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Screening and method of generating a compound library
申请号 JP2000570698 申请日 1999-09-14 公开(公告)号 JP2003521673A 公开(公告)日 2003-07-15
申请人 ナビサイト,インコーポレイティド; 发明人 イー． ウェルリ，ジョン; エム． グラス，ジョージ; ジェイ． シンコ，パトリック; エー． ノリス，ダニエル; ディー． リースマン，グレン;
摘要 The present invention relates to a pharmacokinetic-based design and selection tool (PK tool) and methods for predicting absorption of an administered compound of interest. The methods utilize the tool, and optionally a separately operable component or subsystem thereof. The PK tool includes as computer-readable components: (1) input/output system; (2) physiologic-based simulation model of one or more segments of a mammalian system of interest having one or more physiological barriers to absorption that is based on the selected route of administration; and (3) simulation engine having a differential equation solver. The invention also provides methods for optimizing as well as enabling minimal input requirements a physiologic-based simulation model for predicting in vivo absorption, and optionally one or more additional properties, from either in vitro or in vivo data. The PK tool of the invention may be provided as a computer system, as an article of manufacture in the form of a computer-readable medium, or a computer program product and the like. Subsystems and individual components of the PK tool also can be utilized and adapted in a variety of disparate applications for predicting the fate of an administered compound. The PK tool and methods of the invention can be used to screen and design compound libraries, select and design drugs, as well as predict drug efficacy in mammals from in vitro and/or in vivo data of one or more compounds of interest. The PK tool and methods of the invention also finds use in selecting, designing, and preparing drug compounds, and multi-compound drugs and drug formulations (i.e., drug delivery system) for preparation of medicaments for use in treating mammalian disorders.
权利要求
  • 【特許請求の範囲】 【請求項１】 化合物ライブラリー又はその一部を吸収によりスクリーニングするための方法であって、 （ｉ）試験サンプル当たり単離された化合物又は単離された化合物の混合物を含む複数の試験サンプルを有する第一化合物ライブラリー又はその一部を、前記個々の試験サンプルについての、初期用量データから、及び透過性及び溶解性データ、及び任意には、溶解速度及び輸送機構データを含んで成るインビトロ生物学的利用性データから、前記個々の試験サンプルについてのインビボ吸収プロフィールを生成することによってスクリーニングし、ここで前記吸収プロフィールは、注目の哺乳類系の選択された投与部位及び１又は複数の生理学的バリヤーのための選択されたサンプリング部位に対する試験サンプルの吸収速度、吸収の程度及び濃度の１又は複数により特徴づけられ； （ii）所望の吸収プロフィールを有する化合物を選択し；そして （iii）選択された化合物を含んで成る第二化合物ライブリーを生成し、 そして任意には、段階（ｉ）〜（iii）を１又は複数回、反復し、それにより、前記化合物ライブラリー又はその一部を吸収によりスクリーンすることを含んで成る方法。 【請求項２】 前記インビボ吸収プロフィールが、前記初期用量データ及び前記インビトロ生物学的利用性データを、コンピューターを含む薬理動態的用具（PK用具）に提供することによって生成され、ここで前記PK用具がコンピューター読み取り能力成分として、入力/出力システム、シミュレーション機関、及び前記注目の哺乳類系の生理学的モデルを含んで成るシミュレーションモデルを含んで成り、ここで前記入力/出力システム、スミュレーション機関及びシミュレーションモデルが一緒に作動し、 （ｉ）入力データとして、前記入力/出力システムを通して、１又は複数の前記試験サンプルについての前記初期用量データ及び前記インビトロ生物学的利用性データを受け；そして （ｉ）出力データとして、前記試験サンプルについてのシミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成する段階を実施することができる請求項１記載に方法。 【請求項３】 （iv）吸収の他に、１又は複数の性質により前記第二化合物ライブラリーをスクリーニングし；（v）１又は複数の前記性質により化合物を選択し；そして（vi）吸収及び１又は複数の前記性質により特徴づけられる１又は複数の化合物ライブラリーを生成する、ことをさらに含んで成る請求項１記載の方法。 【請求項４】 吸収の他に、前記１又は複数の性質が、代謝、毒性及び活性から成る群から選択される請求項３記載の方法。 【請求項５】 化合物ライブラリー又はその一部を吸収によりスクリーニングするための方法であって、 （ｉ）試験サンプル当たり単離された化合物又は単離された化合物の混合物を含む多くの試験サンプルを有する化合物ライブラリー又はその一部を、前記個々の試験サンプルについての、初記用量データから、及び透過性及び溶解性データ、及び任意には、溶解速度及び輸送機構データを含んで成るインビトロ生物学的利用性データから、前記個々の試験サンプルについてのシミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成することによってスクリーニングし、ここで前記シミュレートされた吸収プロフィールは、注目の哺乳類系の投与の選択された部位及び１又は複数の生理学的バリヤーのための選択されたサンプリング部位に対する試験サンプルの吸収速度、吸収の程度及び濃度の１又は複数により特徴づけられ、ここで前記シミュレートされたインビボ吸収プロフィールが、 a. コンピューター読み取り可能成分として、入力/出力システム、シミュレーション機関、及び前記注目の哺乳類系の生理学的モデルを含んで成るシミュレーションモデルを含んで成る、前記初期用量データ及び前記インビトロ生物学的利用性データを、コンピューターを含む薬理動態的用具（PK用具）に提供することによって生成され、ここで前記入力/出力システム、スミュレーション機関及びシミュレーションモデルが一緒に作動し、 b.入力データとして、前記入力/出力システムを通して、１又は複数の前記試験サンプルについての前記初期用量データ及び前記インビトロ生物学的利用性データを受け；そして c.出力データとして、前記試験サンプルについてのシミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成する段階を実施し； （ii）所望の吸収プロフィールを有する化合物を選択し；そして （iii）選択された化合物を含んで成る第二化合物ライブリーを生成し、そして任意には、段階（ｉ）〜（iii）を１又は複数回、反復し、それにより、前記化合物ライブラリー又はその一部を吸収によりスクリーンする； ことを含んで成る方法。 【請求項６】 前記生理学的モデルが、作用可能に関連付けられた成分として、（ｉ）注目の哺乳類系の１又は複数の生理学的セグメントについて試験サンプルの溶解性及び吸収性を計算するための微分式；及び（ii）前記注目の哺乳類系の１又は複数の生理学的セグメントについての、生理学的パラメーター及び１
    又は複数の選択的に最適化された調節パラメーター、並びに任意には、１又は複数の領域相関パラメーターに対応する微分式についての初期のパラメーター；並びに任意には、（iii）前記注目の哺乳類系の１又は複数の生理学的セグメントについての、吸収性、透過性、溶解性、溶解、濃度及び数学的誤差修正の１又は複数のための制御命令規則を含んで成る、前記哺乳類系の数学的モデルである請求項５記載の方法。 【請求項７】前記透過性及び前記輸送機構データが細胞に基づくアッセイに由来する請求項１又は６記載の方法。 【請求項８】前記溶解性及び前記溶解速度データが化学的物質に基づくアッセイに由来する請求項１又は６記載の方法。 【請求項９】 １又は複数の前記透過性データが、前記化合物ライブラリーの１又は複数の化合物の構造活性関連情報に由来する請求項６記載の方法。 【請求項１０】 前記溶解性データが、前記化合物ライブラリーの１又は複数の化合物の構造活性関連情報に由来する請求項６記載の方法。 【請求項１１】 前記溶解速度データが、前記化合物ライブラリーの１又は複数の化合物の構造活性関連情報に由来する請求項６記載の方法。 【請求項１２】 前記注目の哺乳類系が、胃腸管、眼、鼻、肺、皮膚及び脳から成る群から選択される請求項１又は６記載の方法。 【請求項１３】 前記化合物ライブラリーが、天然ライブラリー、合成ライブラリー及び組み合わせライブラリーから成る群から選択される請求項１又は６
    記載の方法。 【請求項１４】 前記化合物ライブラリーが、未知の生物学的活性の化合物を含んで成る請求項１３記載の方法。 【請求項１５】 前記生理学的モデルが、胃腸管、眼、鼻、肺、皮膚及び血液脳関門から成る群から選択された哺乳類系のためである請求項２又は６記載の方法。 【請求項１６】 （iv）吸収性の他に、１又は複数の性質により前記第二化合物ライブラリーをスクリーニングし；（v）１又は複数の前記性質により化合物を選択し；そして（vi）吸収性及び１又は複数の前記性質により特徴づけられる１又は複数の化合物ライブラリーを生成することをさらに含んで成る請求項６
    記載の方法。 【請求項１７】 吸収性の他に、前記１又は複数の性質が、代謝、毒性及び活性から成る群から選択される請求項１６記載の方法。 【請求項１８】 請求項１，３，６又は１６のいずれか１項記載の方法により生成される第二化合物ライブラリー。
    • 说明书全文

