该研究针对中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)中的溶解度问题,实验考察人工制造的多成分环境对溶解度的影响,并利用所获数据进行数学建模总结相关规律。实验采用递进...该研究针对中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)中的溶解度问题,实验考察人工制造的多成分环境对溶解度的影响,并利用所获数据进行数学建模总结相关规律。实验采用递进式设计,分别研究了单一成分背景(黄芩苷、小檗碱和甘草酸)、两成分背景(黄芩苷+甘草酸、黄芩苷+小檗碱和甘草酸+小檗碱)和三成分背景(黄芩苷+甘草酸+小檗碱)对葛根素溶解度影响的变化趋势,从而建立多成分环境对葛根素溶解度影响的数学回归模型方程。展开更多
中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)中的渗透性评价,需多成分作为整体来开展研究,即使在研究具体某一成分时,也应将其放在多成分环境中审视。该实验以此为原则,将葛根...中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)中的渗透性评价,需多成分作为整体来开展研究,即使在研究具体某一成分时,也应将其放在多成分环境中审视。该实验以此为原则,将葛根芩连汤中的高含量成分作为多成分环境影响因素,考察葛根素的肠渗透性,运用在体肠单向灌流模型,对葛根素肠渗透性的相关参数进行测定,评价其他高含量成分对其肠渗透性的影响。实验结果表明不同比例的黄芩苷、甘草酸和小檗碱对葛根素的肠渗透性均有一定的影响,甘草酸能显著抑制葛根素的肠吸收,高浓度小檗碱会促进葛根素的吸收。该研究结果表明中药生物药剂学分类系统的渗透性评价充分考虑多成分环境中其他成分的影响是重要的研究思想。展开更多
该研究是中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)用于中成药评价的实例,重点评估可能影响多成分吸收时序的溶出同步性问题。实验采用HPLC测定复方葛根芩连片中9种成分在不...该研究是中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)用于中成药评价的实例,重点评估可能影响多成分吸收时序的溶出同步性问题。实验采用HPLC测定复方葛根芩连片中9种成分在不同溶出介质中不同时间点的累积溶出百分率,绘制体外溶出曲线,采用相似因子(f2)和聚类分析进行溶出曲线的相似性比较分析,结果表明在水介质中,峰7和峰8(黄芩苷)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)相似性较差,相似因子均为43;在p H 7.4介质中,峰7和峰8(黄芩苷)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)相似性较差,相似因子分别为31和45;其他介质中各峰所代表的成分与2号参比峰(葛根素)均相似性较好。该实验表明峰3,4,5和6(小檗碱)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)具有完全同步溶出的特性;峰1和峰9所代表的成分与2号参比峰(葛根素)具有基本完全同步溶出的特性;峰7和峰8(黄芩苷)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)不具有同步溶出的特性。展开更多
目的:建立替格瑞洛(ticagrelor)与竞争性抑制剂酮康唑(ketoconazole)及时间依赖性抑制剂地拉韦啶(delavirdine)联合应用的药物相互作用(DDIs)的动态模型和PKPD模型。采用该DDIs模型和PKPD模型预测两种不同类型的抑制剂对替格瑞洛药动学...目的:建立替格瑞洛(ticagrelor)与竞争性抑制剂酮康唑(ketoconazole)及时间依赖性抑制剂地拉韦啶(delavirdine)联合应用的药物相互作用(DDIs)的动态模型和PKPD模型。采用该DDIs模型和PKPD模型预测两种不同类型的抑制剂对替格瑞洛药动学特征和药效学的影响,为指导临床合理用药提供理论依据。方法:通过文献检索以及ADMET Predictor预测,收集获取替格瑞洛、酮康唑和地拉韦啶的理化性质参数、生物药剂学参数、药物代谢酶促反应参数、人体生理参数等;同时收集替格瑞洛与代谢物AR-C124910XX的血药浓度(PK)及药效学(PD)数据,建立并验证三者的生理药动学(physiologically based pharmacokinetic,PBPK)模型与血药浓度(PK)-药效学(PD)结合模型。结合酮康唑与地拉韦啶的酶抑制参数与酶降解速率常数,分别建立其与替格瑞洛的DDIs动态模型,预测2种抑制剂引起替格瑞洛及其活性代谢物的药动学变化的过程;再根据PKPD结合模型,预测两种抑制剂对替格瑞洛的药效影响。结果:替格瑞洛与酮康唑的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的2.07倍、3.70倍及3.76倍;替格瑞洛与地拉韦啶的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的1.66倍,2.66倍和2.68倍。替格瑞洛的PKPD结合模型显示,酮康唑会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有大幅度增加,分别增加至单独服用的1.80倍、1.27倍、1.67倍和3.11倍;地拉韦啶会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有较大程度增加,分别增加至单独服用的1.83倍、1.27倍、1.91倍和3.23倍。结论:从药物相互作用结果分析,抑制剂酮康唑、地拉韦啶会使替格瑞洛的血药浓度大幅度增加。对于替格瑞洛而言,2种抑制剂分别与其联合使用时,替格瑞洛的剂量均需要调整。从药效学预测模型结果分析,在当前服用剂量下酮康唑和地拉韦啶建议不与替格瑞洛联合使用,否则将带来临床上的高风险。展开更多
