PBPK & PBBM modeling softwarefrom discovery through regulatory filings...

山路を登りながらヒトや動物における、静脈、経口、口腔内、眼、経鼻、経肺、経皮、筋肉内、関節内、各投与時の薬物吸収に関する予測を行う薬物動態シミュレーションソフトウェアです．生体内での複雑な相互作用を考慮することができるため、薬物吸収の理論的な考察に役立ちます．
創薬の初期から開発まで広く利用することが可能であり、国内外の製薬企業をはじめ、大学、公的研究機関、各国の規制当局でも利用されています．
（FDA、EMA、PMDA ）GastroPlus ®は、ミシガン大学の Gordon Amidon 教授らが開発した計算モデルを Simulations

基本モジュールと10種類のオプションモジュールが用意されており、組み合わせて利用

Plus 社で発展させた Advanced Compartmental Absorption and Transit (ACAT) モデルをエンジすることで、以下を行うことが可能です

ンとして使用しています．

消化管吸収率、薬物動態パラメータの予測- 化合物ライブラリーのスクリーニングによる有望化合物の選定

Enteroheopatic circulation
StomachDuodenum

Jejunum1

Jejunum2

Ileum1

Ileum2

Ileum3

CaecumAsc.Colon

Unreleased

E
x
c
r

UndissolevedeDissolevedti- 絶食、摂食時の予測結果の比較による食餌の影響評価- IVIVE 手法によるファーストインヒューマン (FIH) や動物の用量推定

パラメータ感度分析- 吸収に影響を与える製剤パラメータの同定と製剤設計への活用

onLumenalPortal Vein

Degradation

Gall
BladerLiver

Gut wellMetabolism

Hepatic Artery

Systemic
Circulation

2 nd Compartment

母集団シミュレーション- 仮想の生物学的同等性試験の実施- 病態、小児の母集団に対する最適投与量の推定や投薬計画の策定

薬物間相互作用 (DDI) の予測- 薬物併用における安全性の確認

3 rd Compartment- 審査当局への申請データとして活用

in vitro - in vivo 相関 (IVIVC) の解析- デコンボリューションによる in vivo 溶出プロファイルの算出

ACAT モデルは、溶出、溶解、分解、析出、吸収、代謝、担体輸送など複雑な生体内での薬物挙動を in silico で表現することを可能にしています．

薬力学効果の予測- PBPK、PBBM、PD モデルによる有効投与量の推定

基本モジュール
機能

計算モデル詳細

消化管吸収率、薬物動態パラメータの予測

投与経路・剤形

目的の薬物に対してシミュレーションを実行することで、以下を予測することが可能です．複

経口投与

数の薬物について、まとめて予測することもできます．

静脈内投与：

消化管吸収率（Fa%)

門脈吸収率 (FDp%)

最高血中濃度（Cmax）

最高血中濃度到達時間（Tmax）

バイオアベイラビリティ（F%)

AUC0-inf

AUC0-tまた、血中濃度や吸収量の推移などをグラフに表示することが可能です．実測データも入力している場合は、シミュレーション結果と重ね合わせて比較することができます．

：

液剤、懸濁剤、カプセル剤、錠剤、コントロールリリース剤
急速注射、点滴

動物種
摂食・絶食：ヒト、ビーグル犬、アカゲザル、カニクイザル、ラット、マウス、ミニブタ

絶食のみ

ウサギ、ネコ：

複数の動物種では、摂食時と絶食時に対応しているので、両者の比較により食餌の影響を考察することも可能です．

溶出モデル
JohnsonWang-Flanagan

Instant Dissolution

Z-factor

Z-Factor を選択した場合、
in vitro の溶出デ—タ ( 溶出速度 vs pH) をフィッティングして、溶出モデルを決定します．
粒子サイズや粒度分布を考慮
粒子サイズや粒度分布 ( 階級数、標準偏差など ) を指定してシミュレーションを行うことが可パラメータ感度分析
吸収率や、バイオアベイラビリティに影響を与える重要なパラメータを検出するために、各パラメータの値を上下に振ったシミュレーションを行うことができます．影響を与えないパラメータを検出することにより、その後の実験回数の減少にも役立つことが期待されます．3D モードを利用すれば、2 つのパラメータの値を上下に振った計算を行うことも可能です．

