A Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling Approach to Predict Disease–Drug Interactions: Suppression of CYP3A by IL-6

CYP3A型 类风湿性关节炎 药代动力学 药理学 CYP3A4型 细胞因子 药品 医学 曲线下面积 辛伐他汀 细胞色素P450 CYP3A5 内科学 化学 新陈代谢 基因 基因型 生物化学
作者
Krishna K. Machavaram,Lisa Almond,Amin Rostami‐Hodjegan,Iain Gardner,Masoud Jamei,Suzanne Tay,Susan Wong,Amita Joshi,Jane R. Kenny
出处
期刊:Clinical Pharmacology & Therapeutics [Wiley]
卷期号:94 (2): 260-268 被引量:93
标识
DOI:10.1038/clpt.2013.79
摘要

Elevated cytokine levels are known to downregulate expression and suppress activity of cytochrome P450 enzymes (CYPs). Cytokine-modulating therapeutic proteins (TPs) used in the treatment of inflammation or infection could reverse suppression, manifesting as TP-drug-drug interactions (TP-DDIs). A physiologically based pharmacokinetic model was used to quantitatively predict the impact of interleukin-6 (IL-6) on sensitive CYP3A4 substrates. Elevated simvastatin area under the plasma concentration-time curve (AUC) in virtual rheumatoid arthritis (RA) patients, following 100 pg/ml of IL-6, was comparable to observed clinical data (59 vs. 58%). In virtual bone marrow transplant (BMT) patients, 500 pg/ml of IL-6 resulted in an increase in cyclosporine AUC, also in good agreement with the observed data (45 vs. 39%). In a different group of BMT patients treated with cyclosporine, the magnitude of interaction with IL-6 was underpredicted by threefold. The complexity of TP-DDIs highlights underlying pathophysiological factors to be considered, but these simulations provide valuable first steps toward predicting TP-DDI risk.
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