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基于理化性质的氟喹诺酮类药物药代动力学特征预测模型

陈红燕

  药代动力学特征预测能够在新药研发的早期阶段给药物研发者提供决策支持。作为我国第三大类抗菌药,氟喹诺酮类药物是抗菌药物研发领域的重点之一。本论文的主要目的是构建氟喹诺酮类药物基于理化性质的药代动力学特征预测模型,以期为此类药物新药研发提供指导。 本论文药代动力学特征预测模型的构建主要包括了21种氟喹诺酮类药物临床I期药代动力学文献数据及理化性质数据的收集,以及在此基础上运用多元线性回归构建包括血浆蛋白结合率PPB、口服生物利用度BA、达峰时间tmax、生物半衰期t1?2、达峰浓度Cmax、药时曲线下的面积AUC∞、表观分布容积Vd/F以及表观总清除率CL/F等8个药代动力学参数的预测模型。散点矩阵图、曲线拟合以及相关性分析被应用于显著性理化性质的确定,统计残差图被应用于最终建立的模型假定成立的检验。最后,本论文采用逐一剔除法对模型的预测能力进行了验证。 本论文最终构建了氟喹诺酮类药物基于理化性质的药时曲线下的面积AUC∞预测模型:AUC∞=360.138+0.132MV-84.032pKa2+4.541(pKa2)2,模型的判定系数R2达到0.906,模型预测值与实验值的复相关系数R为0.952。经逐一剔除法验证,模型的预测能力达到80%以上。 该模型的构建有希望应用于新药研发前期通过分子体积(MV)及碱性解离度(pKa2)对氟喹诺酮类药物人体药时曲线下的面积进行预测,减少药代动力学性质不佳的药物进入临床试验而造成的时间和金钱的浪费,缩短药物研发周期,降低研发风险,从而加速此类药物的研发。……   
[关键词]:氟喹诺酮类药物;药代动力学参数;理化性质;预测模型;逐步多元回归;新药研发;决策支持
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:天津大学2012年