母集団シミュレーション
仮想被験者を用いた母集団シミュレーションを実行し能です．

ナノ粒子への対応
粒子サイズに応じたナノファクターの設定により、溶解度を調整することができます．

シクロデキストリン製剤への対応
難溶性化合物に対して、その溶解性を向上させるため、シクロデキストリン製剤としてシミュ
レーションすることが可能です．

析出モデル
First Order（ 一次析出モデル）

Mechanistic（メカニスティック析出モデル）

ます．最大 2,500 名の異なる薬物動態、生理学的パラメー

First Order では、析出までの時間と析出サイズを入力します．
Mechanistic は、古典的核生成

タをもつ仮想被験者をランダムに生成し、模擬臨床試

理論に基づいており、界面張力と表面積係数を入力します．溶解度から界面張力を推算する

験を行うことが可能です．クロスオーバー試験では被ことも可能です．

験者間だけでなく、被験者自体の生理学的パラメータ
も 変 動 さ せ る こ と が 可 能 で す．ま た、オ プ シ ョ ン のPBPK モジュールを利用すれば、生成する母集団の年齢
範囲、人種、健康状態などを設定することもできます．

基本モジュール
膜透過モデルパラセルラールートとトランスセルラールートを考慮
分子サイズからパラセルラールートとトランスセルラールートの透過を算出することが可能です．パラセルラールートのモデルは、Zhmin と Adson から選択できます．分子サイズがない場合
は分子量から分子サイズを推算します．

in vitro 実測 データをヒト膜透過係数に変換
ヒト膜透過係数の実測値が含まれる化合物（約 40 種類）と in vitro 実測データ (Caco2 や
MDCK 、PAMPA など ) との相関式を作成します．それを利用して、別の化合物の実測データをヒ
ト膜透過係数 (Peff) に変換することが可能です．

薬物動態モデル

オプションモジュール
Additional Dosage Routes
基本モジュールで対応できる、経口、静脈投与に加えて、眼、経肺、経皮、皮下、筋肉、口腔内、関節内の各投与時のシミュレーションを可能にします．

ADMET Predictor®
シミュレーションに必要な物性値を化学構造から予測します．

Biologics
抗体医薬のシミュレーションを可能にします．モノクローナル抗体 (mAb) と 抗体 - 薬物複合体 (ADC) に対応しています．

Drug-Drug Interaction (DDI)
競合的および時間依存的な代謝やトランスポーターベースの薬物相互作用を予測します．
DDI 予測に必要なパラメータを持つ標準化合物データベースが搭載されています．

初回通過効果、血漿タンパク質非結合率を考慮

PBPKPlusTM

薬物動態に重要な影響を与える、初回通過効果や血漿タンパク質非結合率を考慮したシミュ

酵素やトランスポーター、タンパク質結合、血流などを組み込んだ、より生体に近い

レーションを行うことが可能です．

Physilogical based pharmacokinetic (PBPK) モデルの薬物動態シミュレーションを行いま腸管循環を考慮す．

通常のコンパートメントに、胆嚢のコンパートメントが追加されることにより、食餌後の胆嚢かPDPlusTM

ら十二指腸への薬物放出や再吸収を加味したシミュレーションを行うことが可能です．アシル

搭載されている pharmacodynamics (PD) モデルを実測の PD データにフィッテイングさ

グルクロナイド代謝物が腸肝循環により、小腸内腔部で親化合物に変換され、再吸収することをせ、投与内容（投与量、投与形態、投与計画）を変化させた場合の PD 効果を予測します．