    【発明の詳細な説明】 【０００１】 技術分野： 本発明は、薬剤開発のための化合物ライブラリーのスクリーニング及び製造に関する。 背景： 薬剤開発のための指図（lead）を同定するための従来の方法は、活性“的中”
    (hit）についての化合物ライブラリーの一次スクリーニング、前記一次的中の数を、薬剤開発のための関連の最適指図に減じるための二次スクリーニングを包含する。 【０００２】 化合物ライブラリー、例えば合成（例えば、組み合わせ）及び天然生成物（例えば、生物学的調製物及び抽出物）ライブラリーは、サイズ及び複雑性により変化し、数百、数千〜数百万又はそれ以上の関連する又は種々の化合物に及ぶ。 小さなライブラリーは、通常、良く定義されており、そして個々の化合物は、時折、別々の貯蔵又は試験容器に含まれる（例えば、乾燥又は液体形の化合物は、他のメンバーのライブラリーと共に、複数ウェル貯蔵又は試験プレートのウェルに存在する）。 大きなライブラリーは、しばしば十分には定義されておらず、そして典型的には、容器当たり化合物の混合物又はプールを含む。 【０００３】 活性的中が次のプールに比較して、１つのプールに存在する、化合物のライブラリー含有プールに関しては、複雑でなく且つ化学的な分析が典型的には、観察された活性を担当する化合物を単離し、そして特徴づけるために同時に行われる。 初期スクリーニング及び試験工程から収集される情報はまた、続く回の類似体合成（類似体/特定のライブラリー）及び特定類似体の集中的スクリーニング及び試験（すなわち、反復工程）のために使用される。 コンピューター実施された理論的又は実質的化合物ライブラリーはまた、活性的中が既知の又は予測される構造−活性関係のために選択される貯蔵所も提供する。 【０００４】 化合物ライブラリーの第一活性スクリーニングは、特定の生物学的受容体と直接的に又は間接的に相互作用する化合物の選択（すなわち、受容体−依存性活性スクリーニング）に基づく。 単離された受容体、及び特定の生物学的システム又は疾病状態を模倣するために選択された細胞発現の単一又は組み合わせの受容体は一般的に、受容体−依存性活性スクリーニングについてのアッセイの状況を提供する。 大きなライブラリーの高処理能力スクリーニングに関しては、単離された受容体又はそれらを発現する細胞を表す複数ウェル配列を使用する自動システムが標準である。 【０００５】 化合物ライブラリーを通して篩い分けするための一次アプローチとして受容体−依存性活性スクリーニングを支持している駆動力は単純である。 薬剤（薬理学的/毒物学的剤）は、１又は複数の生物学的受容体との相互作用（薬剤/受容体−
    特異的相互作用）を通して薬理学的応答を誘導する。 従って、特定の受容体又は受容体又は受容体の組み合わせと相互作用する化合物は、インビボでいくらかの相互活性を示すための最も有望な候補であり、それに従って、二次スクリーニングのための標的物であると推定される。 【０００６】 次に、一次スクリーニングから同定される化合物は、誤った陽性（fulse posi
    tive）を排除し、そしてインビボ設定において標的受容体に対する最適な生物学的活性を示すそれらの陽性を同定するために、連続的により明確にされ且つ定期的スクリーニング及び確認にゆだねられる。 これは典型的には、生理化学及び生理学的試験、例えば細胞、組織及び動物を用いての構造特徴化及び生物学的研究の組み合わせを包含する。 最も有望な生物学的活性を有する化合物が、薬剤開発のための先導物として選択される。 【０００７】 薬剤開発は、薬理学的効能を特徴づけるために行われる、大規模且つ詳細な毒性、薬理動態的及び薬理動態的研究を包含する。 それらの研究は、試験化合物がインビボ設定における活性を有するかどうかを評価するためだけでなく、またほとんどないか又は許容できる副作用を伴って治療効果を生成するために投与の可能な経路、供給配合物及び一定時間にわたっての必要な試験化合物の量を評価するための生物学的利用性を試験するために行われる。 種々の細胞、組織及び動物モデルアッセイが典型的には、そのような研究のために使用される。 次に、それらの試験を通過する少数の化合物（例えば、５〜１０）が、追加の特徴化のために拡大された動物研究において試験される。 次に、動物研究における最も有望な結果を有する先導薬剤化合物が、臨床学的試験によりヒトにおいて試験される。 【０００８】 薬理動態研究は、投与に続く化合物の吸収、分布、代謝及び排除（ADME）に集合的に依存する、身体における試験化合物の時間−依存性濃度を特徴づけるために行われる。 例えば、作用の部位を研究するためには、対象に投与される先導薬剤化合物がまず、通常陽正拡散及び/又は活性摂取により全射性循環中に上皮バリヤーを通して吸収されるべきである。 静脈内投与の場合、吸収は即時且つ完全である。 しかしながら、すべての他の投与経路は、投与される化合物の一部のみが全射性循環中に吸収され得る可能性を有する吸収段階を包含する。 【０００９】 次に、全射性血液が身体における細胞及び組織に化合物を供給し、ここで作用の可能性ある受容体/部位が存在するが、しかし種々の同目的の工程が化合物に対して競争する。 化合物は、血漿におけるタンパク質（アルビミン、a1−酸糖タンパク質）、又は多くの場合、組織タンパク質と可逆的に結合する。 これは、結合されなかった化合物が典型的には、細胞及び組織により摂取される形であるので、重要である。 それらの工程は化合物の分布を決定する。 【００１０】 排泄又は排除として言及される工程においては、器官、例えば腎臓、肺及び肝臓は、全射性循環から荷電されていない先導薬剤化合物を除去することができる。 他方では、化合物は、すべての組織、但し、特に肝臓において時折位置する酵素により代謝され得る。 そのような代謝は、投与された化合物とは化学的に異なり、そして一般的に、身体からより容易に排泄される（低められた脂質溶解性）
    代謝物を生成する。 しばしば、代謝物の薬理学的/毒物学的活性は、親化合物のそれらの活性に比較して低められる。 【００１１】 従って、先導薬剤化合物の先導又は収集は、薬剤開発工程において有望な活性プロフィールを初期に示し続けるが、ほとんどは、動物に発現される不良な生物学的利用能又はヒト臨床学的試験まで発見されていないより不良な生物学的利用能のために、薬剤生成物（例えば、ガンシクロビル）としてそれを製造できない。 この容認しがたく高く且つ高価な失敗割合は、大部分、先導薬剤候補体として究極的には使用される一次的中を同定するために、活性に基づくスクリーニングの偏見のある性質に寄与され得る。 【００１２】 例えば、活性スクリーニングは、化合物−受容体相互作用/活性がより高く且つより特異的になるほど、化合物はより効果的であり、そして従って、必要とされる用量は低く、そして毒性副作用についての続く可能性も低く、そしてより安価な生成物が生成され、且つ市販される考え方から追跡される。 しかしながら、
    不良な生物学的利用能を示す効果的な化合物は、卓越した生物学的利用能を示す低い効果的化合物よりも高い用量を必要をし；この低い効果的な化合物はまた、
    低められた用量関連毒性を示すことができる。 従って、大部分の活性レベルは、
    薬剤生成物をもたらさない。 【００１３】 受容体−依存性スクリーニング及び試験はまた、活性的中のための投与の有望な経路に関する情報をほとんどか又はまったく提供しない。 例として、活性のために選択される試験化合物は、究極的には、好ましくない投与経路である静脈内投与を必要とする。 ここで、再び、より低い可能性のための活性スクリーンから見落とされるか又は放棄される異なった低い効力の化合物は、好ましい投与の血管外形（例えば、経口）のための良好な候補体であり得た。 経口形は、より低い可能性を補足するためにより高い用量で投与される場合でさえ、投与するのに安価である。 【００１４】 受容体活性により最初に化合物のライブラリーをスクリーニングする独断的方法は、同様にライブラリー自体の価値を低める。 卓越した生物学的利用能性質による真の治療可能性を有する、新しく得られた又はこれまでスクリーンされた化合物はたぶん、それらが一次活性スクリーニング工程を通過し得ない場合、薬物開発ラインに決して役立たない。 また、いくらかの好ましい活性レベルよりも低い活性レベルを有するために放棄されるか又は見落とされる良好な生物学的利用能プロフィールを有する化合物からの価値を物理的及び化学的情報は、失われ、
    そして構造的に関連する活性先導体又は新規ライブラリーの合成の将来の開発のために利用できないであろう。 【００１５】 従って、薬物開発工程の前、所望する薬物動物学的性質、及び将来の合成のための指図を示す化合物を同定するための必要性が存在する。 本発明は、それらの及び他の必要性に傾注するために前例のなく且つ直観に反したアプローチを提供する。 【００１６】 関連文献： Barlowなど.（WO 9716717）は、細胞透過性の自動化されたインビトロ測定のためのロボットシステムを開示する。 Pidgeonなど. (J. Med. Chem. (1995) 38:
    590-594) は、透過性アッセイのたの同定された人工膜を開示する。 Minthなど.
    , (Eur. J. Cell. Biol. (1992) 57: 132-137) は、灌流細胞培養及びインビトロアッセイのための装置を開示する。 経口薬物吸収の種々の薬物運動学的モデルが、Grass, G. (Advanced Drug Delivery Reviews (1997) 23: 199-219); Amido
    n など., (Pharm. Res. (1988) 5:651-654); Chiou, WL, (Int. J. Clin. Pha
    rmacol. Ther., (1994) 32: 474-482); Chiou, WL, (Biopharm, Drug Dispos
    ., (1995) 16: 71-75); Dressman など., (J. Pharm. Sci., (1985) 74: 588-58
    9); Lennernasなど., (J Pharm. Pharmacol., (1997) 49: 683-686); Levet-Tra
    fit など., (Life Sciences., (1996) 58: PL359-63); Sinko など., (Pharm. R
    es., (1991) 8:979-988); 及びSoriaなど., (Biopharm. Drug Dispos., (1996)
    17:817-818)に開示されている。 Grassなど., (Investigative Ophthamology & V
    is. Sci. (1993) 34 (7): 2251-2259) は、眼に適用された薬剤の水性体液及び血漿薬物運動学を予測するためのシミュレーションを開示する。 Audus など., (
