健康状態と病理状態下での空間的な脳内薬物曝露を研究するための3次元脳ユニットネットワークモデル

The 3D Brain Unit Network Model to Study Spatial Brain Drug Exposure under Healthy and Pathological Conditions.

• Esmée Vendel
• Vivi Rottschäfer
• Elizabeth C M de Lange

抄録

目的:

我々は、異なる（正常と疾患）条件下での脳内薬物の空間-時間的分布を理解するために、3D脳ユニットネットワークモデルを開発しました。我々の主な目的は、疾患によって引き起こされた薬物輸送過程の変化が、脳外細胞液（ECF）内の空間的な薬物分布に与える影響を研究することです。

PURPOSE: We have developed a 3D brain unit network model to understand the spatial-temporal distribution of a drug within the brain under different (normal and disease) conditions. Our main aim is to study the impact of disease-induced changes in drug transport processes on spatial drug distribution within the brain extracellular fluid (ECF).

方法:

次元脳ユニットネットワークは、脳毛細血管が脳ＥＣＦを取り囲む複数の接続された単一の３次元脳ユニットで構成されている。モデルは、脳ＥＣＦ内の薬物の分布と結合した血漿内の未結合薬物の分布を含み、脳毛細血管血流、受動的な傍細胞および超細胞ＢＢＢ輸送、能動的なＢＢＢ輸送、脳ＥＣＦ拡散、脳ＥＣＦバルクフロー、および特異的および非特異的な脳組織結合を組み込んでいる。これらのプロセスのすべては、疾患条件下で変化する可能性がある。

METHODS: The 3D brain unit network consists of multiple connected single 3D brain units in which the brain capillaries surround the brain ECF. The model includes the distribution of unbound drug within blood plasma, coupled with the distribution of drug within brain ECF and incorporates brain capillaryblood flow, passive paracellular and transcellular BBB transport, active BBB transport, brain ECF diffusion, brain ECF bulk flow, and specific and nonspecific brain tissue binding. All of these processes may change under disease conditions.

結果:

本研究では、脳組織特性の変化が脳心電図内の薬物濃度に有意な影響を与えることを明らかにした。

RESULTS: We show that the simulated disease-induced changes in brain tissue characteristics significantly affect drug concentrations within the brain ECF.

結論:

我々は、3D脳内ユニットネットワークモデルが、脳内ECF内の空間-時間的薬物濃度を支配する因子の相互依存性を理解するための優れたツールであることを示している。さらに、このモデルは、正常状態と疾患状態の両方の下で、既存の薬物の空間-時間的な脳内ECF濃度を予測するのに役立つ。

CONCLUSIONS: We demonstrate that the 3D brain unit network model is an excellent tool to gain understanding in the interdependencies of the factors governing spatial-temporal drug concentrations within the brain ECF. Additionally, the model helps in predicting the spatial-temporal brain ECF concentrations of existing drugs, under both normal and disease conditions.