考慮させることもできます．

PKPlusTM

1,2,3 - コンパートメントモデルを搭載

静脈と経口投与による血中濃度 - 時間曲線から薬物動態パラメータを算出します．

入力データに必要な PK パラメータが含まれている場合、1, 2, 3 - コンパートメントモデルによMetabolism & Transporter

るシミュレーションを行うことが可能です．

代謝酵素やトランスポーターによる影響を組み込んだシミュレーションを可能にします．
代謝物の生成を経時的に追うこともできます．

Optimization
シミュレーションで得られた血中濃度 - 時間曲線などの予測値を実測値に近づけるためのパラメータの最適化を行います．

IVIVCPlusTM
in vitro の溶出デ—タと in vivo の PK プロファイルから相関式を導出し、それを利用して別の製剤の血中濃度 - 時間曲線を in vitro の溶出デ—タから相関式を利用して予測します．

Additional Dosage Route モジュール
基本モジュールでの経口、静脈内投与に加え、
皮膚
（局所、
皮下）
、
口腔内、
肺
（鼻腔内、
呼吸器）
、

Intramuscular モデル

眼、
筋肉内、
関節内、
各投与ルートでのシミュレーションを可能にします．
これらのモデルはすべて、

単一コンパートメントとして、注射部位を表します。
即放性製剤、徐放性製剤などの筋肉内

メガファーマまたは米国 FDA と協力して開発されました．

への投与をシミュレーションします．

機能生理学モデル、
投与部位

Transdermal Compartmental Absorption Transit (TCATTM) モデル

ヒト：三角筋、
大腿四頭筋、
臀筋

角質層、表皮、真皮、皮脂、皮下組織、毛髪脂質、および毛芯のコンパートメントとして皮膚を表し、液体製剤 ( 液剤、ローション、懸濁液 )、半固体製剤 ( ジェル、クリーム、ローション、ペースト ) を含む剤形の経皮投与をシミュレーションすることができます．

ラット、
イヌ、
サル：四頭筋

Intraarticular モデル
膝の関節を滑液、軟骨、滑膜（内膜層と内膜下層）のコンパートメントとして表し、薬物の溶解、および滑液への注射剤投与（溶液、懸濁液、コントロールリリース）
後の軟骨および滑膜

生理学モデル、投与部位

組織への拡散を予測します。
組織の単位体積あたりの毛細血管の血流に基づいて、滑膜の内

ヒト：腕、
脚、
腹部、
背中、
顔面、
頭皮

ラット：全身膜下層を介して体循環に到達します。
デフォルトは膝関節モデルとなりますが、軟骨、体積、

ミニブタ：耳、
鼻、
首、
背中、
腹部、
横腹、
全身

マウス：全身膜のパラメータ変更により、他の関節モデルを作成することも可能です。
生理学モデル

Oral Cavity Compartmental Absorption Transit (OCCATTM) モデル
口腔、歯肉、口蓋、舌上、舌下、口底のコンパートメントとして口腔内を表し、舌下液剤、舌下錠、口

ヒト

サル

イヌ

ラット

マウス

腔スプレー、
バッカルパッチなどの剤形の口腔内投与シミュレーションをすることができます．
生理学モデル
ヒト

サル

イヌ

ウサギ

ユーザー定義のモデル

Pulmonary Compartment Absorption & Transit (PCATTM) モデル
鼻、気管支、細気管支、肺胞間質のコンパートメントとして表し、即時放出、注入溶液、注入粉末、気管内投与、スプレー剤などの剤形の経鼻、経肺投与をシミュレーションすることができます．
生理学モデルヒト（年齢によるパラメータの変更が可能）

イヌ

ラット

マウス

Transdermal Compartmental Absorption Transit

Oral Cavity Compartmental Absorption Transit

Pulmonary Compartmental Absorption Transit

Ocular Compartmental Absorption Transit

Ocular Compartment Absorption & Transit (OCATTM) モデル
角膜、結膜、房水、前側強膜、後部強膜、虹彩毛様体、脈絡膜、網膜、硝子体（前部、後部）のコンパートメントとして表し、点眼、硝子体注射、眼軟膏、硝子体・結膜インプラントなどの剤形における眼の前部・後部、硝子体内、結膜下インプラントへの投与をシミュレーションすることができます．
生理学モデル
ヒト

