製薬会社の薬物相互作用評価に携わる研究者および
薬剤部・薬学部で臨床における副作用を軽減したい研究者の方へ

薬物相互作用シミュレーションソフト

DDI Simulator

トップダウンアプローチにより高精度かつ定量的な薬物相互用⽤評価を
高いコストパフォーマンスで実現可能。

DDI Simulatorとは

生理学的薬物速度論(PBPK)モデルを用いて、血漿中濃度の経時的変化を定量的かつ高精度に予測可能です。
薬物相互作用の評価や、相互作用の影響の少ない投与量・投与間隔の検討が可能です。

選ばれる3つの特長

有識者の監修による機能・データ

薬物相互作用ガイドラインの作成に携わられた東京大学大学院薬学系研究科の前田和哉准教授、武蔵野大学薬学部の伊藤清美教授ご監修のもと、新たな機能とデータを追加

高精度のシミュレーション

トップダウンアプローチによる高いシミュレーション精度

かんたん3ステップ

わずか3ステップの簡単操作でシミュレーションが可能

製薬の臨床フェーズにおける導入効果

DDI Simulatorはヒト臨床薬物相互作用試験から算出したin vivo Ki(トップダウンアプローチ)により高精度なシミュレーションが可能です。非臨床から臨床試験(PhaseⅠ)の試験デザインや、臨床薬物相互作用試験の要否の検討に活用できます。
内在性基質(CP-Ⅰ)の血中濃度変動の予測に対応した肝臓OATPs阻害モデルもいち早く搭載しています。

出典:http://www.jpma.or.jp/junior/kusurilabo/development/index.html新しいウィンドウで表示

病院薬剤部・薬学部における導入効果

よくある質問

    • A1:厚生労働省ガイドライン(2018年)、FDAドラフトガイダンス(2020年)に記載の式およびカットオフ基準に対応しております。
      PBPKモデルに関しては、論文[1]、[2]、[3]を基にモデルを実装しています。
      利用パラメータの根拠論文リストも提供しますので、当局への説明にご利用頂けます。
      [1]Kato M, Shitara Y, Sato H, Yoshisue K, Hirano M, Ikeda T, Sugiyama Y.,
      The quantitative prediction of CYP-mediated drug interaction by physiologically based pharmacokinetic modeling.Pharm Res. 25(8):1891-1901(2008)
      [2]Yoshikado T et al., Quantitative Analyses of Hepatic OATP-Mediated InteractionsBetween Statins and Inhibitors Using PBPK Modeling With a Parameter Optimization Method. Clin Pharmacol Ther. 100(5):513-23(2016)
      [3]Yoshikado T et al., PBPK Modeling of Coproporphyrin I as an Endogenous Biomarker for Drug Interactions InvolvingInhibition of Hepatic OATP1B1 and OATP1B3. CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 7(11):739-747(2018)
    • A2:次世代審査への対応ということで、PMDA様に導入いただいた実績があります。実際に承認申請に利用されたか把握できていないため、実績として回答できませんが、お客様にも承認申請での利用を目的にご導入いただいております。
    • A3:可能です。マニュアルや技術資料なども日本語でご提供しています。
    • A4:DDI Simulatorでは、技術マニュアルにおいて、モデルの詳細やパラメータの算出方法を解説しております。初心者の方でも安心してご利用いただけます。
    • A5: 臨床における薬物相互作用の情報や、相互作用試験で繁用される既存薬(相互作用薬・被相互作用薬)、厚生労働省の薬物相互作用ガイドライン、FDAのガイダンスに記載されている化合物を優先的に登録しています。
      インタビューフォームや論文等から収集したデータを基に薬物動態パラメータを算出し、臨床データを良好に再現可能か検証を行っています。

製品概要

生理学的薬物速度論(PBPK)モデルに基づいた豊富な機能を取り揃えています。

特長

特長1 生理学的薬物速度論(PBPK)モデルの実装

代謝酵素阻害&誘導、トランスポーター阻害を定量的に予測します。

特長2 代謝酵素阻害(競合阻害・MBI)&誘導モデル

競合阻害、MBI、代謝酵素の誘導による薬物相互作用を予測します。

特長3 肝臓OATPs阻害モデル

肝臓OATPsを介した薬物相互作用の程度を予測します。

特長4 薬物データベース

各代謝酵素の代表的な被相互作用薬、阻害薬、誘導薬が登録されています。

特長5 複数のCYP分子種の同時阻害&誘導効果

CYP分子種の同時阻害&誘導効果を考慮した相互作用予測が可能です。

特長6 小腸代謝阻害&誘導に基づく薬物相互作用

小腸アベイラビリティ(Fg)の変化率を反映することで、より精度の高い薬物相互作用の予測が可能となります。

特長7 薬物相互作用の影響を考慮した投与スケジュールの最適化

薬物相互作用の影響の少ない投与スケジュールの検討を行うことができます。

特長8 トランスポーター阻害モデル

トランスポーターの阻害による薬物相互作用を予測します。

フィッティングツール

薬物ごとの体内動態を表す一連のパラメータを算出するツールです。多彩な搭載モデルにより簡単な手順で算出が可能。

フィッティングツールに従って入力するだけで、パラメータ算出の流れを容易に理解することができます。
搭載モデル
  • 1-コンパートメントモデル 末梢なし
  • 1-コンパートメントモデル(ラグタイム有)末梢なし
  • 2-コンパートメントモデル 末梢あり
  • 2-コンパートメントモデル(ラグタイム有)末梢あり
  • PBPKモデル末梢なし
  • PBPKモデル(ラグタイム有)末梢なし
  • PBPKモデル末梢あり
  • PBPKモデル(ラグタイム有)末梢あり

シミュレーションの流れ

簡単な操作で、薬物相互作用の評価が可能。

  • STEP1 フィッティング結果をインポート(薬物動態パラメータの編集)
  • STEP2 モデルの選択
  • STEP3 薬物の組み合わせの選択
  • STEP4 投与方法の設計
  • STEP5 シミュレーション実行
  • STEP6 結果の表示

導入までの流れ

年間ライセンスにサポート費用は含まれます。

論文紹介

DDI Simulatorを使用した研究にて、成果が公表された論文をご紹介します。

  • Mano Y, Sugiyama Y, Ito K.,
    Use of a Physiologically Based Pharmacokinetic Model for Quantitative Prediction of Drug-Drug Interactions via CYP3A4 and Estimation of the Intestinal Availability of CYP3A4 Substrates. J Pharm Sci. 104(9):3183-93(2015)

    論文はこちら新しいウィンドウで表示

動作環境

OSWindows®8(64bit)、Windows®10(64bit)
CPUCore i5 6000番以上推奨
メモリ4GB以上推奨
ディスク容量1.0GB以上

お知らせ

  • 2019年7月18日
    • DDI Simulator Ver 2.6をリリースしました。

※ 富士通株式会社より提供

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