文摘该研究针对中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)中的溶解度问题,实验考察人工制造的多成分环境对溶解度的影响,并利用所获数据进行数学建模总结相关规律。实验采用递进式设计,分别研究了单一成分背景(黄芩苷、小檗碱和甘草酸)、两成分背景(黄芩苷+甘草酸、黄芩苷+小檗碱和甘草酸+小檗碱)和三成分背景(黄芩苷+甘草酸+小檗碱)对葛根素溶解度影响的变化趋势,从而建立多成分环境对葛根素溶解度影响的数学回归模型方程。
文摘中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)中的渗透性评价,需多成分作为整体来开展研究,即使在研究具体某一成分时,也应将其放在多成分环境中审视。该实验以此为原则,将葛根芩连汤中的高含量成分作为多成分环境影响因素,考察葛根素的肠渗透性,运用在体肠单向灌流模型,对葛根素肠渗透性的相关参数进行测定,评价其他高含量成分对其肠渗透性的影响。实验结果表明不同比例的黄芩苷、甘草酸和小檗碱对葛根素的肠渗透性均有一定的影响,甘草酸能显著抑制葛根素的肠吸收,高浓度小檗碱会促进葛根素的吸收。该研究结果表明中药生物药剂学分类系统的渗透性评价充分考虑多成分环境中其他成分的影响是重要的研究思想。
文摘该研究是中药生物药剂学分类系统(biopharmaceutics classification system of Chinese materia medica,CMMBCS)用于中成药评价的实例,重点评估可能影响多成分吸收时序的溶出同步性问题。实验采用HPLC测定复方葛根芩连片中9种成分在不同溶出介质中不同时间点的累积溶出百分率,绘制体外溶出曲线,采用相似因子(f2)和聚类分析进行溶出曲线的相似性比较分析,结果表明在水介质中,峰7和峰8(黄芩苷)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)相似性较差,相似因子均为43;在p H 7.4介质中,峰7和峰8(黄芩苷)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)相似性较差,相似因子分别为31和45;其他介质中各峰所代表的成分与2号参比峰(葛根素)均相似性较好。该实验表明峰3,4,5和6(小檗碱)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)具有完全同步溶出的特性;峰1和峰9所代表的成分与2号参比峰(葛根素)具有基本完全同步溶出的特性;峰7和峰8(黄芩苷)所代表的成分与2号参比峰(葛根素)不具有同步溶出的特性。
文摘目的:建立替格瑞洛(ticagrelor)与竞争性抑制剂酮康唑(ketoconazole)及时间依赖性抑制剂地拉韦啶(delavirdine)联合应用的药物相互作用(DDIs)的动态模型和PKPD模型。采用该DDIs模型和PKPD模型预测两种不同类型的抑制剂对替格瑞洛药动学特征和药效学的影响,为指导临床合理用药提供理论依据。方法:通过文献检索以及ADMET Predictor预测,收集获取替格瑞洛、酮康唑和地拉韦啶的理化性质参数、生物药剂学参数、药物代谢酶促反应参数、人体生理参数等;同时收集替格瑞洛与代谢物AR-C124910XX的血药浓度(PK)及药效学(PD)数据,建立并验证三者的生理药动学(physiologically based pharmacokinetic,PBPK)模型与血药浓度(PK)-药效学(PD)结合模型。结合酮康唑与地拉韦啶的酶抑制参数与酶降解速率常数,分别建立其与替格瑞洛的DDIs动态模型,预测2种抑制剂引起替格瑞洛及其活性代谢物的药动学变化的过程;再根据PKPD结合模型,预测两种抑制剂对替格瑞洛的药效影响。结果:替格瑞洛与酮康唑的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的2.07倍、3.70倍及3.76倍;替格瑞洛与地拉韦啶的DDIs动态模型显示,合用后替格瑞洛在体内的Cmax,AUC0-inf和AUC0-t值均增加,分别增加至单独服用的1.66倍,2.66倍和2.68倍。替格瑞洛的PKPD结合模型显示,酮康唑会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有大幅度增加,分别增加至单独服用的1.80倍、1.27倍、1.67倍和3.11倍;地拉韦啶会使替格瑞洛在体内的I48h(%),AUEC0-t及AUEC0-inf和t1/2值均有较大程度增加,分别增加至单独服用的1.83倍、1.27倍、1.91倍和3.23倍。结论:从药物相互作用结果分析,抑制剂酮康唑、地拉韦啶会使替格瑞洛的血药浓度大幅度增加。对于替格瑞洛而言,2种抑制剂分别与其联合使用时,替格瑞洛的剂量均需要调整。从药效学预测模型结果分析,在当前服用剂量下酮康唑和地拉韦啶建议不与替格瑞洛联合使用,否则将带来临床上的高风险。