サル

ウサギ

Biologics モジュールPBPKPlusTM モジュール

抗体医薬のシミュレーションを可能にします．
急速静注、点滴静注、皮下注射、筋肉内注射により投

生理学的薬物動態（PBPK）シミュレーションを行うことを可能にします．PBPK シミュレーション

与されるモノクローナル抗体 (mAb) または抗体 - 薬物複合体 (ADC) をモデル化することができまは、標準的なコンパートメント PK シミュレーションとは異なり、各臓器に酵素やトランスポーす（．PBPKPlusTM モジュールが必要です）

ター、タンパク結合、血流などのデータを組み込むことで、より生体に近いシミュレーションを行う
ことができます．全組織の薬物濃度、薬物量を予測することができるため、標的組織や他の組織に到機能達する薬物量を見ることができます．最大 2,500 名の仮想被験者を用いた母集団 PBPK シミュレー

モノクローナル抗体 (mAb) の PBPK モデル

ションを行うことも可能です．

抗体の組織への取り組みを示す対流輸送、液相エンドサイトーシス機能mAb - FcRn
（新生児 FC 受容体）
結合、
pH 依存性結合動態を含む再利用
mAb の分布に対する特異的抗原 -mAb 相互作用の影響を含む間質空間での標的媒介除去

以下の生理学モデルを作成することができます．

エンドソーム内での内因性 IgG と治療用 mAb の間の FcRn への結合の競合

ヒト：以下の設定が可能です．

mAb の静脈内投与 (IV)、
皮下投与 (SQ)、筋肉内投与
カスタムモデルを作成できる柔軟性を備えた、ヒト、動物の生理学的パラメータ

抗体 - 薬物複合体 (ADC) の PBPK モデル

人種（米国人、
日本人、
中国人）

性別

病態
（肝硬変、
腎障害、
肥満）

生理状態
（妊娠）

年齢
（高齢者、
乳幼児）

各種動物：ラット、イヌ、サル、ウサギ、ミニブタ

異なる DAR（薬物抗体比）を有する複数の ADC 種の分布、除去プロセス※ 臓器サイズや酵素、
トランスポーターなどの種差を反映させることで動物モデルから非特異的メカニズムによって定義されたクリアランス

