综述：抗体-药物结合物人体药代动力学和药效学预测的转化方法：从实验室到临床应用的复杂性问题解决

《Current Pharmacology Reports》：Translational Approaches for Human Pharmacokinetics and Pharmacodynamics Prediction of Antibody-drug Conjugates: Bridging Complexity from Bench to Bedside

抗体偶联药物（ADC）的体内行为预测主要依赖体外到体内 extrapolation（IVIVE），其方法包括严格生理缩放和直接使用体外参数。IVIVE用于预测药物分布、评估疗效及优化剂量，但传统体外模型存在局限性。新型技术如器官芯片和3D组织oids能提升预测准确性，并需结合allometric缩放等补充方法。

　　

摘要

综述目的

抗体药物偶联物（ADCs）的药代动力学（PK）和药效动力学（PD）特性十分复杂，因为它们同时具有大分子和小分子的特性。传统的体内PK/PD研究耗时且成本高昂。近年来，人们越来越重视利用体外数据来预测体内行为。本综述旨在举例说明ADC开发中的这些方法，描述所采用的关键技术，并探讨当前体外参数的局限性以及新型体外测试系统的出现。

最新研究进展

从体外到体内的外推（IVIVE）是利用体外参数预测ADC体内行为的主要策略。这些方法被广泛用于预测ADC及其组分的分布、评估临床疗效、优化给药方案、为药物设计提供机制性见解以及评估药物相互作用（DDI）风险。从方法论上讲，IVIVE主要通过两种方式实现：首先是通过严格的生理学缩放将参数外推到生物体水平；其次是将体外参数直接作为模型输入。同时，异速生长缩放提供了一种额外的经验性转换方法。然而，由于ADC独特的作用机制和结构复杂性，从传统体外实验获得的参数可能与实际的体内条件存在偏差。新型体外技术（如器官芯片和3D类器官系统）的进步有助于弥合这一差距。研究表明，将这些先进体外系统的数据整合到预测模型中可以显著提高模型的性能和转化可靠性。

总结

在ADC的开发过程中，基于体外参数预测体内行为已成为一种重要的辅助策略。本综述系统地总结了如何利用体外参数来预测体内的PK/PD特性、评估DDI风险并指导药物设计的优化，并通过已发表的研究实例来说明其应用和结果。此外，尽管异速生长缩放属于经验性方法，但它作为一种转化工具起到了补充作用。虽然传统的体外系统仍存在局限性，但新型体外技术的进步将进一步提高这些预测方法的准确性。

图形摘要

综述目的

抗体药物偶联物（ADCs）的药代动力学（PK）和药效动力学（PD）特性十分复杂，因为它们同时具有大分子和小分子的特性。传统的体内PK/PD研究耗时且成本高昂。近年来，人们越来越重视利用体外数据来预测体内行为。本综述旨在举例说明ADC开发中的这些方法，描述所采用的关键技术，并探讨当前体外参数的局限性以及新型体外测试系统的出现。

最新研究进展

从体外到体内的外推（IVIVE）是利用体外参数预测ADC体内行为的主要策略。这些方法被广泛用于预测ADC及其组分的分布、评估临床疗效、优化给药方案、为药物设计提供机制性见解以及评估药物相互作用（DDI）风险。从方法论上讲，IVIVE主要通过两种方式实现：首先是通过严格的生理学缩放将参数外推到生物体水平；其次是将体外参数直接作为模型输入。同时，异速生长缩放提供了一种额外的经验性转换方法。然而，由于ADC独特的作用机制和结构复杂性，从传统体外实验获得的参数可能与实际的体内条件存在偏差。新型体外技术（如器官芯片和3D类器官系统）的进步有助于弥合这一差距。研究表明，将这些先进体外系统的数据整合到预测模型中可以显著提高模型的性能和转化可靠性。

总结

在ADC的开发过程中，基于体外参数预测体内行为已成为一种重要的辅助策略。本综述系统地总结了如何利用体外参数来预测体内的PK/PD特性、评估DDI风险并指导药物设计的优化，并通过已发表的研究实例来说明其应用和结果。此外，尽管异速生长缩放属于经验性方法，但它作为一种转化工具起到了补充作用。虽然传统的体外系统仍存在局限性，但新型体外技术的进步将进一步提高这些预测方法的准确性。

图形摘要