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経口投与された薬物は、バイオアベイラビリティ（フォアラル）に影響を与える多くの障壁の影響を受け、薬物および製剤の発生中に課題を引き起こします。生理学的にベースの薬物動態（PBPK）モデリングは、システムアプローチを通じて定量的予測を提供することにより、薬物および製剤の開発中に役立ちます。利用可能な3つのPBPKソフトウェアパッケージ（GI-SIM、SIMCYP®、およびGastroplus™）のパフォーマンスは、シミュレートされ、観察された薬物動態（PK）パラメーターを比較することにより評価されました。入力パラメーターの可用性は不均一で非常に多様であるため、この演習の結果を解釈するときは注意が必要です。さらに、この前向きシミュレーション演習は、API情報がまばらな詳細に限定されていたため、業界の将来のモデリングを代表するものではない可能性があります。43 Orbitoデータベースからのアクティブな医薬品成分（API）が演習のために選択されました。4000を超えるシミュレーション出力ファイルが生成され、2550を超える研究群施設とゼロの組み合わせと、オーバーラップでシミュレートされた約600のヒト臨床研究アームが生成されました。シミュレートされた研究武器の84％は、即時放出製剤の投与、11％の長期または遅延放出、および5％静脈内（i.v.）を表しています。i.v.のより高い割合曲線下の予測面積（AUC）は、口頭（p.o.）（37.2％）と比較して、観測された2倍（52.9％）内でしたが、P.O。製剤とソリューションは一般によく予測されました（64.7％および75.0％）。I.V.からの予測性能が低下しました。溶液と即時のリリースタブレットに、複雑さの各層との複合エラーを示します。全体的なパフォーマンスは、以前の大規模な評価に匹敵しました。AUCの一般的な過剰予測が、すべてのシミュレーションで1.56の平均倍数誤差（AFE）で観察されました。AFEは、43のAPIで0.0361から64.0の範囲で、25が過剰予測を示しています。いくつかのAPIでソフトウェアパッケージ間の不一致が観察され、最大のAPIはSIMCYPとGI-SIMのAFEの606、171、および81.7倍の違いですが、3つのソフトウェアプラットフォームで平均パフォーマンスが比較的一貫していました。
経口投与された薬物は、バイオアベイラビリティ（フォアラル）に影響を与える多くの障壁の影響を受け、薬物および製剤の発生中に課題を引き起こします。生理学的にベースの薬物動態（PBPK）モデリングは、システムアプローチを通じて定量的予測を提供することにより、薬物および製剤の開発中に役立ちます。利用可能な3つのPBPKソフトウェアパッケージ（GI-SIM、SIMCYP®、およびGastroplus™）のパフォーマンスは、シミュレートされ、観察された薬物動態（PK）パラメーターを比較することにより評価されました。入力パラメーターの可用性は不均一で非常に多様であるため、この演習の結果を解釈するときは注意が必要です。さらに、この前向きシミュレーション演習は、API情報がまばらな詳細に限定されていたため、業界の将来のモデリングを代表するものではない可能性があります。43 Orbitoデータベースからのアクティブな医薬品成分（API）が演習のために選択されました。4000を超えるシミュレーション出力ファイルが生成され、2550を超える研究群施設とゼロの組み合わせと、オーバーラップでシミュレートされた約600のヒト臨床研究アームが生成されました。シミュレートされた研究武器の84％は、即時放出製剤の投与、11％の長期または遅延放出、および5％静脈内（i.v.）を表しています。i.v.のより高い割合曲線下の予測面積（AUC）は、口頭（p.o.）（37.2％）と比較して、観測された2倍（52.9％）内でしたが、P.O。製剤とソリューションは一般によく予測されました（64.7％および75.0％）。I.V.からの予測性能が低下しました。溶液と即時のリリースタブレットに、複雑さの各層との複合エラーを示します。全体的なパフォーマンスは、以前の大規模な評価に匹敵しました。AUCの一般的な過剰予測が、すべてのシミュレーションで1.56の平均倍数誤差（AFE）で観察されました。AFEは、43のAPIで0.0361から64.0の範囲で、25が過剰予測を示しています。いくつかのAPIでソフトウェアパッケージ間の不一致が観察され、最大のAPIはSIMCYPとGI-SIMのAFEの606、171、および81.7倍の違いですが、3つのソフトウェアプラットフォームで平均パフォーマンスが比較的一貫していました。
Orally administered drugs are subject to a number of barriers impacting bioavailability (Foral), causing challenges during drug and formulation development. Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) modelling can help during drug and formulation development by providing quantitative predictions through a systems approach. The performance of three available PBPK software packages (GI-Sim, Simcyp®, and GastroPlus™) were evaluated by comparing simulated and observed pharmacokinetic (PK) parameters. Since the availability of input parameters was heterogeneous and highly variable, caution is required when interpreting the results of this exercise. Additionally, this prospective simulation exercise may not be representative of prospective modelling in industry, as API information was limited to sparse details. 43 active pharmaceutical ingredients (APIs) from the OrBiTo database were selected for the exercise. Over 4000 simulation output files were generated, representing over 2550 study arm-institution-software combinations and approximately 600 human clinical study arms simulated with overlap. 84% of the simulated study arms represented administration of immediate release formulations, 11% prolonged or delayed release, and 5% intravenous (i.v.). Higher percentages of i.v. predicted area under the curve (AUC) were within two-fold of observed (52.9%) compared to per oral (p.o.) (37.2%), however, Foral and relative AUC (Frel) between p.o. formulations and solutions were generally well predicted (64.7% and 75.0%). Predictive performance declined progressing from i.v. to solution and immediate release tablet, indicating the compounding error with each layer of complexity. Overall performance was comparable to previous large-scale evaluations. A general overprediction of AUC was observed with average fold error (AFE) of 1.56 over all simulations. AFE ranged from 0.0361 to 64.0 across the 43 APIs, with 25 showing overpredictions. Discrepancies between software packages were observed for a few APIs, the largest being 606, 171, and 81.7-fold differences in AFE between SimCYP and GI-Sim, however average performance was relatively consistent across the three software platforms.
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