ヒトモデルへの外挿を行います．

標的受容体への結合、細胞内への取り込み、細胞リソソームでの除去

以下の組織モデルが準備されています．組織モデルのカスタマイズもできます．

毒素分子の放出とクリアランス
放出された毒素の代謝や腎による除去

Lung
Q = 0.1132
V = 0.15833
PStc = 0.0

Pulmonary
Artery2 つのタイプの脱共役モデル

Pulmonary
Vein

Alterial Supply
Q = 0.1135
V = 0.57

Venous ReturnQ = 0.1132
V = 1.13
Hepatic Altery
Q = 0.007

皮膚

心臓

脂肪

生殖器

脳

肺

動脈血

肝臓
静脈血

脾臓
赤色骨髄

腎臓

筋肉

黄色骨髄

他のモジュールと組み合わせて使用する事で、以下の機能を利用することも可能です．

Cymphatic-node

VenouslunctionLiver
Q = 0.0335
V = 1.6635
PStc = 0.0

SpieenQ = 0.0015
V = 0.10081
PStc = 0.0

Hepatic
Junction

Arterial

ACAT Gut
Q = 0.025
AdiposeQ = 0.0013
V = 1.91048
PStc = 0.0

blood cells

Vascular
space

FR R1
Kdeg

Interstitial
space

(1 -

)L

IgG

IgG
+

IgG-FcRn＊(1-FR) R1
IgG + Antigen

pH = 6.0

Kon,antigen
Koff,antigen

Ksyn,antigen Kdeg,antigen

IgG-FcRn

Kon

FcRn

Kon

FcRn

Koff

1/

Koff

+

FcRn
Kon

pH = 7.4

1/+

pH = 7.4

IgG-FcRn＊(1-FR) R2

IgG - Antigen

Kint,TMD

臓器コンパートメントの模式図

KidneyQ = 0.0213
V = 0.38929
PStc = 0.0

exchange via pores

IgG

Koff

Endosomal
space

Heart
Q = 0.0047
V = 0.10922
PStc = 0.0

FR＊R2

＊

(1 -

)L

ReproOrg
Q = 4.93e-4
V = 0.148
PStc = 0.0

YellowMarrow
Q = 8.54e-4
V = 0.52449
PStc = 0.0

MuccleQ = 0.0152
V = 9.2219
PStc = 0.0

Brain
Q = 0.0076
V = 0.41647
PStc = 0.0

Skin
Q = 0.0101
V = 3.51582
PStc = 0.0

RedMarrowQ = 0.0136
V = 0.83204
PStc = 0.0

RestOfBody
Q = 0.005
V = 1.3735
PStc = 0.0

抗体医薬の動態の PBPK モデルを表した概略図

PDPlusTM モジュール
血中濃度や特定の予測組織中濃度から、治療効果と副作用の薬力学モデルを構築します．
Metabolism & Transporter モジュール
in vitro データから各部位の 血中濃度 - 時間曲線予測や代謝物トラッキングを行います．
ADMET Predictor® モジュール
in silico データから PBPK モデルを作成します．
IVIVCTM モジュール
Mechanistic Absorption Model で、PBPK を考慮したデコンボリューションが可能です．
Biologics モジュール
モノクローナル抗体 (mAb)、
抗体 - 薬物複合体 (ADC) をモデル化することができます．

ADMET Predictor® モジュール

IVIVCPlusTM モジュール

シミュレーションに必要な物理化学的パラメータ、薬物動態、CYP 代謝動態パラメータを化学構造

in vitro - in vivo 溶出データ、in vitro 溶出データ - バイオアベイラビリティ間の相関式を導出しま式から予測します．様々なファイルフォーマットを読込むことができ、ユーザーが定義した入力用

す．導出された相関を用いて、異なる in vitro 放出速度を有する類似製剤の血中濃度‐時間曲線を予の in vitro 測定値を含めることもできます．

測することも可能です．

機能

機能

ADMET Predictor® モジュール - Physicochemical & Biopharmaceutical

デコンボリューション
血中濃度‐時間曲線、PK パラメータから、化合物の in vivo 放出速度やバイオアベイラビ

以下のパラメータを予測します．

リティを計算します．
以下 5 つの手法が用意されています．

物理化学的、生物薬剤学的プロパティ
pKa

logD vs pH

溶解度 vs pH

Mechanistic Absorption Model

Wagner-Nelson (1-compartment model)

ヒト血漿タンパク質結合

水中拡散係数水での過飽和傾向

Numerical Deconvolution

Loo-Riegelman (2-compartment model)

ウサギ角膜透過係数

ヒト分布容積ヒト膜透過係数

血液悩関門透過性

ECCS 分類

Loo-Riegelman (3-compartment model)

Mechanistic Absorption Model では、in vivo 放出速度を直接デコンボリューションする事ができます．
Metabolism & Transporter モジュールとの連携により、非線形化合物の飽和ク

トランスポーターに関するプロパティ
阻害剤分類モデル：OATP1B1, OATP1B3, OCT1, OCT2, OAT1, OAT3, P-gp, BCRP, BSEP

リアランス、小腸初回代謝、pH 依存溶解性、小腸のトランスポーター、タイトジャンクショ

基質分類モデル：OATP1B1, OATP1B3, OCT1, OCT2, OAT1, OAT3, P-gp, BCRP

ンの変化やイオン化 によって影響される吸収部位の依存を考慮できます．

Km 回帰モデル：OATP1B1, OATP1B3, OCT1, OCT2, OAT1, OAT3

IC50 回帰モデル：BSEP

相関式の導出選択されたデコンボリューション手法に応じて、in vitro - in vivo 溶出データ、in vitro 溶出
データとバイオアベイラビリティ間の相関式を導出します．相関式の関数として以下の 5