    Pharm. Res. (1990) 7 (5): 435-451) は、薬剤輸送及び代謝のための上皮及び内皮細胞モデルを再考する。 【００１７】 発明の要約： 本発明は、吸収及び任意には、１又は複数の追加の性質に対して選択された化合物ライブラリーをスクリーニングし、そして生成するための方法に関する。 本発明の方法により生成される新規ライブラリーがまた提供される。 前記方法は、
    吸収のために最適化された化合物ライブラリーの高処理能力スクリーニング及び生成のために容易に適合される。 本発明の方法及びライブラリーは、哺乳類の処理への使用のための医薬物の調製のために使用され得る。 【００１８】 前記方法は、試験サンプル当たり単離された化合物及び/又は単離された化合物の混合物を含む複数の試験サンプルを含んで成る第一化合物ライブラリー又はその一部をスクリーニングすることを包含する。 スクリーニングは、（ｉ）初期用量又は量、及び透過性及び溶解性データ、及び任意には、溶解速度及び輸送機構データを含んで成るインビロト生物学的利用性データから個々の試験サンプルのためのインビボ吸収プロフィールを生成し、ここで前記吸収プロフィールは、
    投与の部位から、注目の哺乳類系の選択されたサンプリング部位への、生理学的バリヤーを通しての試験サンプルの濃度、輸送速度及び程度により特徴づけられ；（ii）所望する吸収プロフィールを有する化合物を選択し；（iii）前記選択された化合物を含んで成る第ニ化合物ライブラリーを生成し；そして（iv）任意には、段階（ｉ）〜（iii）を、１又は複数回反復し、ここで吸収に対して選択された化合物ライブラリーを得ることによって行われる。 【００１９】 本発明はまた、インビボ吸収プロフィールを生成するための方法も提供する。
    この方法は、本発明のコンピューター実施の薬理動態用具（PK用具）に、入力データとして、化合物ライブラリーの試験サンプルについてのインビトロ生物学的利用性データを提供することを包含する。 PK用具は、コンピューター読み取り可能成分として、（ａ）データ入力及びデータ出力のために適切な入力/出力システム；（ｂ）シミュレーション機関；及び（ｃ）選択された投与経路に基づく吸収に対するバリヤーを含んで成る注目の哺乳類系の複数区画生理学的モデルにより特徴づけられるシミュレーションモデルを包含する。 【００２０】 入力/出力システム、シミュレーション機関及びシミュレーションモデルは、
    一緒に作動し、入力データとして、投与の部位での試験サンプルの初期用量、及び透過性、溶解性、溶解速度及び輸送機構データの１又は複数を包含するインビトロ生物学的利用性データを受け、そして出力データとして、投与の部位に対してバリヤーの他の側に位置する所定のサンプリング部位での試験サンプルの割合、程度及び/又は合計濃度に影響を及ぼす個々の試験サンプルのためのシミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成する段階を実施する。 【００２１】 本発明の方法に従っての続くスクリーニングは、生物学的利用能のためにますます最適化される新規の第二化合物ライブラリーを提供する。 本発明のライブラリーは、スクリーニングにより追加の副−ライブラリーを生成するために使用され得る。 従って、本発明の方法により生成されるライブラリーは、選択された投与経路のための所望するインビボ薬理学的活性を有する化合物の同定の機会を高める。 【００２２】 定義： 吸収：化合物が時間及び初期濃度の関数として生理学的バリヤーを通して移動する過程。 バリヤーの外側及び/又は内側での化合物の量又は濃度は、移動速度及び程度の関数であり、０〜１の範囲であり得る。 生物学的利用能：サンプリング部位及び/又は作用の部位に達する化合物の投与された用量に対する率。 ０〜１の範囲であり得る。 時間の関数として評価され得る。 【００２３】 化合物：化学的実在物。 化合物ライブラリー：複数の単離された化合物、化合物のプール又はその組み合わせの集合。 例としては、天然、合成及び合成組み合わせの化合物ライブラリーを包含する。 コンピューター読み取り可能化合物ファイルを包含することができる。 コンピューター読み取り可能媒体：コンピューターを用いて情報を貯蔵し、検索し、そして操作するための媒体。 光学、デジタル、磁気媒体及び同様のものを包含し；例としては、ポータブルコンピュターディスケット、CD−ROM、コンピューター上のハードドライブを包含する。 遠隔アクセス媒体を包含し；例としては、インターネット又はイントラネットシステムを包含する。 一時的又は永久的データ貯蔵、アクセス及び操作を可能にする。 【００２４】 データ：実験的に収集され、そして/又は予測された変数。 依存性及び独立性変数を包含することができる。 溶解：化合物が溶媒に溶解されるように成る工程。 入力/出力システム：使用者とコンピューターシステムとの間の使用者インターフェースを提供する。 透過性：特定物質の通過を可能にする生理学的バリヤーの能力。 輸送（流れ）
    の濃度−依存性又は濃度−独立性速度を意味し、そして集合的には、特徴、例えば化合物の分子サイズ、電荷、分割係数及び輸送に対する安定性の効果に影響を及ぼす。 透過性は物質及びバリヤー特異的である。 【００２５】 生理学的薬理動態的（pharmacokinetic)モデル：薬理動態及び生理学に基づいて哺乳類の身体又は身体の解剖学的部分における化合物の運動及び配列を記載する数学的モデル。 第一化合物ライブラリー：まだスクリーンされておらず、そして（ｉ）吸収、
    又は（ii）吸収及び１又は複数の追加の生物学的利用能性質について選択された化合物を有する化合物ライブラリー。 第二化合物ライブラリー：１又は複数の特定性質についてのスクリーンされ、
    そして選択された化合物を有する第一化合物ライブラリーに由来する化合物。 【００２６】 シミュレーション機関：システムの近似の数学モデルを用いてシステムの行動をシミュレートするコンピューター実施される用具。 システムがいかにして行動するかをシミュレート又は予測するために数学的モデルと使用者の入力変数とを組合す。 論理学的成分、例えばシステム制御ステートメントを包含することができる。 溶解性：溶解できる性質；溶解される相対的能力。 輸送機構：化合物が組織又は細胞の生理学的バリヤーを有する機構。 ４種の輸送カテゴリー、すなわち受動性パラセルラー（paracellular)輸送、受動性トランスセルラー(tramscellular）輸送、キャリヤー介在性流入及びキャリヤー介在性流出を包含する。 【００２７】 特定態様の記載： 本発明は、吸収、又は吸収及び１又は複数の追加の性質により化合物ライブラリーをスクリーニングするための方法に関する。 本発明はまた、本発明の方法により生成される化合物ライブラリーにも関する。 【００２８】 本発明の方法は、吸収により第一化合物ライブラリー又はその一部をスクリーニングすることを包含し、ここで前記化合物ライブラリー又はその一部は、試験サンプル当たり単離された化合物及び/又は単離された化合物の混合物を含む多くの試験サンプルを包含する。 第一化合物ライブラリー又はその一部のスクリーニングは、（１）個々の試験サンプルについてインビトロ生物学的利用性データからインビボ吸収プロフィールを生成し、ここで前記吸収プロフィールは、選択された投与経路、及び注目の哺乳類系のサンプルリング部位に基づき；そして（
    ２）他に比較して、所望の吸収プロフィールを有する試験サンプルを選択することによって行われる。 【００２９】 インビボ吸収プロフィールは、注目の哺乳類系の選択された投与部位及び選択されたサンプリング部位に対する試験サンプルの吸収速度、吸収の程度及び/又は濃度、すなわちバリヤーの外部部位（例えば、先端）から、生理学的バリヤー（例えば、外皮）を通して内部部位（例えば、基底外側）に、試験サンプルを移動する速度及び/又は程度により特徴づけられる。 これは、サンプリング部位が作用の部位である場合、その作用の部位での試験サンプルの割合、程度及び/又は濃度の予測を包含することができる。 【００３０】 移動速度及び/又は程度は、試験サンプルについての初期用量データ（例えば、量）及びインビトロ由来の生物学的利用性データ、例えば透過性及び溶解性データ、及び任意には、試験サンプルについての溶解速度及び輸送機構データ（すなわち、受動性パラ細胞性、受動性トランス細胞性、キャリヤー介在性流入、キャリヤー介在性流出）から生成される。 溶解性及び溶解速度は、相互関係し、そして特定の膜を通して生じる吸収のための十分な速度で溶解される化合物の能力をもたらす。 【００３１】 透過性は、輸送（流れ）の濃度−依存性又は濃度−独立性速度を意味し、そして集合的には、特定の生理学的バリヤーに関する吸収に対する化合物の分子のサイズ、電荷、分割系係数及び安定性の効果に影響を及ぼし、ここで前記生理学的バリヤーは選択された投与経路に依存する分子サイズ、電荷及び分割係数は、大部分、化合物がパラ細胞性又はトランス細胞性機構を通して輸送されるかどうかを決定する。 安定性は、化合物が吸収されるのに十分に長時間損なわれないで存在するかどうかに関連する一般的特徴である。 インビトロ由来の安定性及び透過性データ、及び任意には、溶解速度及び輸送機構データは共に、注目の試験サンプルのための吸収プロフィールを調製するために利用される一次生物学的利用能因子である。 【００３２】 インビボ吸収プロフィールは、いずれかの数の薬物運動学的技法により、生成され得る。 インビボ吸収プロフィールを生成するための好ましい方法は、入力データとして他の試験サンプルについての初期用量及びインビトロ生物学的利用性データを、本明細書に記載されるように、本発明のコンピューター実施される薬物運動学的用具（PK用具）に提供することによる。 次に、PK用具が、出力とし、
    シミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成する。 【００３３】 本発明のこの観点はインビトロデータからの化合物のライブラリーのインビボ吸収、又は１つの型の哺乳類（例えば、ヒト）〜異なった型の哺乳類（例えば、
    ヒト）における吸収を予測するために急速且つ正確な手段を提供する。 これは、
    インビトロ吸収データがインビボでの吸収を予測するために直接的に使用され得ず、又は１つの型の哺乳類からのインビボデータが第２の異なった型の哺乳類における吸収を予測するために直接的に使用もされ得ないので、重要である。 【００３４】 さらに、種々の組みの化合物がスクリーンされるライブラリー内に存在する場合、インビボ吸収を予測するためにインビトロデータを利用し、又は１つの型の哺乳類からのインビボ吸収データを利用する従来の方法は、許容できないほどに高い不良割合、すなわち吸収に対する異なった陽性及び陰性を有するであろう。
    本発明のPK用具はまた、高処理及び高分解スクリーニング型のために容易に適合でき、そして統計学的相互関係及び他の予測スキームが異なっている、吸収を含んで成る生物学的利用能パラメーターにより化合物を等級づけるために必要な情報を提供する。 【００３５】 PK用具は、コンピュター読み取り可能生物として、入力/出力システム、シミュレーションモデル及びシミュレーション機関を包含する。 前記入力/出力システムは、データ入力/及びデータ出力、及びシミュレーション機関及びシミュレーションモデルとの相作可能な相互作用のための適切ないずれかのコンピューター実施されたシステムであり得る。 シミュレーション機関は、微分式ソルバー、
