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ICH M12 Drug Interaction Studies: Summary of the Efforts to Achieve Global Convergence

指南 协调 背景(考古学) 医学 药品 药理学 范围(计算机科学) 药物开发 人口 重症监护医学 管理科学 计算机科学 病理 工程类 生物 环境卫生 古生物学 物理 声学 程序设计语言
作者
Kelly A. Reynolds,Xinning Yang,Sheila Annie Peters,Vikram Sinha,H.O. Heymann,Luiza Novaes,Heidi J. Einolf,Shujun Fu,Motohiro Hoshino,Li Li,Elin Lindhagen,So Miyoshi,Katsuhiko Mizuno,Venkatesh Pilla Reddy,Matthias S. Roost,Ryota Shigemi,Xiaolu Tao,Meng‐Syuan Yang,Sylvia Zhao,Carolien Versantvoort
出处
期刊:Clinical Pharmacology & Therapeutics [Wiley]
卷期号:118 (1): 33-44 被引量:8
标识
DOI:10.1002/cpt.3625
摘要

The ICH M12 Guideline on Drug Interaction Studies is the result of a harmonization process led by global regulatory and industry experts with experience in drug–drug interaction (DDI) assessments and interpretation. The Expert Working Group (EWG) built on areas of regional consensus and identified solutions to topics lacking initial consensus. This article describes the topics addressed in the guideline, with emphasis on areas that required extensive discussion. It mentions topics that were the subject of comments during the public consultation period. The scope of the guideline is pharmacokinetic DDIs mediated by metabolic enzymes and drug transporters. It describes in vitro and clinical DDI studies and predictive modeling evaluations conducted during drug development. The understanding of DDI liability, in the context of the intended patient population, guides the development of risk management strategies. In the in vitro area, this article describes the considerations that support the use of experimentally measured fraction unbound for drugs with > 99% protein binding, modification of several in vitro criteria used to recommend a clinical DDI study and modification of DDI assessment for metabolites. Areas of close attention by the EWG for clinical evaluation included the use of endogenous biomarker studies, the use of nested DDI studies, and the establishment of no‐effect boundaries. The article indicates the value of describing a general process for evaluating UGT‐mediated DDIs, although specific criteria are not available. The guideline describes the current understanding of the role of predictive modeling in DDI evaluation. The topics described in this article can stimulate further growth in the science of DDI assessments.
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