ヒトと前臨床動物の経口バイオアベイラビリティー相関の予測

Prediction of the Oral Bioavailability Correlation Between Humans and Preclinical Animals.

• Samin Beheshti
• Ali Shayanfar

抄録

背景:

ヒトにおける薬物の経口バイオアベイラビリティーの実験的決定は、コストと時間がかかるため、通常は前臨床動物を用いて行われます。動物のデータはヒトのデータから予測できると考えられているが、その信頼性には疑問がある。本研究の目的は、構造パラメータに基づいてヒトと動物のバイオアベイラビリティーデータの相関関係を予測できるかどうかを明らかにすることである。

BACKGROUND: Experimental determination of a drug's oral bioavailability in humans is cost and time consuming; therefore, is usually performed on preclinical animals. It is believed that animal data are predictive of human data; however, there are some doubts regarding the reliability of this concept. The aim of this study is to clarify whether it is possible to predict a correlation between human and animal bioavailability data based on structural parameters.

方法:

ヒトおよび前臨床動物（ラットおよびイヌ）に対する薬物の経口バイオアベイラビリティーデータを文献から収集した。構造記述子（アブラハム溶解パラメータ、トポロジカル極表面積（TPSA）、分配係数の対数（logP）、pH=6.8における分配係数の対数（logD））をACD/Labsソフトウェアを用いて算出した。データは、ヒトと前臨床動物間の経口バイオアベイラビリティのパーセンテージ偏差（PD）によって2つのクラスに分けた（PD＜40％：クラスI、PD＞40％：クラスII）。構造パラメータを用いて各薬剤のクラスを予測するために、分類ベースのモデルを用いた。

METHODS: Oral bioavailability data of drugs for humans and preclinical animals (rats and dogs) were collected from the literature. Structural descriptors [Abraham solvation parameters, topological polar surface area (TPSA), logarithm of partition coefficient (logP) and logarithm of distribution coefficient at pH = 6.8 (logD)] were calculated by ACD/Labs software. Data were divided into two classes by percentage deviation (PD) of oral bioavailability between humans and preclinical animals (PD < 40%: class I and PD > 40%: class II). Classification-based models were used to predict the class of each drug using structural parameters.

結果:

その結果、logDがヒトと動物における経口バイオアベイラビリティーの相関性を評価するための主要なパラメータであることが明らかになった。さらに、logP、TPSA、エイブラハムソルベーションパラメータに基づくロジスティック回帰を用いて開発したモデルは、75％の精度で薬物のクラスを予測することが可能であることが明らかになった。

RESULTS: The results of this study revealed that logD is the main parameter for evaluation of the correlation between oral bioavailability in humans and animals. Moreover, the developed models using logistic regression based on logP, TPSA and Abraham solvation parameters are able to predict the class of a drug with 75% accuracy.

結論:

本研究で得られた構造パラメータおよび開発されたモデルを用いて、動物、すなわちラットおよびイヌとヒトにおける経口バイオアベイラビリティーの間に許容可能な相関関係を有する化合物を見つけることができる。

CONCLUSION: The structural parameters and developed models in this study can be used to find compounds that have an acceptable correlation between oral bioavailabilities in animals, i.e., rats and dogs, and humans.