    及び任意には、システム制御の制御ステートメントモジュールを包含する。 これは、区間dt間での数学的等式の多くの反復法のために、及びシミュレーションを方向づける、処理規則、シナリオ、パターン適合及び同様のもののために、種々のコンピューター読み取り可能アルゴリズムを包含する。 【００３６】 このシュミレーションモデルは、注目の哺乳類系の生理学に基づく複数区画モデルに対応し、ここで前記哺乳類系は、投与の選択された経路、すなわち化合物が哺乳類に導入される位置に基づく吸収に対するバリーヤを表す。 より特定には、本発明のPK用具の生理学に基づくシミュレーションモデルは、作用可能に連結される成分として、（ｉ）注目の哺乳類系の１又は複数の生理学的セグメントについての試験サンプルの割合、程度又は濃度を計算するための微分式；（ii）前記注目の哺乳類系の１又は複数の生理学的セグメントについての、生理学的パラメーター及び１又は複数の選択的に最適化された調節パラメーター、並びに任意には、１又は複数の領域相関パラメーターに対応する微分式についての初期のパラメーター；及び任意には、（iii）前記注目の哺乳類系の１又は複数の生理学的セグメントについての、吸収性、透過性、溶解性、溶解、濃度及び数学的誤差修正の１又は複数のための制御命令規則を含んで成る数学的モデルである。 シミュレーションモデルはまた、１又は複数の生理学的セグメント間で生じる転移パラメーター値の計算を促進する１又は複数の平滑な関するを包含することができる。 【００３７】 注目の哺乳類系の選択されたシミュレーションモデルの微分式は、時間の関数としてシステムに薬剤濃度を記載する、そのモデルの吸収及び任意には他の現象の速度工程を記載する。 （例えば、Shargelなど., Applied Biopharmaceutics a
    nd Pharmacokinetics, Appelton & Lange, East Norwalk, Conneticut, 1993 を参照のこと）。 従って、微分式は、特定モデルのために選択される。 【００３８】 所定のシミュレーションモデルの初期生理学的パラメーター値は、新たに生成され得るか、又は文献を包含する、存在する源から得られる。 本発明の所定のシミュレーションモデルの選択的に最適化された調節パラメーター値は、そのモデルの１又は複数の独立したパラメーターのための定数として使用される、回帰又は推計学的分析由来の値を表す。 特に、選択的に最適化された調節パラメーター値は、出力変数を変えるためにモデルの初期吸収パラメーターに割り当てられる値において必要とされる変化を同時に評価するため回帰−又は推計学に基づく曲線−適合アルゴリズムを使用する、段階的適合及び選択工程を使用することによって得ることができる。 【００３９】 適合のために使用される入力変数は、種々の範囲のインビボ吸収性質を示す化合物を有する化合物試験組についてのインビトロデータ（例えば、透過性、溶解性）及びインビボ薬物運動学データ（例えば、吸収された用量率、血漿レベル）
    の組み合わせを包含する。 従って、回帰−又は推計学に基づかれる適合のために使用される入力変数は、（ａ）注目の哺乳類系に対応する第一データ源（例えば、化合物試験組についてのこのヒトからのインビボ薬物運動学的データ）、及び（ｂ）注目の哺乳類系以外の系に対応する第二データ源（例えば、化合物試験組についてのウサギ組織からのインビトロ溶解性データ及びインビトロ透過性データ）に由来する。 【００４０】 次に、モデルにおいて定数として適用される場合、第二データ源からの１又は複数の入力変数に対する第一データ源からの１又は複数の入力変数の相互関係を可能にする、所定の独立パラメーターについての適合された調節パラメーター値が選択される。 工程は、相互関係の偏差が最小にされるまで、シミュレーションモデルの１又は複数の追加の独立パラメーターのために、１又は複数回、反復される。 次に、それらの“選択的に最適化された”調節パラメーターが、モデルの基礎をなす等式を改良する、定数、又は定数又は関数の範囲として、所定のシミュレーションモデルに提供される。 【００４１】 選択的に最適化された調節パラメーターは、種々の試験サンプルデータ組に関する第一データ源に対応する興味ある哺乳類（例えば、ヒトGI管のセグメント特異的部分）についてのインビボ吸収に対する、第二データ源に対する特定型のアッセイに由来するインビトロデータ（例えば、Caco−２細胞、セグメント特異的ウサギ小腸組織断片、等）の正確な相互関係を促進する。 選択的に最適化された調節のパラメーターはまた、第２種の哺乳類（例えば、ヒト）に対する第１種の哺乳類（例えば、ウサギ）に由来するインビボデータの正確な相互関係を促進するためにも使用され得る。 【００４２】 所定の哺乳類系の複数の解剖学的セグメントを表すシミュレーションモデルに関しては、そのモデルは好ましくは、領域相互関係パラメーターを包含するであろう。 その領域相互関係パラメーターは、哺乳類の第二セグメントについての選択されたパラメーターの値を用いての、相互関係からの哺乳類の第一セグメントについての選択されたパラメーター値の評価を可能にする。 領域相互関係パラメーターは、実験的に誘導された値、又は注目の哺乳類系の種々のセグメントにについての選択的に最適化された調節パラメーター値、例えば透過性値の収集を表す。 【００４３】 領域（すなわち、セグメント）相互関係は、活性化される場合、（１）その対応する領域相互関係パラメーター、及び（２）同じパラメーターについてではあるが、しかし異なったセグメントについての使用者提供の入力値からの第二セグメントについてのパラメーター値を評価するために、機能/転位アルゴリズムを利用する、モデルの論理的機能により行われる。 モデルの領域相互関係論理的機能は、使用者が特定パラメーターについての入力値を供給しない場合に活性化される。 例えば、PK用具の使用者が、本発明のGI管シミュレーションモデル中に入力として単一の透過性値、例えば、結腸に対応するCaco−２細胞に由来する透過性値を供給する場合、領域透過性相互関係が、他のGI管セグメント、例えば十二指腸、空腸及び回腸における透過性を評価するためにPK用具により行われる。 【００４４】 制御ステートメント規則は、所定のシミュレーションがいかにして進行するかについての案内を提供するために使用される種々の論理学的要素を包含する。 例えば、制御ステートメント規則は、“IF THEN”生成規則を包含する。生成規則の例は、“化合物の溶解性がゼロである場合、吸収はゼロである”を包含する。生成規則は、親指（帰納的）の規則及び同様のものに基づかれ、そしてパラメーター及びシミュレーション試験の相互関係により生成され得る。規則は、シミュレーションモデルがいかにして入ってくるデータに対応するかを変えるために、付加され、改良され又は除去され得る。 【００４５】 PK用具の入力/出力システム、シミュレーション機関及びシミュレーションモデルは、（１）入力データとして、投与の部位での試験サンプルの初期量、及び１又は複数の透過及び溶解性データ及び任意には、溶解速度及び移行機構データを包含するインビトロ生物学的利用性データを受け；そして（２）出力データとして、注目の哺乳類系における選択された投与経路のための所定のサンプリング部位で、試験サンプルの割合、程度及び/又は濃度に影響を及ぼす、個々の試験サンプルについてのシミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成するために、シミュレーション機関及びシミュレーションモデルを適用する段階を実施するために一緒に作動され得る。これは、インビボ吸収、及び分布、代謝、排除及び任意には、毒性を包含する１又は複数の追加の生物学的利用能パラメーターを特徴づけるために、直接的に又は間接的に使用され得る、吸収のパラメーターを集合的に影響を及ぼす単一及び多次元出力プロフィールを包含する。 【００４６】 ライブラリーの試験サンプルに対応するインビトロデータは、実験アッセイ（
    例えば、生理化学的、細胞又は組織アッセイ）、又は前記アッセイ（例えば、計算された評価）に由来する１又は複数の他の生物学的利用能パラメーターから推定され、そして/又は構造情報が利用できる分子構造情報（例えば、構造−性質）から推定される理論学的データから、実験的に誘導され得る。 【００４７】 高処理スクリーニングについての好ましいデータは、実験的に誘導された細胞培養物に基づくインビトロデータである。 高−分解スクリーニングについての好ましいデータは、実験的に誘導された組織に基づくインビトロデータである。 インビボ誘導された哺乳類（動物、ヒト）データは、モデル開発、練習及び/又は確認目的のために、及び第２種の哺乳類に由来するインビボデータから第１種の哺乳類における吸収を予測するために使用され得る。 【００４８】 第１ライブラリーの試験サンプルは、知られているか又は未知の生物学的活性を有することができ、そして化合物ライブラリー、例えば天然及び/又は合成化合物及びプール、及び化合物ファイルから誘導され得る。 高処理スクリーニングのためのライブラリーは、最大ライブラリーサイズまで変化することができ、そして好ましくは、一括してスクリーンされる。 ブロック当たりの化合物又は化合物プールの数は、使用者により決定され、そして典型的には、ブロック当たり1,
    000〜100,000個の化合物の範囲である。 【００４９】 高−分解スクリーニングのために好ましいライブラリーは、1,000〜10,000個の化合物、より好ましくは100〜5000個の化合物及びさらにより好ましくは50〜1
    000個の化合物である。 もちろん、ライブラリー及びスクリーニング当たりの化合物の実際の数は、意図された最終使用に依存して変化することができ、そして高−処理及び高−分解スクリーニングアプローチの組み合わせを使用することができる。 【００５０】 選択された投与経路は、腸内（例えば、頬又は舌下（PO）、直腸（PR））、非経口（例えば、血管内、静脈内ボーラス、静脈内注入、筋肉内、皮下注射）、吸入及び経皮経路を包含する。 本発明の方法による好ましい投与経路は、経口投与である。 選択された投与経路は、シミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成するために使用される１組のインビトロ生物学的利用性データを得るために使用さえるアッセイ又は構造−性質パラメーターの型及び/又は源を決定する。 すなわち、選択された投与経路に関する吸収に対する生理学的バリヤーに由来するか又はその代表である、人工細胞又は組織調製物及び同様のものが、PK用具中に入力として使用するための適切なインビトロ生物学的利用性データを生成するために選択される。 【００５１】 例えば、経口投与に続く試験サンプルの結果をシミュレートするためのインビトロ生物学的利用データは、興味ある哺乳類の胃腸管に由来するか又はその代表である生物学的調製物、例えば透過性及び移行機構データのための胃腸上皮細胞調製物、及び溶解性及び溶解速度アッセイのための胃腸管の適切な部分に対応する生理学的/解剖学的流体及び混合条件を使用する細胞培養及び/又は組織アッセイに基づかれ得る。 特殊化された生理学的バリヤー、例えば血液脳関門についてのインビトロ生物学的利用性データを収集するためのアッセイは最初に、静脈内供給及び従って、第１段階として即時吸収を想定できる。 【００５２】 この状況下で、興味ある哺乳類についての脳の微小血管の全身性血液と皮膚細胞との界面に由来するか又はその代表である生物学的調製物、例えば透過性及び移行機構データのための血液脳関門微小血管上皮細胞調製物、及び溶解性及び溶解速度アッセイのための血液膜関門の適切な部分に対応する生理学的/解剖学的流体及び混合条件を使用する細胞を培養及び/又は組織アッセイを包含するアッセイが、血液脳関門に関連したインビトロ生物学的利用性データを生成するために選択される。 一連のアッセイが、吸収に対する複数のバリヤーについてのインビトロ生物学的利用性データを収集するために使用され得る。 例として、経口、
