个体化胃肠生理参数对区域药物吸收预测的影响研究

为解决PBBM模型在结肠吸收和缓释制剂预测中的精度不足问题，研究人员通过IntelliCap技术获取个体化pH和转运时间数据，结合GastroPlus与GI-Sim模型对比分析。结果表明，个体数据未显著提升预测准确性，但揭示了当前小肠模型的有效性及结肠吸收预测的改进需求，为优化药物开发策略提供关键依据。

　　

药物吸收预测是药物开发中的关键环节，而生理药代动力学模型（Physiologically Based Biopharmaceutics Modeling, PBBM）因其能整合药物特性、生理参数和生物药剂学数据，成为重要工具。然而，现有模型在预测结肠区域吸收和缓释制剂（Extended-Release, ER）时仍存在显著误差，主要依赖群体平均生理数据可能掩盖个体差异。这一问题直接影响药物剂型设计和临床疗效评估，亟需探索个体化参数能否提升预测精度。

AstraZeneca R&D Gothenburg（阿斯利康研发哥德堡中心）的研究团队利用IntelliCap智能胶囊技术，实时监测12名受试者的个体胃肠pH和转运时间，结合两种PBBM软件（GastroPlus和GI-Sim），对比了默认模型与个体化模型对BCS I类药物美托洛尔（metoprolol）和BCS III类药物AZ3的吸收预测效果。研究通过绝对平均折叠误差（Absolute Average Fold Error, AAFE）评估C_max、AUC_0-t和相对生物利用度（F_rel）的预测准确性，相关成果发表于《International Journal of Pharmaceutics》。

关键技术方法

1. IntelliCap动态监测：实时获取个体胃肠pH和转运时间；
2. 双模型验证：采用GastroPlus和GI-Sim分别构建默认与个体化PBBM；
3. 药动学参数分析：基于AAFE量化C_max、AUC_0-t和F_rel的预测偏差；
4. 跨化合物对比：选择高渗透性（美托洛尔）与低渗透性（AZ3）代表药物，模拟6-14小时缓释场景。

研究结果

1. 默认模型表现稳定：美托洛尔6小时释放的AAFE为1.15-1.32，与个体模型（1.18-1.45）无显著差异；
2. 结肠预测局限凸显：AZ3的个体模型AAFE达1.23-1.72，仍高于可接受阈值，反映结肠吸收机制复杂性；
3. 软件差异：GI-Sim对14小时缓释的预测略优（AAFE 1.35-1.40 vs GastroPlus 1.56-1.68）。

结论与意义
该研究证实，当前PBBM对小肠吸收预测已较成熟，但结肠吸收的精准建模仍需突破。个体化参数虽未显著提升整体精度，却揭示了药物溶解度（solubility）、渗透性（permeability）与区域生理的动态交互作用。这一发现为优化ER制剂设计和监管决策（如生物豁免）提供了重要依据，同时呼吁开发更精确的结肠特异性模型。研究由欧盟“Horizon 2020”计划（COLOTAN项目）资助，凸显了跨学科技术（如智能胶囊与计算建模）在生物药剂学中的融合价值。