综述：肺转运体建模及其对吸入药物处置的影响

《Pharmacological Reviews》：Modeling lung transporters and their influence on inhaled drug disposition

本综述系统阐述了肺转运体在吸入药物处置中的关键作用，探讨了如何将转运体表达与功能数据整合入生理药代动力学（PBPK）模型，以优化吸入药物的模型引导剂量选择，对提高呼吸系统疾病治疗水平具有重要意义。

　　

Abstract

通过吸入途径给药是治疗呼吸系统疾病的一种有吸引力的方法。有效的肺部给药可产生快速的治疗效果，最大限度地减少全身毒性，并增强整体公共卫生应对能力，特别是在大流行期间使用口服吸入产品（OIDPs）时。然而，评估吸入药物在气道内的药代动力学（PK）特性具有挑战性。计算机（in silico）建模，特别是使用生理药代动力学（PBPK）模型，已成为一种重要的临床转化工具，它整合了体外（in vitro）、体内（in vivo）和离体（ex vivo）肺模型数据，以改进对吸入药物肺部暴露的预测。开发有效的PBPK模型需要更深入地了解影响药物处置的因素。膜转运体可显著影响气道PK，但关于其在人呼吸道中的作用和表达仍存在知识空白。本综述探讨了：1）关于肺转运体定位、表达及其对吸入药物PK潜在影响的临床前和临床研究；2）关于转运体表达和定位的矛盾数据；3）影响转运体表达的因素，如炎症过程和疾病。我们总结了参与吸入药物处置的转运体、药物特异性参数以及当前考虑转运体参与的PBPK模型和方法。只有少数研究量化了肺中的转运体蛋白水平，特别是针对呼吸系统疾病的研究，这限制了利用肺表达水平信息来开发增强型PBPK模型的能力。总体而言，全面了解肺转运体及其对药物处置的影响对于估算和优化吸入疗法的模型引导剂量至关重要。

Introduction

治疗呼吸系统疾病的药物可以通过不同途径给药。虽然可以使用肠外和肠内给药药物，但由于难以到达肺部的作用部位，这些途径在实现最佳药物递送方面可能存在挑战。药物的渗透受到肺部复杂结构的阻碍，其支气管和肺泡区域的上皮厚度不一，肺泡和支气管血液屏障处存在不渗透的紧密连接，这些连接影响上皮通透性并会发生与疾病相关的结构改变（如炎症诱导的血管收缩）。此外，蛋白质结合和亲脂性等药物特性也会改变药物从体循环向肺部的渗透。

相比之下，通过吸入将药物直接递送至肺部具有多种益处，可改善治疗结果，包括增加靶位点的药物暴露、起效迅速、降低全身暴露（从而减少不良反应）以及提高患者依从性⁵。鼻腔给药也具有优势，如灌注迅速、绕过肝脏首过代谢以及鼻腔通透性更高等⁶。因此，人们持续关注开发用于呼吸系统疾病的吸入疗法以及用于局部和全身靶点的鼻腔给药疗法。

对于仿制药开发，美国FDA（U. S. Food and Drug Administration）会发布产品特定指南（PSGs），用于建立拟议仿制药与其参比制剂（RLD）之间的生物等效性（BE）⁸。FDA目前针对局部作用的口服吸入药物器械组合产品（OIDPs）建立BE的范式采用基于选项的格式，用于评估产品性能、全身暴露和局部药物递送的等效性。当受试OIDP与其参比制剂（RLD）符合制剂相同性标准时，申请人可选择使用体外（in vitro）和体内（in vivo）药代动力学研究来评估BE。具体的体外和体内PK BE研究组合取决于药品，可能因活性药物成分溶解度、口服生物利用度和制剂总体复杂性等因素而异。无论是否满足制剂相同性标准，申请人也可选择使用更传统的方法来建立BE，该方法除体外和体内PK BE研究外，还包括一项比较临床终点或药效学（PD）BE研究。

监管机构在建立OIDPs的BE方面方法各异。例如，欧洲药品管理局（EMA）使用“治疗等效”一词，并推荐逐步评估流程。日本药品医疗器械局（PMDA）遵循FDA的“证据权重”方法。巴西卫生监管局（ANVISA）概述了两种情形。

建立OIDPs BE的一个重大挑战是，很少有研究能直接提供关于局部作用口服吸入药物在作用部位递送的信息。由于难以获取气道样本进行分析，测量肺组织PK十分困难。虽然可以使用支气管肺泡灌洗液（BALF）和尿素法计算上皮衬里液（ELF）中的药物浓度¹⁴，但支气管镜检查是一种侵入性且成本高昂的操作，无法为PK研究重复进行。痰液是获取肺组织PK的另一种替代方法，但许多受试者即使采用诱导技术也无法产生痰液，且痰液中测得的药物浓度往往变异性很大^15,16。呼出气冷凝物（EBC）作为一种获取气道药物PK的无创方法已被探索，但冷凝物中浓度低且多变带来了分析挑战，因此该方法仍处于实验阶段。正如这些测量局部药物浓度所面临的挑战所表明的，我们需要计算建模方法来帮助更好地了解肺组织PK以及可能提供作用部位药物递送间接信息的全身PK。为支持模型准确性，这些方法理想情况下应纳入转运体信息及其对药物渗透的影响。