    肝性、全身性及び血液脳関門ッセイが、脳組織を標的化する経口供給された化合物について化合物のライブラリーをスクリーニングするためのインビトロ生物学的利用性データを得るために使用され得る。 【００５３】 サンプリング部位は、吸収パラメーターが注目の試験サンプルについて評価される点を言及する。 これは、試験サンプルの割合、程度及び/又は濃度が選択される投与部位に対して決定され、そして吸収に対する少なくとも１つの生理学的バリヤーにより投与の部位から分離される部位である。 シミュレートされた吸収プロフィールを生成するためには、サンプリング部位は好ましくは、興味ある他のサンプリング部位で吸収現象の加重に対して連続的且つ集合的に影響を及ぼすために、吸収に対する二次バリヤーにより追加の吸収現象を評価するために使用され得る、吸収に対する個々の一次バリヤーにより投与の部位から分離される。 【００５４】 例として、経口供給が選択されたサンプリング部位は、吸収に対する一次バリヤーが胃腸内腔膜である門静脈、又は全身性吸収に対する二次バリヤーが、試験サンプルが門静脈から肝臓を通して全身性循環に通過した後、肝臓である全身性血液であり得る。 従って、投与部位とサンプリング部位との間に存在する生理学的バリヤーのタイプは、入力データとして使用するための所望の生物学的利用性データを、本発明のPK用具中に生成するために使用されるアッセイのタイプに影響を及ぼす。 【００５５】 選択された投与経路は、吸収に対するバリヤー、及び投与に続く吸収現象に影響を及ぼす生理学的パラメーターを決定するので、それはまた、シミュレートされたインビボ吸収プロフィールの生成のためにPK用具に使用される生理学に基づく薬物運動学シミュレーションモデルも決定する。 例えば、提案された投与経路が経口である場合、吸収に対する一次バリヤーは、胃腸管の内腔膜であり、そして全身性生物学的利用能に影響を及ぼす二次現象は肝臓による第１の通過の代謝である。 【００５６】 従って、経口供給のために選択された化合物の結果をシミュレートするための所定のシミュレーションモデル及びその関連するパラメーターが、このシナリオを表すために選択される。 従って、このモデルは、投与及び吸収のための胃腸管の適切な成分（例えば、胃、十二指腸、空腸、回腸、及び結腸）、及び一次吸収現象を評価する一次サンプリング部位（すなわち、門静脈）を包含する。 この場合、経口供給についての吸収に対する二次バリヤーは肝臓であり、そして第二サンプリング部位は全身性血液/血漿である。 【００５７】 生理学的に基づく薬剤運動学的モデルを選択するこの基本的アプローチはまた、標的器官及び同様のものによる吸収をシミュレートするために使用されるモデルにも適用でき、ここで吸収に対する生理学的バリヤーは、標的器官から全身性血液を分離する組織及び/又は膜、例えば血液脳関門である。 この情況下で、経口供給が脳組織を標的化する化合物のための好ましい投与経路として選択される場合、胃腸管モデル及び血液脳関門モデルが別々に実施され得、そして/又はスクリーニング目的のためのモデルの補足的な血漿成分を通して組み合わされ得る。 【００５８】 生理学的モデルは、メモリー、データベースに貯蔵される供給経路−特異的モデルの貯蔵所から選択され、又は新たに創造される。 本発明の生理学的モデルは、通常の投与経路又は吸収に対するバリヤーに対応するそれらのもの、例えば経口（GI管）、眼（目）、経皮（皮膚）、直腸、静脈、皮下、呼吸（鼻、肺）、血液脳関門及び同様のものを包含する。 新たにモデルを構成するためには、基本的アプローチは、吸収に対する個々のバリヤーが単離において試験され、試験され、そして確認され得るように、特定の吸収現像に対する一次バリヤーを二次現象から同定し、そして単離することである。 【００５９】 これは、吸収に対する一次生理学的バリヤーによりサンプリング部位から分離される投与の部位を選択し、そして次に、単離された吸収現像を記載するために速度の工程関係及び制限を組み込んでいる開発の生理学的モデルを構築することを包含する。 所望には、二次現象は、モデルへの複雑な個々の追加の層が初期モデルの他の成分からの単離において試験され、そして確認され得るように、連続的に付加され得る。 【００６０】 次に、第一ライブラリーからのそれらの予測され/シミュレートされたインビボ吸収プロフィールのために選択された試験サンプルが、元の（第１）化合物ライブラリーとは物理的に異なる第二化合物ライブラリーを生成するために使用され得る。 その二次ライブラリーはまた、それらのそれぞれの吸収プロフィールに関連する記述体により元のライブラリーにおける試験サンプルを単純に分類することによっても定義され得る。 【００６１】 特に、他に比較して、所望する吸収プロフィールを有する化合物を選択するためには、前記プロフィールが比較され、そして化合物が、興味あるサンプリング部位での吸収の最小濃度、速度及び/又は程度、及び/又は透過性、溶解性、溶解速度及び輸送機構の群からの１又は複数の吸収パラメーターに最適な順序で評価される。 次に、評価プロフィールは、最適に吸収された化合物、及びまた、良好に吸収されていないそれらの化合物も包含する所望する吸収プロフィールを有する化合物を選択するために使用され得る。 【００６２】 例えば、選択は、選択されたサンプリング部位での吸収速度、吸収の程度及び
    /又は濃度の使用者規定の窓内にある化合物の選択に基づかれ得る。 前記使用者規定の窓は、選択された投与経路についての既知の吸収プロフィールを有する対照又は標準化合物組に対する、濃度の範囲、吸収の速度及び/又は程度に基づかれ得る。 所望する吸収プロフィールの例は、対照に比較して、吸収に対する特定のバリヤーについての吸収の適度〜最適速度及び/又は程度を示す化合物を包含する。 【００６３】 次に、第二ライブラリーが、追加の生物学的利用能スクリーニング、例えば追加のより集中された吸収スクリーニング、及び代謝、毒性、生物学的活性及び同様のものにより試験サンプルを特徴づける他のスクリーニングにゆだねられ得る。 この工程は、吸収、及び任意には、吸収及び１又は複数の他の性質について、
    ますます最適化される化合物を含むライブラリーを得るために、１又は複数回、
    反復され得る。 【００６４】 本発明の方法により生成される第二ライブラリーは、それらが選択された投与経路のための共通する機能的標準として所望する吸収プロフィールを有する化合物を含み、そして従って、親ライブラリーに存在する活性及び生物学的利用能の経路−特異的構造及び機能多様性を実質的に保持することにおいてユニークである。 比較すれば、活性スクリーニングにより生成される第二ライブラリーは、化合物が特定受容体と相互作用するよう単独で選択されるので、低められた活性及び生物学的利用能多様性を表しがちである。 活性スクリーンは、類似する性質及び従って、吸収プロフィールをもたらす傾向がある類似する分子構造を有する化合物を選択する傾向がある。 【００６５】 吸収スクリーニングは、分子性質について、及び従って、構造多様性を維持するために選択する。 例えば、第一ライブラリーの多様性に依存して、本発明の方法に従って生成される第二ライブラリーは、化合物の種々の複合材料、又は使用者定義の吸収プロフィールを有する化合物、特定の受容体に対して低い〜高い活性を有する化合物、及びその特定の受容体に対する活性を示さない化合物の混合物を含むであろう。 それらの第二ライブラリーはまた、続く構造に基づく化合物企画及び類似体ライブラリー及び同様のものの反復合成のために非常に有用である経路−特異的構造−生物学的利用能情報に関しての最適な多様性も含むであろう。 【００６６】 従って、吸収プロフィールによる化合物ライブラリーのスクリーニングの利点は、選択された投与経路についての親ライブラリーに存在する、構造及び機能的活性及び生物学的利用能多様性が、活性又は構造情報が新規ライブラリーの内容を定義するために必要とされないが、二次ライブラリーに保持されることである。 もう１つの利点は、新しく創造されたライブラリーに存在するすべての化合物の大部分が使用者選択の吸収プロフィールを示し、そして従って、活性及び他の性質による第二スクリーニング、及び究極的には薬剤開発のための十分に吸収された先導を同定する機会が改良されることである。 追加の利点は、ライブラリーが、選択された投与経路についての複合の固有の生物学的活性の点でライブラリー内に最適な活性多様性を保持しながら、第二スクリーニングのためにより扱いやすいサイズに減じられることである。 【００６７】 本発明は、生物学的活性（すなわち、受容体−相互作用活性）が、前記工程のために、又は選択された投与経路のための改良されたインビボ薬理学活性を有する化合物を含むよう最適化されたライブラリーを得るために必要とされないことにおいて、有意に且つ直観に反している。 さらに、本発明のスクリーニングは、