ADMET Predictor® モジュール - Metabolism

つが選択可能です．

以下のパラメータを予測します．
HLM 代謝予測

CYP 代謝予測

腎クリアランス

LinearPowershifting

scalingpolynomial (2 次または 3 次 )コンボリューション

Lung
Q = 0.1132
V = 0.15833
PStc = 0.0

Pulmonary
Arteryラット CLint

PulmonaryVein

単一または複数の薬物から導出された相関式を用いて、異なる in vitro 溶出 - 時間曲線を示

Alterial Supply
Q = 0.1135
V = 0.57

Venous ReturnQ = 0.1132
V = 1.13
Hepatic Altery
Q = 0.007
Cymphatic-node

Venouslunction

QSAR

N
N

N

F

O
O

N

Physicochemic
al / Metabolism
Endpoints

Liver
Q = 0.0335
V = 1.6635
PStc = 0.0

SpieenQ = 0.0015
V = 0.10081
PStc = 0.0

Hepatic
Junction

す類似した新規薬物の in vivo 溶出 - 時間曲線またはバイオアベイラビリティ - 時間曲線をArterial

ACAT Gut
Q = 0.025
AdiposeQ = 0.0013
V = 1.91048
PStc = 0.0

Heart
Q = 0.0047
V = 0.10922
PStc = 0.0

KidneyQ = 0.0213
V = 0.38929
PStc = 0.0

ReproOrg
Q = 4.93e-4
V = 0.148
PStc = 0.0

YellowMarrow
Q = 8.54e-4
V = 0.52449
PStc = 0.0

MuccleQ = 0.0152
V = 9.2219
PStc = 0.0

Brain
Q = 0.0076
V = 0.41647
PStc = 0.0

Skin
Q = 0.0101
V = 3.51582
PStc = 0.0

PBPK Modeling

計算します．
また血中濃度 - 時間曲線は、算出されたプロファイルを用いて構築することが可能です．

RedMarrowQ = 0.0136
V = 0.83204
PStc = 0.0

RestOfBody
Q = 0.005
V = 1.3735
PStc = 0.0

統計的検証
コンボリューションを実行した後、Cmax、AUC について、実測値、予測値、予測誤差、平均予
測誤差を出力します．
これらの統計は、FDA のガイダンスに記載されている相関関係の予測評価に使用することができます．

Drug-Drug interaction モジュール

Optimization モジュール

競合的、時間依存的な代謝、トランスポーターに基づく薬物相互作用を予測します．定常状態での阻いくつものパラメータが複雑に影響する生体系では、１つのパラメーターでフィッティングできる

害物質や誘導物質の存在有無による基質の曝露変化 ( AUC 比 ) を推定することや、DynamicDDI シ

モデルを構築しても、異なる投与量ではフィットしないケースがほとんどです．Optimization モ

ミュレーションを行って、二つの親薬物を同時投与した場合の基質、阻害物質や誘導物質、それらのジュールは、複数の投与量モデルですべてにフィッティングするより良いモデルを構築するため、代謝物の血中濃度 - 時間曲線を予測することが可能です．

複数のパラメータを同時にフィッティングを行います．

機能機能

定常状態における DDI シミュレーション

モデル構築

代謝性 DDI の場合にのみ行うことが可能です．阻害物質や誘導物質がある場合と無い場合実測値にフィットするシミュレーションモデルを構築します．小腸の長さと半径、各コンの基質の曝露変化 ( AUC 比 ) を予測することができます．DDI に対する消化管と肝臓の寄与