The interplay between pulmonary processes and their impact on pulmonary PK

鉴于这些挑战，计算机（in silico）建模是一种有用的工具，它整合了来自体外（in vitro）、体内（in vivo）和离体（ex vivo）肺模型的相关知识。生理药代动力学（PBPK）建模可以预测药物在肺内不同区域的暴露情况。开发稳健的肺部PBPK模型需要了解决定口服吸入药物PK的不同因素：1）药物沉积和溶解；2）传导气道中的黏液纤毛清除和肺泡巨噬细胞清除。

Membrane transporters expressed in the lung

膜转运体主要有两个超家族：ATP结合盒（ABC）转运蛋白，它们利用ATP水解获得的能量来转运底物，起到外排泵的作用；以及人溶质载体（SLC）转运蛋白，它们依赖底物浓度梯度，起到摄取或内流泵的作用²⁵。ABC转运蛋白包括多药耐药蛋白1（MDR1），亦称P-糖蛋白（P-gp）；多药耐药相关蛋白（MRP）；和乳腺癌耐药蛋白（BCRP）。

Quantification of membrane transporter expression

要理解膜转运体的作用，量化正常和病理条件下单个蛋白质的绝对表达和功能至关重要。许多呼吸系统疾病以炎症为特征，已知炎症会影响其他器官中的转运体水平^38,39。传统上，使用转运体特异性抑制剂或底物评估膜转运体的影响，但这些并非总是可用，且该方法耗时且可能缺乏特异性。

Factors influencing the expression of drug transporters in the lung

有证据表明，人口统计学因素（如种族、性别、年龄）和病理生理学（如气道疾病、吸烟状况）均可影响药物转运体表达^29,42。例如，发现女性捐赠者肺中MRP3、MRP5、MRP8、OCT1和OCTN1等膜转运体的蛋白表达比男性捐赠者高出两倍以上，其中MRP8差异最大（女性高出7.3倍），尽管样本量较小（n=4女性，n=3男性）³⁰。

Impact of disease on drug transporter expression

几项研究表明，肺部因炎症或其他疾病发生的病理生理变化会影响转运体蛋白水平，但结果常常不一致。例如，Mukherjee等人报道，与健康细胞相比，受损的Calu-3上皮细胞中OCT1和OCTN2表达增加了50%，OCT3表达略有增加⁴⁷。类似地，哮喘患者中的MRP1和MRP2表达高于健康对照⁴⁶。相反，Berg等人发现，与健康组织相比，囊性纤维化（CF）患者肺组织中的P-gp和BCRP表达降低。

Impact of drug transporter expression on inhaled drugs

肺中膜转运体的存在会影响吸入药物底物的停留时间。这些转运体的快速摄取和清除会降低治疗效果，而外排清除可能导致药物积累，可能引起不良反应^54,55。该领域的研究强调了肺转运体在药物在肺系统内积累中的作用。例如，在小鼠中，由Mrp3和Oatp4c1介导的甲氨蝶呤积累已被证明会影响其肺部PK和功效。

Hydrophilic and lipophilic characteristics and role of transporters

口服吸入药物通常是亲水性的，并且是肺转运体的底物。例如，用于治疗哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）的毒蕈碱拮抗剂和β₂受体激动剂具有高亲水性和低渗透性，并且是OCT/N转运体的底物⁶³。类似地，β-内酰胺类、多粘菌素类（两亲性）、头孢羟氨苄和ACE抑制剂等药物已知是PEPT1和PEPT2的底物^64,65。

亲脂性药物主要通过被动跨细胞扩散进入上皮细胞，而亲水性药物则依赖转运蛋白介导的摄取或细胞旁路途径。

The relevance of drug transporters for specific drug classes

药物转运体在各种药物类别处置中的作用及其对药物PK的潜在影响总结在表格2和4中。虽然我们旨在纳入所有相关数据，但需要注意的是，许多研究是在细胞系或动物模型中进行的，这些模型可能无法完全代表人呼吸道。准确了解人气道上皮中的转运体对于开发合适的PBPK模型至关重要。

Incorporating lung transporter localization, expression, and drug-specific affinity data into PBPK models to inform the dosing of inhalational drugs

与传统的房室PK模型不同，计算机（in silico）PBPK模型包含代表身体各个器官的房室，并整合了有关目标物种生理因素（如器官血流量、组织体积、药物转运体和药物代谢酶的丰度）的知识以及药物特异性参数（如药物的理化特性，如蛋白或组织结合、脂溶性、渗透性和电离度）、对药物转运体和代谢酶的亲和力以及特定于吸入药物的参数（如沉积、溶解和肺清除率）。

Conclusion

根据文献，肺转运体显然可以影响吸入药物的暴露。肺是继肝脏和肾脏之后表达多种药物转运体的器官。然而，研究肺转运体表达具有挑战性，因为表达水平在气管、支气管和肺泡之间存在差异。尽管存在这种复杂性，此类研究至关重要。mRNA和蛋白表达分析均显示出不一致的结果，强调了进行稳健的定量靶向绝对蛋白质组学（QTAP）研究的必要性。由于许多呼吸系统疾病涉及炎症，而炎症会改变转运体表达，因此在健康和有疾病状态的肺组织中进行QTAP研究对于开发能够准确预测不同患者群体肺部PK的PBPK模型至关重要。最终，对肺转运体及其对药物处置影响的机械性理解将实现吸入药物的模型引导剂量优化，从而改善呼吸系统疾病患者的治疗效果。