    （１）活性についてスクリーンされていないライブラリー；（２）活性スクリーンを通過しない化合物を含む、活性について前もってスクリーンされたライブラリー；及び（３）所望する生物学的活性の欠失のために又は好ましい投与経路又は配合において作動しないために薬剤開発段階に達しない化合物を含む、活性について前もってスクリーンされたライブラリーから、一般的に新規の先導薬剤化合物の同定を通して化合物ライブラリーの利用性を高める。 【００６８】 高く評価され得るように、本発明の方法及びその方法により生成されるライブラリーは、選択された投与経路に関する薬剤開発のための良好に吸収された先導を見出す機会を高める。 本発明の方法はまた、生物学的活性による本発明の吸収ライブラリーのスクリーニングにより同定される先導化合物についての可能な投与経路の早い同定も可能にする。 【００６９】 化合物ライブラリー； 本発明の方法に使用される化合物は、天然及び/又は合成化合物及びプールを含む物理的化合物ライブラリーからであり得る。 化合物ファイル（コンピューター読み取り可能化合物代表及び理論的な“実質上”のライブラリー）はまた、スクリーニングのための化合物を得るための溜めとして作用することができる。 天然化合物ライブラリーの例は、生物学的調製物、例えば微生物（ウィルス、細菌）、藻類、下等植物（菌類）、高等植物、下等動物、哺乳類及び同様のものから得られる化合物を含むそれらのものを包含する。 【００７０】 合成ライブラリーの例は、種々の合成化学技法、例えば固体及び/又は溶液相化学を用いて生成される化合物を含むそれらのものを包含する。 組み合わせの化学により生成される合成ライブラリーが特に興味あるものである。 化合物ライブラリーを得るための技法及び源は良く知られており、そして新規源及び化学は急速に開発されている。 本発明の方法は、それらのライブラリーのいずれかのために適用できる。 【００７１】 物理的ライブラリーの化合物は典型的には、液体又は固体として、複数−容器貯蔵及び/又は試験ユニット、例えば複数−ウェルマイクロタイタープレートにおいて貯蔵される。 特に、所定のライブラリーの化合物は、複数の化合物の混合物を含むプールに、生物学的調製物からの抽出物として、及び/又は複数−容器貯蔵及び/又は試験ユニット中の貯蔵及び/又は試験容器当たりの単離された個々の化合物として存在することができる。 前記ユニットは、別々の位置で積み重ねられるか又は貯蔵され得る。 しかしながら、適切に評価され得るように、ライブラリーの個々の容器は、同じ物理的位置に貯蔵されるべきではなく；例えば、それらは、異なった貯蔵ユニット及び/又は位置に存在するが、特定のライブラリーに割り当てられ得る。 同じことが化合物ファイルに適用できる。 【００７２】 例として、化合物ライブラリーは、機械読み取り可能化合物ファイルとして表され得る。 これは、コンピューター読み取り可能媒体上に貯蔵され、そして/又は利用できる化合物ファイルを包含する。 例としては、光学及び磁気媒体及び同様のものを包含する。 【００７３】 機械読み取り可能化合物ライブラリーファイルは、例えば大きな組み合わせライブラリーが本発明の方法に従ってスクリーニングされ、そして次に、吸収プロファイル及び/又は順位付け情報が、新規ライブラリーに影響を及ぼす別々の物理的ライブラリーに戻り、そしてそれを創造する必要なしに、大きなライブラリーを、電子的に目録に作るために使用される。 次に、化合物ファイルは、新規ライブラリーを生成し、そして/又は反復の新規スクリーニングを通して進行するよう、ファイルにおける情報を検索し、付け加え又は変えるために呼び出され得る。 【００７４】 歴史的には、天然の生成物は、新規医薬及び先導薬剤候補体の最もありふれた源である。 天然の生成物ライブラリーは、種々の天然に存在する物質の抽出を含むであろう。 抽出物の通常の源は、微生物源、例えば種々の菌類、細胞又は藻類である。 植物抽出物はまた、天然の生成物ライブラリーの通常の生成物でもある。 天然の生成物ライブラリーは、標準の方法を用いて、容易に生成できる。 天然の生成物ライブラリーはまた、市販されている。 例えば、天然の生成物ライブラリーは、種々の商業的売主、例えばPan Laboratories (Bothell, WA) 及びMycoS
    earch （NC）から得られる。 【００７５】 天然の生成物ライブラリーに比較して、合成化合物ライブラリーは、必ずしも天然ではない化学物質から構成される。 本発明のために適切な合成化合物ライブラリーは、新たに構成されるか、又は市販されているライブラリーを包含する。
    合成化合物ライブラリーを構成するためのいずれかの数の方法が利用され得る。
    合成化合物ライブラリーはまた、種々の源から商業的に得ることができる。 合成ライブラリーについての市販源の例は、Maybridge Chemical Co. (Trevillet, C
    ornwall, UK), Comgenex (Princeton, NJ), Brandon Associates (Merrimack, N
    H) 及びMicrosource (New Milford, CT) を包含する。 さらに、“希化学物質”
    ライブラリーは、Aldrich Chemical Company, Inc. (Milwaukee, WI)から得られる。 【００７６】 天然生成物及び合成化合物ライブラリーの両者からの化合物は、従来の化学的、物理的及び生化学的方法により容易に変性される（Blondellなど., TIBTech (
    1996) 14: 60）。 結合ライブラリーとして言及される結合化学を通して生成される合成化合物ライブラリーが特に興味あるものである。 結合化学は、化学的構築ブロック又は鋳型の組織的且つ反復的使用を通しての種々の化合物の大きなライブラリーの創造の技法である。 【００７７】 結合ライブラリーは、成分の付加により変性されるいずれかの数の鋳型又はコア分子に基づかれ得る。 例えば、結合ライブラリーは、単離されたペプチド、オリゴヌクレオチド及び薬剤様小分子、又はそれらの混合物、又はそれらの組み合わせ、例えば、ピン技法及びスプリット−プール技法により生成されるそれらのものを包含することができる。 例としては、ペプチド、ペプチド擬似物、環状ペプチド、強制されたペプチド、小さな非ペプチド有機物、核酸、キラル及び非キラル化合物、薬剤様小分子ライブラリー及び同様のものを包含する。 【００７８】 結合ライブラリーは、新たに製造され得るか、又は商業的に得られる。 実質的に、無限数の技法、例えば溶液及び固相化学技法が、結合ライブラリーを創造するために使用され得る。 溶液―相合成の利点は、それが化学文献において入手できる莫大な範囲の溶液化学に利用することがある。 固体−相合成は、容易な精製及びより容易な自動化のために有用である。 例えば、結合化学ライブラリーは、
    製造業者のプロトコールに従って、種々の源から入手できる半−又は完全−自動装置により生成され得る。 【００７９】 例としては、Hewlett-Packard (Palo Alto, CA), Perkin-Elmer Applied Bios
    ystems (Foster City, CA) 又はChemtech (Louisville, KT) を包含する。 それらのタイプの装置は、広範囲の種類のカップリング化学と適合できる。 結合ライブラリーは又、注文製造され得るか、又は商業的に購入され得る。 商業的売主の例は、Affymax (Palo Alto, CA), ArQule (Medford, MA), Helios Pharmaceutic
    als (Louisville, KT), Gryphon Sciences (So. San Francisco, CA) を包含する。 【００８０】 追加の化合物ライブラリーは、化合物ファイルライブラリーを包含する。 化合物ファイルは、化合物の一次元、二次元又は三次元記載を含むデータベースである。 それらのライブラリーは、いずれかの化合物を記載するよう創造され得る。
    例えば、二次元（例えば、Maybridge Chemical Company, Bank Information Ser
    vices, 又はthe National Cancer Institute からの）及び三次元（例えば、Cam
    bridge Small Molecule Library）化合物ファイルのいくつかの市販源が存在する。 他方では、それらの化合物ファイルは、既知の化学式、及び基本的な化学知識、例えば標準原子、結合角度及び長さ、及び同様のものに基づいて容易に創造され得る。 【００８１】 実質的な化合物は、それらが構造−生物学的利用性データ、構造−活性関係（
    SAR）データ、又は既知の及び/又は予測される生物学的利用能プロフィールを有する三次元構造又は薬物団（pharmacophore）モデルから小分子薬剤の化合物ライブラリーを企画し、選択し、そして反復して精製するためにコンピュター方法を用いて開発され得るので、興味あるものである。 前記工程の重要な特徴は、合成的に入手できる化合物の非常に大きな実質的ライブラリーの初期コンピューター生成である。 【００８２】 それらの化合物は、入力SAR又は構造モデルから提供される特定の構造特徴を調査するよう企画される。 いずれかの数の適切なコンピューターがこの目的の溜めに使用され得る。 実質的なライブラリーは典型的には、100,000〜1,000,000個の化合物を含み、ここで個々の化合物は、確認された化学合成路を有し、そして一組の分子記述子により特徴づけられる。 次に、コンピューターコードが、本発明の高処理吸収スクリーニングを用いて、自動化された合成及び試験のためにライブラリーサブセット（100〜1000個の化合物）を選択するために使用される。
    いずれかの数のアプローチが、コード化のために使用され得る。 【００８３】 所定の合成のための吸収スクリーニングに起因する試験データは、追加の合成及び試験において選択される分子の性質を詳細に論じるために、複数目的物を同時に最適化することができるコンピューターセレクターコードにより解釈される。 そのようなスクリーニングアプローチは、試験及び化合物ファイルデータベース記録を通して実質的な概念からの化合物を取り扱う分類コンピューターシステム（例えば、クライアント−サーバー、メインフレーム、リアルタイムシステム）を通して実施され得る。 このアプローチは、試験サンプルについての正及び負の吸収プロフィール、例えば良好−対−不良吸収に寄与する構造的差異の分析から新規構造−生物学的利用性データを創造するための非常に有用である。 【００８４】 生物学的利用性データを生成するためのアッセイ： 試験サンプルについての吸収プロフィールを生成するために使用されるインビトロ生物学的利用能は、透過性及び溶解性パラメーター、及び任意には、輸送機構及び溶解パラメーターを包含する。 生物学的利用性データは、いずれかの数の技法に従って、新たに生成され得、又は入手できる公開又は存在の源から得られる。 生物学的利用性データは、化学的及び/又は生物学的アッセイ、及び理論的予測から誘導さえ得る。 例によれば、そのインビトロアッセイは、人工的な（合成の）、又は天然に存在する生物学的調製物を用いることができる。 これは、化学的な細胞及び/又は組織調製物を包含する。 【００８５】 インビトロ生物学的利用性データを生成するためのアッセイは、（１）試験サンプルについての透過性及び任意には、輸送機構；及び（２）試験サンプルについての溶解性及び任意には、溶解の予測により特徴づけられるアッセイにより、
    試験サンプル当たり、単離された化合物及び/又は単離された化合物の混合物を含む多くの試験サンプルをスクリーニングすることを包含する。 【００８６】 アッセイを行うための方法及び材料は、選択された投与経路、吸収に対する関連するバリヤー、及び提供されたサンプリング部位に基づかれる。 例えば、経口供給がシミュレーションのために提供され、そして初期サンプリング部位が門静脈であると選択される（肝臓代謝から胃腸吸収現像を単離するために）場合、生物学的利用性データは、胃腸管の内腔バリヤー及びセグメント生理学に最良に近づくインビトロアッセイから収集される。 【００８７】 選択された投与経路についての透過性及び輸送機構アッセイのためのいくつかの通常の細胞及び組織源の例が、下記表１に提供される。 【表１】

