Quantitative prediction of human pharmacokinetic responses to drugs via fluidically coupled vascularized organ chips

药代动力学 药理学 药品 药效学 肾 排泄 药物代谢 基于生理学的药代动力学模型 吸收(声学) 毒性 医学 顺铂 化学 体内 内科学 生物 化疗 材料科学 生物技术 复合材料
作者
Anna Herland,Ben Meir Maoz,Debarun Das,Mahadevabharath R. Somayaji,Rachelle Prantil‐Baun,Richard Novak,Michael J. Cronce,Tessa M. Huffstater,Sauveur S. F. Jeanty,Miles Ingram,Angeliki Chalkiadaki,David Benson Chou,Susan L. Marquez,Aaron Delahanty,Sasan Jalili‐Firoozinezhad,Yuka Milton,Alexandra Sontheimer-Phelps,Ben Swenor,Oren A. Levy,Kevin Kit Parker
出处
期刊:Nature Biomedical Engineering [Nature Portfolio]
卷期号:4 (4): 421-436 被引量:502
标识
DOI:10.1038/s41551-019-0498-9
摘要

Analyses of drug pharmacokinetics (PKs) and pharmacodynamics (PDs) performed in animals are often not predictive of drug PKs and PDs in humans, and in vitro PK and PD modelling does not provide quantitative PK parameters. Here, we show that physiological PK modelling of first-pass drug absorption, metabolism and excretion in humans—using computationally scaled data from multiple fluidically linked two-channel organ chips—predicts PK parameters for orally administered nicotine (using gut, liver and kidney chips) and for intravenously injected cisplatin (using coupled bone marrow, liver and kidney chips). The chips are linked through sequential robotic liquid transfers of a common blood substitute by their endothelium-lined channels (as reported by Novak et al. in an associated Article ) and share an arteriovenous fluid-mixing reservoir. We also show that predictions of cisplatin PDs match previously reported patient data. The quantitative in-vitro-to-in-vivo translation of PK and PD parameters and the prediction of drug absorption, distribution, metabolism, excretion and toxicity through fluidically coupled organ chips may improve the design of drug-administration regimens for phase-I clinical trials. Physiological modelling of first-pass metabolism using data from a robotic instrument that fluidically links relevant organ chips predicts human pharmacokinetic parameters for orally administered nicotine and for intravenously injected cisplatin.
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
1秒前
星辰大海的应助被Drop轩神采纳,获得10
1秒前
菜菜完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI6.4的应助被倒头就睡lo采纳,获得10
1秒前
土豪的不言完成签到,获得积分20
2秒前
2秒前
perty02完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
无花果的应助被001采纳,获得10
2秒前
xinluli发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
王童发布了新的文献求助10
4秒前
张桐林发布了新的文献求助10
4秒前
科研酒楼余完成签到,获得积分10
4秒前
zzz发布了新的文献求助10
4秒前
希望天下0贩的0的应助被沈yt采纳,获得10
5秒前
任性豆芽完成签到,获得积分10
5秒前
CarryLJR的应助被初景采纳,获得200
5秒前
宿敌发布了新的文献求助10
5秒前
潇洒的惋清的应助被2319374525采纳,获得10
5秒前
潇洒的惋清的应助被2319374525采纳,获得10
5秒前
潇洒的惋清的应助被2319374525采纳,获得10
5秒前
molihuakai的应助被花花采纳,获得10
5秒前
无花果的应助被水豚噜噜本人采纳,获得10
6秒前
6秒前
袁帅完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI2S的应助被研友_Z33zkZ采纳,获得10
6秒前
哈哈哈发布了新的文献求助10
6秒前
cube完成签到,获得积分10
7秒前
16494864发布了新的文献求助10
7秒前
Tangxuanyu发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
一天吃八顿完成签到 ,获得积分10
8秒前
刘晨飞发布了新的文献求助10
8秒前
lgd12138完成签到,获得积分20
8秒前
奋斗的米花完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
10秒前
打打的应助被哈哈哈采纳,获得10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Les Mots du discours 600
A Consideration on Use of Material Grades for Hull Structural Members Based on Fracture Toughness(Second Report) 500
AI Disclosure in Annual Reports: Evolution, Determinants, and Capital Market Participants’ Perceptions 500
5th World Conference on Detergents: Reinventing the Industry : Opportunities and Challenges 500
Erzählte Gnade 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8110666
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9517987
关于积分的说明 21516449
捐赠科研通 7688256
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3411898
关于科研通互助平台的介绍 2538782
邀请新用户注册赠送积分活动 2451572