パートメントの通過時間、pH などを適切に設定することで、実測値と一致するモデルを構についても予測可能です．

築することができます．

また、FDA ドラフトガイダンスにしたがい、予測された AUC 比から、阻害物質や誘導物質をデコンボリューション

以下のように分類します．

ヒト、動物の in vivo データから薬物の挙動を表すパラメータ値の推定が可能です．

阻害物質：

weak：1.25 – 2

moderate：2 – 5strong：> 5

誘導物質：

weak：0.5 – 0.8

moderate：0.2 – 0.5

strong：< 0.2

投与・製剤パラメータの最適化目的とする血中濃度 - 時間曲線になるように、即放性製剤の投与量、投与間隔、粒径、粒子密Dynamic DDI シミュレーション
2 種の親化合物とそれらの代謝物について、ベースラインシミュレーション ( 相互作用を考慮しない ) とフルシミュレーション ( 相互作用を考慮 ) が順番に実行され、すべての化合物のシミュレーション結果 (Fa、FDp、F、Cmax、Tmax、AUC) と、2 つのシミュレーション結果の割合が表示されます．
DDI モジュールには、予測に必要なパラメータを持つ標準的な化合物の薬物動態モデルデー
タベースが搭載されています．各化合物にはコンパートメントモデルと PBPK モデルが含

度やコントロールリリース製剤の放出 - 時間曲線などを最適化することができます．

Metabolism & Transporter モジュール
Vmax と Km の入力値に基づいて消化管と肝臓における代謝や担体輸送の影響を組み込んだシ
ミュレーションを可能にします．

機能
基本モジュールでは、初回通過効果 (FPE%) を考慮したシミュレーションを行うことができままれます．

す．この場合、FPE% は常に一定となりますが、投与量や投与スピードによって FPE% は変化します．Metabolism & Transporter モジュールを使用する事で肝臓と小腸での飽和代謝や influx、
efflux による飽和担体輸送を反映させて、より精密なシミュレーションを行う事が可能になります．ユニットコンバーターを使用する事で、in vitro 実験から得られた Vmax、Km の単位をGastroPlus で使用される単位に変換することもできます．

Dynamic DDI シミュレーションの代謝部位（小腸、肝臓、その他の PBPK 臓器）でのシミュレーション濃度を用いて阻害剤の影響を予測

PDPlusTM モジュール搭載している標準的な薬力学モデルを実測値に適合させ、投与量、剤形、投薬計画の変化による PD
効果への影響を予測します．
最小の副作用で最大曝露を得るために必要な用量決定もできます．

機能以下の薬力学モデルが用意されています．
Direct Link

：Linear, Log Linear, Emax, Sigmoid Emax

Indirect Link

：Class 1 ~ 4, Phase-nonspecific cell killing

Other：Phase-nonspecific cell killing (for tumor PBPK/PD modeling)

Simulations Plus 社製品
ロゴをクリックしていただくと各製品の概要ページが閲覧いただけます．

175 を超える ADMET 物性値を分子構造から予測することができるソフトウエアです．
ユーザーデータに基づいた予測モデルを構築することやリード化合物の同定から最適化など幅広く利用いただくことができます．

PKPlusTM モジュール
GastroPlus でのシミュレーションに必要となるノンコンパートメント解析（NCA）や 1,2,3 コン
パートメントモデルの PK パラメータを、静脈内投与（IV）、経口投与（PO）のデータから算出します．
線形、非線形シミュレーションの両方がサポートされています．
PKPlus で得られたパラメータを自申請用 PK データ解析、Nonparametric Superposition、複数回投与シミュレーションの実行、またそれらのレポート作成支援のためのソフトウエアです．

動的に GastroPlus に入力させることができます．
米国薬局方 (UPS) のパドル法、バスケット法、フロースルー法、回転ディスク法による in vitro での製剤の機能崩壊および溶出をシミュレーションするソフトウエアです．

各コンパートメントモデル解析では以下のパラメータを算出します．
Vd

CL

K

Cmax

Ka

LagTime

シミュレーションを通して、in vitro における膜透過性試験から重要な情報を明らかにするためのソフト
ウェアです．

経口 F（IV と PO から算出）- 製品のトライアルリクエストについては こちら からご連絡ください -血中濃度 - 時間曲線の R2

お問い合わせ先

ノーザンサイエンスコンサルティング株式会社
https://www.northernsc.co.jp/index.php

Apr 2021