    【００８８】 所定の投与経路についての溶解性及び溶解アッセイのためのいくつかの通常のパラメーターの例が、下記表２に提供される。 【表２】 【００８９】 細胞及び/又は組織に基づく調製物アッセイを用いて透過性及び輸送機構データを収集するためのインビトロ及びインビボ技法は、当業界において良く知られていない（Stewartなど., Pharm. Res. (1995) 12: 693-699; Andus など., Pha


    rm. Res. (1990) 435-451; Minth など., Eur. J. Cell. Biol. (1992) 57: 132


    -137; Chanなど., DDT１(11): 461-473）。 例えば、透過性及び輸送機構を特徴づけるインビトロアッセイは、インビトロ細胞基材の拡散実験及び固定された膜アッセイ、及び現場灌流アッセイ、腸輪アッセイ、囓歯動物、ウサギ、イヌ、非ヒト霊長類及び同様のものにおける挿管アッセイ、刷子縁膜嚢、及び外転された腸嚢又は組織断片アッセイを包含する。 【００９０】 透過性及び輸送機構データを収集するためのインビボアッセイは典型的には、


    分布、代謝、排除及び毒性を包含する、興味ある化合物の生物学的利用能を特徴づけるために、動物モデル、例えばマウス、ラット、ウサギ、ハムスター、イヌ及びモンキーにおいて行われる。 高処理スクリーニングに関しては、細胞培養物に基づくインビトロアッセイが好ましい。 高分解スクリーニング及び確認に関しては、組織に基づくインビトロ及び/又は哺乳類に基づくインビボデータが好ましい。 【００９１】 細胞培養物モデルは、それらが、表面積を最大にしながら、比較的少量の試験サンプルによる実験の実施を可能にし、そして複数サンプルに対する多数の実験を同時に行うために使用され得るので、高処理スクリーニングのために好ましい。 細胞モデルはまた、動物変動性が存在しないので、より少ない実験を必要とする。 異なった細胞系はまた、一連の輸送バリヤー（受動性パラ細胞性、活性パラ細胞性、キャリヤー介在性流入、キャリヤー介在正流出）及び代謝性バリヤー（


    プロテアーゼ、エステラーゼ、チトクロームP450、接合酵素）に関連する補足的な生物学的利用性データを、組織的に収集するためにも使用され得る。 【００９２】 アッセイに使用される細胞及び組織調製物は、貯蔵所から、又はいずれかの高等真核生物、例えばウサギ、マウス、ラット、イヌ、ネコ、モンキー、ウシ、羊、ブタ、ウマ、ヒト及び同様のものから得られる。 組織サンプルは、身体のいずれかの領域に由来することができる。 次に、組織サンプルは、意図されたアッセイに依存して、種々の支持装置に適合されるか、又は結合され得る。 他方では、


