンザルタミド非併用時の基質薬の AUC
Ｃmax ratio = エンザルタミド併用時の基質薬の Cmax / エンザルタミド非併用時の基質薬の Cmax

アピキサバン及びリバーロキサバンの消化管吸収における小腸 P-gp 活性の寄与がエンザルタミドとの DDI に与える影響を感度分析により調べた。小腸 P-gp 活性をモデ
ル構築で最適化した値の 10 分の 1 から 4 倍の範囲で変動させた時，AUC ratio 及び Cmax
ratio の変動は限定的であった（図 18）。小腸 P-gp 活性の不確実性がエンザルタミドとの DDI に及ぼす影響は大きくないと考えられた。

54

A)

B)
アピキサバン

AUCinf ratio

1

1

図 18

Cmax ratio

0.5

0.5
0

AUCinf ratio

Ratio

Ratio

1.5

リバーロキサバン

Cmax ratio

2.5

小腸P-gp SF

25

0
0.015

100

小腸P-gp SF

0.15

0.6

（A）アピキサバン及び（B）リバーロキサバンの小腸 P-糖タンパク質活性がエンザルタミドとの薬物間相互作用に及ぼす影響の感度分析

丸印は予測した AUCinf ratrio または Cmax ratio を示す。
赤線はモデル構築で最適化した小腸 P-gp 活性を示す。

4.5. 考察PBPK モデルによる P-gp 誘導の予測は難易度の高い領域である。その要因の一つとして，in vitro から in vivo への外挿の手順が確立していないことが挙げられる。
CYP3A4 では，本研究でエンザルタミドにも適用したように，CYP3A4 の強い誘導薬であるリファンピシンの in vitro と in vivo における誘導パラメータの乖離により補正することで，CYP3A4 誘導薬の in vivo における誘導能を予測することができる。しかしながら，P-gp 誘導では同じ手順を当てはめるには困難な点がある。P-gp 誘導作用を持つリファンピシンは P-gp 阻害作用も持つ。In vitro の P-gp 阻害パラメータの in vivoへの外挿もまた確立していない。そのため，リファンピシンの P-gp への影響は阻害と誘導が複合した実質的な影響としてモデル化する必要があり，他の薬剤のパラメータ補正に使うことはできない。P-gp 誘導作用のある薬剤は，薬剤ごとに in vivo での誘導について実質的な影響を推定する必要がある。エンザルタミドも P-gp 誘導作用と阻害作用を持つ薬剤である。臨床での P-gp 基質薬ジゴキシンへの実質的な影響は弱い阻害であり，PBPK モデル上でこの相互作用を再現するためにエンザルタミドの P-gp 誘導が影響しないという仮定を置いた。この仮定によりジゴキシンの AUC 上昇率を良好に予測できたが，Cmax は若干過大評価した。Cmax は吸収の影響を大きく受けるため，
この過大評価は実際には小腸 P-gp 誘導がモデルでの仮定より強いことが原因として考55

えられる。エンザルタミドによる小腸 P-gp 誘導の真の作用を知るにはエンザルタミド
を反復経口投与後の小腸 P-gp 発現量を定量したデータが必要であるが，このデータの入手は容易ではない。そのため，本研究でのエンザルタミドモデルは，臨床でのジゴキシンへの実質的な影響を記述できる”fit-for-purpose”のモデルとした。
エンザルタミドとアピキサバン及びリバーロキサバンの DDI シミュレーションにおいて，エンザルタミドはリバーロキサバンの血中曝露をアピキサバンより大きく低下させた。これには二つの理由が考えられる。一つは，リバーロキサバンではアピキサ
バンよりも高い CYP3A による代謝の寄与が推定されたこと，もう一つは，アピキサ
バンではリバーロキサバンよりも小腸 P-gp の寄与が大きいと考えられたことである。
第一部で考察した通り，アピキサバン及びリバーロキサバンの PBPK モデルにおける
CYP3A の寄与率は妥当な推定値であり，CYP3A 阻害薬及び誘導薬との相互作用を反映している。また，アピキサバンは低膜透過性の化合物であり，経口投与後糞中に未吸収のアピキサバンが排泄されていることから，小腸 P-gp により吸収が制限されていると考えられた。一方リバーロキサバンは高膜透過性の化合物であり，食事条件下での経口投与後の吸収率が 100%であったことからも，小腸 P-gp の影響は小さいと考えられた。アピキサバン及びリバーロキサバンのこれらの特性を考慮すると，エンザル
タミドによる CYP3A 誘導作用がリバーロキサバンで強く，アピキサバンでは P-gp 阻
害による血中曝露上昇の効果も加わるため，エンザルタミド併用時にアピキサバンに比べリバーロキサバンでより血中曝露が低下するシミュレーションとなったのは妥当な結果であった。
アピキサバンの第 Xa 因子阻害作用はアピキサバンの血中濃度に対して線形であるとの報告がある 66)。しかしながら，アピキサバンを 2.5，5 及び 10 mg 投与した時の血中濃度と安全性並びに有効性の臨床的エンドポイントとの間に関係性は見出されなか
ったが，これは有効性評価項目（症候性 VTE 及び VTE 関連死）と安全性評価項目（出血）の発生件数が少なかったことが原因である可能性がある。リバーロキサバン
においては，深部静脈血栓症（DVT）並びに肺塞栓症（PE）の治療にリバーロキサバ
56

