藥物-藥物相互作用（drug-drug interaction，DDI）研究是藥物研發(fā)過程中必不可少的考察要素，其引起的有效性及安全性隱患曾是導致藥物撤市的重要原因，例如特非那定、鹽酸米貝拉地爾、溴芬酸鈉、曲格列酮、西利伐他汀、依曲替酯等。由于此類安全性事件的累積，隨著藥物研發(fā)中對DDI機制的探討和對DDI風險的認識，監(jiān)管機構先后發(fā)布了多版藥物-藥物相互作用研究技術指導原則，為DDI研究的設計和實施提出指導和建議。
歐洲藥品管理局（EMA）于2013年1月頒布了《Guideline on the investigation of drug interactions》；美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA)于2020年1月頒布了《In Vitro Drug Interaction Studies-Cytochrome P450 Enzyme- and Transporter-Mediated Drug Interactions》指導原則終版；中國國家藥品監(jiān)督管理局（NMPA）于2021年1月頒布了《藥物相互作用研究技術指導原則》試行版；ICH于2022年7月頒布了《M12 on drug interaction studies》指導原則初稿。
本文主要參考NMPA《藥物相互作用研究技術指導原則》的相關內容，分析解讀體外代謝酶（主要為cytochrome P450 Enzyme, 即CYP酶）介導的DDI研究的基本策略和試驗要素，以支持科學合理的設計與實施DDI研究。如果體外試驗提示有DDI風險，研究者應該參照相應的指導原則進行臨床DDI試驗。
代謝是藥物（或前藥）在體內清除或發(fā)生生物轉化的重要機制。如果藥物對代謝酶具有誘導或抑制作用，或以代謝消除作為體內消除的主要途徑，則發(fā)生代謝相關的藥物相互作用的可能性較大。通常需要在臨床首次人體給藥試驗前開展體外代謝酶介導的DDI研究，確定研究藥物是否是代謝酶的底物或抑制劑和誘導劑，并確定其抑制或誘導的方式。建議研究者一般應該采用體外的方法評估研究藥物是否為CYP1A2, CYP2B6, CYP2C8, CYP2C9, CYP2C19, CYP2D6和CYP3A的底物。當化合物的代謝不是經(jīng)上述主要代謝酶時，有必要進行其它代謝酶的研究，如：CYP2A6, CYP2J2, CYP4F2, CYP2E1, MAO, FMO, XO, AO, CES, UGTs等。結合體外和人體PK數(shù)據(jù)，當某種代謝酶對藥物的總消除貢獻≥25%時，建議使用該代謝酶的強指針抑制劑和/或誘導劑進行臨床DDI研究。同上，推薦評估研究藥物是否為CYP1A2, CYP2B6, CYP2C8, CYP2C9, CYP2C19, CYP2D6和CYP3A的抑制劑。在抑制結果分析中，需借助模型公式進行預測推算。首選較為簡單保守的基礎模型。若根據(jù)預設cut-off標準，提示可能存在臨床DDI作用，則需要采用靜態(tài)機制模型或動態(tài)模型（如PBPK模型），或是開展臨床DDI研究進一步評估。對于可逆性酶抑制的基礎模型，計算公式為R1 = 1 + (Imax,u/ Ki,u)，通過計算研究藥物的穩(wěn)態(tài)最大游離血漿濃度（Imax,u）與其體外游離抑制常數(shù)(Ki,u)的比值，推算存在和不存在研究藥物時指針底物的固有清除率比值（R1）。對于作為CYP3A抑制劑的口服給藥藥物，建議采用藥物劑量/250 mL作為藥物的腸腔濃度(Igut)替代系統(tǒng)暴露濃度（Imax,u），推算R1, gut，則公式修改為R1, gut = 1 + (Igut/ Ki,u)。當R1值≥1.02或R1, gut值≥11，建議采用靜態(tài)機制模型和/或PBPK模型或開展臨床DDI試驗進一步評估藥物相互作用的可能性。對于時間依賴性酶抑制作用的評估較為復雜。由于酶失活引起酶功能的動態(tài)改變近似于一個簡單的動態(tài)方程，基礎模型參數(shù)包括了酶的表觀一級失活速率常數(shù)(kobs)、酶的表觀一級降解速率常數(shù)(kdeg)、半數(shù)最大失活的游離抑制劑濃度（KI,u)和最大失活速率常數(shù)(kinact)，計算公式為R2 = (kobs + kdeg)/ kdeg，此處kobs = (kinact × 50 × Imax,u) / (KI,u + 50 × Imax,u)。