Industry Perspective on Contemporary Protein-Binding Methodologies: Considerations for Regulatory Drug-Drug Interaction and Related Guidelines on Highly Bound Drugs

药品 药物与药物的相互作用 切断 一致性 药理学 医学 计算机科学 风险分析(工程) 透视图(图形) 数据挖掘 内科学 物理 量子力学 人工智能
作者
Li Di,Christopher Breen,Robert Chambers,Sean Eckley,Robert E. Fricke,Avijit Ghosh,Paul Harradine,J. Cory Kalvass,Stacy Ho,Caroline A. Lee,Punit Marathe,E.J. Perkins,Mark G. Qian,Susanna Tse,Zhengyin Yan,Maciej J. Zamek‐Gliszczynski
出处
期刊:Journal of Pharmaceutical Sciences [Elsevier BV]
卷期号:106 (12): 3442-3452 被引量:90
标识
DOI:10.1016/j.xphs.2017.09.005
摘要

Regulatory agencies have recently issued drug-drug interaction guidelines, which require determination of plasma protein binding (PPB). To err on the conservative side, the agencies recommend that a 0.01 lower limit of fraction unbound (fu) be used for highly bound compounds (>99%), irrespective of the actual measured values. While this may avoid false negatives, the recommendation would likely result in a high rate of false positive predictions, resulting in unnecessary clinical studies and more stringent inclusion/exclusion criteria, which may add cost and time in delivery of new medicines to patients. In this perspective, we provide a review of current approaches to measure PPB, and important determinants in enabling the accuracy and precision in these measurements. The ability to measure fu is further illustrated by a cross-company data comparison of PPB for warfarin and itraconazole, demonstrating good concordance of the measured fu values. The data indicate that fu values of ≤0.01 may be determined accurately across laboratories when appropriate methods are used. These data, along with numerous other examples presented in the literature, support the use of experimentally measured fu values for drug-drug interaction predictions, rather than using the arbitrary cutoff value of 0.01 as recommended in current regulatory guidelines.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
123dyj发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
科研通AI6.2的应助被黄锐采纳,获得30
刚刚
79999完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
阿玺发布了新的文献求助10
2秒前
Mollymama发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
科研通AI6.2的应助被lacia采纳,获得10
3秒前
Hello的应助被青海姜超采纳,获得10
4秒前
zhangyu发布了新的文献求助10
4秒前
帝轩泽发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
MashiroLin完成签到,获得积分10
5秒前
故里发布了新的文献求助10
6秒前
lhbuj发布了新的文献求助10
7秒前
qwer完成签到 ,获得积分10
7秒前
pin发布了新的文献求助10
8秒前
烟花的应助被qi采纳,获得10
8秒前
FashionBoy的应助被Yany采纳,获得10
9秒前
佰态完成签到 ,获得积分10
9秒前
Wells完成签到,获得积分10
10秒前
molihuakai的应助被Mole采纳,获得10
10秒前
11秒前
小张医生完成签到,获得积分10
11秒前
霜烬染完成签到,获得积分10
12秒前
思源的应助被石宇采纳,获得10
12秒前
金发光完成签到,获得积分10
13秒前
Mollymama完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
万能图书馆的应助被Liangang采纳,获得10
15秒前
马哈哈发布了新的文献求助10
15秒前
隐形曼青的应助被小小怪采纳,获得10
16秒前
16秒前
16秒前
17秒前
17秒前
酷波er的应助被niu采纳,获得10
18秒前
酷波er的应助被xuwen采纳,获得10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
The Art of Interactive Teaching 600
Computational Chemical Reaction Engineering: Modeling, Simulation, and Design with MATLAB 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
CLSI C56QG Examples of Hemolyzed, Icteric, and Lipemic/Turbid Samples Quick Guide 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7800868
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9335550
关于积分的说明 20474529
捐赠科研通 7392525
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3326479
关于科研通互助平台的介绍 2473394
邀请新用户注册赠送积分活动 2344317