ン 15 mg を 21 日間 1 日 2 回投与した後，DVT 及び PE の再発予防に 20 mg を 1 日 1 回投与した時の曝露と有効性及び安全性の関係について検討した報告がある 67)。リバー
ロキサバンの曝露と有効性（DVT 及び PE の再発）あるいは安全性（出血）との間に関係性が見られたが，イベントの発生件数は少なく曝露範囲も狭いため明確な曝露－
反応性を結論付けることはできなかった。アピキサバン及びリバーロキサバンでは共に曝露－反応関係が明確ではないためエンザルタミドとの併用によるこれら DOACsの薬効がどの程度減弱するか定量的に予測することは困難である。しかしながら，エンザルタミドによる相互作用の程度にアピキサバンとリバーロキサバンで差がある可能性が示されたことは，臨床における処方の意思決定の一助となり得る。
エンザルタミドは CYP3A に対し強い誘導薬であり，P-gp に対しては弱い阻害薬である。アピキサバン及びリバーロキサバンの小腸 P-gp 活性がエンザルタミド併用時の曝露変化に及ぼす影響を調べた感度分析の結果，小腸 P-gp 活性がエンザルタミドとアピキサバン及びリバーロキサバンとの相互作用に大きく影響しないと考えられたこと
は，エンザルタミドの CYP3A に対する作用に比べ P-gp に対する作用が小さいことを記述できているためであり，今回用いた PBPK 基盤が CYP3A と P-gp が関わる複合的な相互作用の予測に適用できることを示している。
4.6. 小括
エンザルタミドと M2 の in vitro での CYP3A 及び P-gp 誘導作用並びに P-gp 阻害作用を調べ，エンザルタミドと M2 は共に濃度依存的な CYP3A 及び P-gp の誘導並びに Psp 阻害作用を示すことが明らかとなった。また，P-gp 誘導は 10 µmol/L から見られており，IC50 値が 1~2 µmol/L 程度であった P-gp 阻害に比べ P-gp 誘導のポテンシャルは低い可能性がある。
エンザルタミドと M2 の PBPK モデルを構築し，エンザルタミドを反復経口投与後の血漿中エンザルタミド濃度及び M2 濃度を予測できることが示された。また，リファンピシンデータで補正した CYP3A4 誘導パラメータを用いることにより，臨床 DDI試験で見られたミダゾラムとの相互作用を再現できることが示された。ジゴキシンと57

の臨床 DDI 試験を再現するための P-gp 誘導及び阻害のパラメータ設定をし，P-gp に対する実質的な影響を予測できる”fit-for-purpose”モデルとして構築した。
エンザルタミドとアピキサバン及びリバーロキサバンの DDI を予測し，アピキサバ
ン及びリバーロキサバンの曝露低下の定量的な予測結果を示した。定量的な相互作用
情報を出すことで，臨床における処方の意思決定への貢献が期待できる。

58

5.

総括
アピキサバン及びリバーロキサバンの PBPK モデル構築において CYP3A の寄与率

並びに小腸 P-gp の消化管吸収への影響を推定し，CYP3A 及び P-gp が関わる複合的な
DDI について，既報の臨床 DDI を再現できるモデルを構築した。複数の CYP3A 及びP-gp の複合的な阻害薬並びに誘導薬を用いて DDI を評価し良好な予測性を得たことで，
CYP3A 及び P-gp が関わる複合的な DDI 評価基盤が構築できたと考えた。
エンザルタミドの CYP3A 及び P-gp の複合的な基質薬への影響を定量的に示すデー
タはこれまで無かったが，本研究により，アピキサバン及びリバーロキサバンの血中曝露に与える影響を定量的に予測した。CYP3A 及び P-gp に対する個別の影響を記述する薬物モデルを構築することで CYP3A 及び P-gp に対する複合的な影響も予測できると考えられ，この手順は他の薬剤に対しても適用可能と考えられた。

59

6.

謝辞
本研究の考察及び論文作成に当たり，ご指導ご鞭撻を賜りました明治薬科大学

物動態学教室教授

花田和彦先生に厚く御礼申し上げます。

本研究の論文作成に際し，ご指導ご助言を賜りました主査の明治薬科大学
子解析学教室薬教授

植沢芳広先生，副査の明治薬科大学

服部研之先生，並びに明治薬科大学

薬剤情報解析学教室

環境衛生学教室
講師

医療分教授

鈴木陽介先生に厚く御礼申し上げます。
本研究の機会を与えていただきましたアステラス製薬株式会社に心より感謝いたします。
本研究の遂行に際しご助言を賜り，また論文作成を励まし支えてくださいました小松完爾氏並びに Peter L. Bonate 博士に深く感謝いたします。
本研究の遂行に際しご助言を賜りました峯松剛博士，牛込文彦博士並びに Srinivasu
Poondru 博士に深く感謝いたします。
本研究の論文作成に際しご協力を賜りました齊藤正子博士に深く感謝いたします。
最後に，本研究の論文作成に際し快く理解と協力をしてくれた家族に感謝します。

60

7.

利益相反

申請者は，アステラス製薬株式会社の被雇用者である。本研究に関連するエンザルタ
ミドの非臨床及び臨床試験データは，アステラス製薬株式会社及びエンザルタミドの創製元である Medivation 社（現 Pfizer 社）により取得された。

61

8.

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