當R2值≥1.25，建議采用靜態(tài)機制模型和/或PBPK模型或開展臨床DDI試驗進一步評估藥物相互作用的可能性。在伴隨其他酶抑制作用時，如果僅檢測酶的活性，可能掩蓋酶誘導作用，因此推薦以底物探針的mRNA水平和/或酶活性作為檢測指標評估酶誘導作用。此外，由于CYP3A4和CYP2C酶誘導均依賴于孕烷X受體(Pregnane X receptor, PXR)的活化，因此在研究起始階段可僅評估藥物對CYP1A2、CYP2B6、CYP3A4的作用，若CYP3A4結果為陰性，可不必對CYP2C進行研究。反之，則需檢測藥物對CYP2C的誘導作用。
評估研究藥物對代謝酶潛在誘導作用的方法主要有以下三種：
(1)差異倍數(shù)分析法（fold-change method)：
通過使用已知陽性和陰性對照化合物確定的cut-off值來校準系統(tǒng)，考察與研究藥物共培養(yǎng)時CYP酶的mRNA水平的差異變化倍數(shù)。若在研究藥物存在的情況下，酶的mRNA水平≥2倍且呈現(xiàn)濃度依賴性增加，則認為具有潛在的誘導作用；如果酶的mRNA水平<2倍，但研究藥物的誘導倍數(shù)大于陽性對照誘導倍數(shù)的20%，則不能排除對酶誘導的可能性，建議進一步試驗確認。
(2)基礎動力學模型（basic kinetics models):
酶誘導作用基礎模型計算公式為R =1 / [1 + (d × Emax × 10 × Imax,u) / (EC50 + (10 × Imax,u))]，其中EC50為半數(shù)效應濃度，Emax為最大誘導效應，Imax,u最大血漿游離藥物濃度，d為比例因子（通常設為1）。如R值≤0.8，提示研究藥物在體內可能具有潛在的誘導作用。
(3)相關性法（correlation methods):
直接計算Imax,u/EC50比值或是計算相對誘導分數(shù)(RIS) =(Emax × Imax,u) / (EC50 + Imax,u)，根據(jù)對同種酶的一系列已知誘導劑的RIS誘導分數(shù)或Imax,u/EC50比值的校準曲線，確定臨床誘導效應的大小（例如，在存在和不存在誘導劑時探針底物AUC的比率，AUCR)。如AUCR≤0.8，則認為研究藥物在體內可能具有潛在的誘導作用。
如果上述方法提示研究藥物對代謝酶具有潛在的誘導作用，則應使用機制模型或敏感的指針底物進行臨床DDI研究，以進一步研究藥物對代謝酶的誘導作用。
研究藥物代謝物的DDI風險評估通常從體外試驗開始，且策略通常與原形藥物相同。如下所述，應對體內暴露量高或藥理活性顯著的代謝物的DDI風險進行評價。
當代謝物為活性代謝物或貢獻50%以上的整體活性時，需要進行代謝酶底物研究，詳細方法見上文中“確定研究藥物是否為代謝酶的底物”部分內容。
以下幾種情況需要進行代謝物酶抑制的體外研究：（1）代謝物極性小于原形藥物，且AUCmetabolite ≥ 25% × AUCparent；（2）代謝物極性大于原型藥物，且AUCmetabolite ≥ 100% × AUCparent；（3）代謝物具有可能引起TDI的預警結構，且AUCmetabolite ≥ 25% × AUCparent和AUCmetabolite ≥ 10% × the AUC of the total drugs。詳細方法見上文中“確定研究藥物是否為代謝酶的抑制劑”部分內容。
在藥物開發(fā)過程中，DDI研究是評估新藥風險-獲益的關鍵環(huán)節(jié)。在評價代謝酶介導的藥物相互作用潛力中，通常體外試驗是關鍵的第一步。體外試驗分析結果結合體外-體內模型公式推算，可提示是否需要以及如何開展臨床DDI研究，進而為臨床DDI風險控制策略提供參考，包括：藥物劑量選擇、替代治療、不同DDI情況下以及不同患者群體的用藥禁忌等。
有濟醫(yī)藥DMPK部已經(jīng)建立了完善的藥物代謝酶介導的藥物相互作用評價的技術平臺和體系，開展了100余項的相關研究，并根據(jù)指導原則的最新要求持續(xù)更新、完善，提供更好的、全方位的DDI評價相關技術服務。
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