Translational pharmacokinetic-pharmacodynamic analysis in the pharmaceutical industry: an IQ Consortium PK-PD Discussion Group perspective

制药工业 药物开发 转化研究 药物发现 药品 药代动力学 医学 药理学 药效学 药学 生物信息学 生物 病理
作者
Harvey Wong,Tonika Bohnert,Valeriu Damian‐Iordache,Christopher R. Gibson,Cheng‐Pang Hsu,Anu Shilpa Krishnatry,Bianca M. Liederer,Lin Jing,Qiang Lü,Jerome T. Mettetal,Daniel R. Mudra,Marjoleen Nijsen,Patricia Schroeder,Edgar Schuck,Satyendra Suryawanshi,Patrick Trapa,Alice Tsai,Haiqing Wang,Fan Wu
出处
期刊:Drug Discovery Today [Elsevier BV]
卷期号:22 (10): 1447-1459 被引量:21
标识
DOI:10.1016/j.drudis.2017.04.015
摘要

With inadequate efficacy being the primary cause for the attrition of drug candidates in clinical development, the need to better predict clinical efficacy earlier in the drug development process has increased in importance in the pharmaceutical industry. Here, we review current applications of translational pharmacokinetic-pharmacodynamic (PK-PD) modeling of preclinical data in the pharmaceutical industry, including best practices. Preclinical translational PK-PD modeling has been used in many therapeutic areas and has been impactful to drug development. The role of preclinical translational PK-PD modeling in drug discovery and development will continue to evolve and broaden, given that its broad implementation in the pharmaceutical industry is relatively recent and many opportunities still exist for its further application.

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