    細胞は組織から培養され得る。 【００９３】 これは一般的に、標的組織から生検サンプルを得、続いてその生検からの細胞を培養することを包含する。 細胞及び組織はまた、例えば所定のスクリーニングアッセイに適切な所望するタンパク質又はタンパク質の組み合わせを発現する組換えDNA技法により遺伝子的に操作された源にも由来され得る。 人工的に構築された組織、例えば人工骨格/マトリックス、及びその骨格/マトリックスを接種するために使用される細胞の三次元増殖及び進行を方向づけるための組織増殖レギュレーターを用いて製造されるそれらのものがまた使用され得る。 【００９４】 それらを含んで成る上皮及び内皮細胞及び組織はまた、身体の内及び外表面に関連するバリヤーを評価するために使用される。 例えば、上皮細胞は、腸、肺、


    角膜、食道、性腺、鼻腔及び同様のものから得られる。 内皮細胞は、血液脳関門、及び心臓、及び血液及びリンパ管の腔、及び中胚葉に起因する、身体の深部腔の内表面となる層から得られる。 【００９５】 当業者は、細胞及び組織が、興味あるサンプル、又は存在する源から新たに得られること知っている。 公共源は、細胞及び細胞系貯蔵所、例えば、中でもAmer


    ican Type Culture Collection (ATCC), Belgian Culture Collection of Micro


    organisms (BCCM), 又はGerman Collection of Microorganisms and Cell Cultu


    res (MSM) を包含する。 細胞は、当業界において知られている標準技法により培養され得る。 【００９６】 透過性データを収集するための好ましいアッセイは、イオン流により膜システムの耐性又は導電率の変化を測定する装置及び方法を使用する。 そのような研究のために適切ないずれの装置でも使用され得る。 それらは、電圧−固定型装置、


    及び細胞培養物又は精密組織スライスのいずれかを用いる方法を包含する。 透過性を測定するために透過性支持体上で増殖される、培養された細胞を使用する拡散チャンバーシステムが好ましい。 より好ましい装置は、高処理及び自動化されたスクリーニングのために容易に適合される。 【００９７】 そのような装置の例は、知られており、そしてアメリカ特許第5,599,688号；W


    O96/13721号；及びWO97/16717号に例示される。 それらの装置はまた、輸送機構を試験するためにも適合され得る。 しかしながら、高く評価され得る場合、耐性、導電性及び/又はイオン流の測定は、化合物の透過性を決定するためには必要とされない。 多くの他の技法が入手でき、そして本発明に使用され得る。 例えば、透過性データはまた、例えばSAR/QSAR（例えば、対数P、分子量、H−結合、表面性質）からのこのパラメーターに近づくための理論的モデルを用いても予測され得る。 【００９８】 注目の試験サンプルの輸送機構は、標準技法に従って、細胞培養物及び/又は組織断片を用いて決定され得る。 それらのアッセイは典型的には、細胞又は組織と興味ある化合物とを接触し、そして既知の輸送特異的基質に比較して、細胞中への摂取を測定するか、又は摂取のために競争することを包含する。 それらの実験は短いインキュベーション時間で行われ得、その結果、輸送システムを正確に特徴づけ、そして非飽和受動性機能の効果を最少にするであろう運動パラメーターが測定され得る。 （Bailey など., Advanced Drug Delivery Reviews (1996)


    22: 85-103; Hidalgo など., Advanced Drug Delivery Reviews (1996) 22: 53-


    66; Andus など., Pham. Res. (1990) 7 (5): 435-451）。 高処理分析に関しては、細胞懸濁液が、放射能又は蛍光、及び同様のもの、例えばWO97/49987号に記載されるようなものの獲得又は損失を測定する自動化された方法を用いて、使用され得る。 【００９９】 好ましい態様においては、輸送機構は、高処理トランスポータースクリーニング細胞系及びアッセイを用いて決定される。 本発明のこの観点においては、細胞系は、１又は複数のトランスポータータンパク質、及び/又は酵素を過剰発現するために、選択され、そして/又は操作される。 次に、前記細胞は、化合物が興味ある生理学的バリヤーを通して輸送される機構を急速に同定するために使用される。 興味あるトランスポーターは、摂取及び流出トランスポーターを包含する、輸送の基本的カテゴリーを表す。 それらのトランスポーターは、細胞中への及び細胞からの、及び細胞層を通しての、生物学的システムにおける材料の移動を助ける。 【０１００】 酵素及びトランスポーターの天然の組み合わせはまた、高処理輸送機構スクリーニングアッセイの基本を提供することができる。 例えば、一定の酵素又はトランスポーターは、正常な生理学的態様で機能するためには、第二酵素又はトランスポーターを必要とし、すなわちチトクロームP4503AはP−糖タンパク質により同時調節される。 それらのタンパク質は、同じ基質を共有し、そしてそれらの遺伝子が同時調節される。 従って、トランスポーター及び酵素の複数の人工的な組み合わせが、興味ある試験サンプルの輸送機構を特徴づけるために使用され得る。 【０１０１】 注目の宿主細胞におけるトランスポーター及び/又は酵素の可能な組み合わせの例は、細胞−トランスポーター−酵素、細胞−トランスポーター、細胞−酵素、細胞−酵素−酵素及び細胞−トランスポーター−トランスポーターを包含する。 興味ある宿主細胞をトランスフェクトするために使用され得るトランスポーターの例は、ペプチドトランスポーター（Pep T1）、アミノ酸トランスポーター、


    有機、カチオントランスポーター（OCT１）、有機アニオントランスポーター、


    ヌクレオチドトランスポーター（N1, N2, N3, NS, E1）、グルコーストランスポーター（SGLT1, GLUT1〜GLUT7）、モノカルボキシレートトランスポーター（MCT


    1）及び多−薬剤トランスポーター（LRP, MDR, MRP, PGP）を包含する。 宿主細胞をトランスフェクトするために使用され得る酵素の例は、PhaseI及びII酵素、


    チトクロームP450, 3A, 2D及び同様のものである。 【０１０２】 トランスポーター/酵素のための核酸及び/又はデノミ酸配列は、種々のゲノム及びタンパク質関連データベースにおいて同定され得る。 入手できるデータベースの例は、GenBank (Benson など., Nucleic Acids Res (1998) 26 (1): 1-7; U


    SA National Center for Biotechnology Information, National Library of Me


    dicine, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA), TIGR Database


    (The Institute for Genomic Research, Rockville, MD, USA), Protein Data


    Bank (Brookhaven National Laboratory, USA), 及びExPASy and Swiss-Protein


    database (Swiss Institute of Bioinformatics, Geneve, Switzerland) を包含する。 【０１０３】 いずれかの数の既知は技法が、興味あるトランスポーター及び/又は酵素をコードする核酸を調製するために使用され得る。 宿主細胞において標的タンパク質を発現するためには、ポリペプチドをコードするヌクレオチド配列が、適切な発現ベクター、すなわち挿入されたコード配列の転写及び翻訳のための必要な要素を含むベクター中に挿入される。 宿主細胞系は、当業界において知られている方法により安定して又は過渡的にトランスフェクトされ得る。 過渡的トランスフェクション方法の例は、リン酸カルシウム、エレクトロポレーション、リポフェクタミン及びDEAEデキストランを包含する。 【０１０４】 細胞系は、当業界において知られている方法、例えばリン酸カルシウム方法を用いて安定してトランスフェクトされ得る。 さらに、宿主細胞は、興味ある標的タンパク質を含むレトロウィルスにより感染され、所望する標的タンパク質の安定した発現をもたらす。 標的遺伝子生成物を発現する宿主細胞は、標準技法により同定され得る。 それらは、免疫沈殿及びウェスターンブロット分析により、又は特異的生物学的応答の測定により測定されるようにタンパク質の検出を包含するが、但しそれらだけには限定されない。 【０１０５】 細胞における合成のためには、標的トランスポーター/酵素タンパク質が、標準技法により生成され得る。 天然において標的タンパク質を発現する細胞が使用され得る。 興味あるタンパク質をコードするDNAによる宿主細胞のトランスフェクション及び形質転換がまた使用され得る。 例えば、ポリメラーゼ鎖反応（PCR


    ）に基づく方法が、興味ある標的膜ポリペプチドのすべて又はその一部をコードする標的DNA配列をクローン化するために使用され得る。 （例えば、“PCR Cloni


    ng Protocols: From Molecular Cloning to Genetic Engineering,”BA White


    , ed., Humana Press, Methods in Molecular Biology, Vol. 67, 1997を参照のこと）。 【０１０６】 例えば、PCRは、cDNA分析への示差及び控除アプローチを通してのクローニングのために、長距離PCRを実施し、そして最適化するために、未知の隣接するDNA


    をクローニングするために、及びライブラリーを創造し、そしてスクリーンするために使用され得る。 PCRはまた、部位特異的及びランダム突然変異を、興味ある標的タンパク質をコードするDNA中に導入するためにも使用さえ得る。 【０１０７】 一般的なクローニング目的のためには、標的膜ポリペプチドの保存された型に対応する相補的及び/又は宿主オリゴヌクレオチドが、cDNA及び/又はPCR反応においてプライマーとして作用するよう企画され得る。 プライマー企画のための鋳型は、いずれかの数の源から得られる。 例えば、発現された配列標的物（EST）


    を包含する配列は、種々のデータバンク、例えばGenBank, TIGR, ExPASy 及びSw


    iss−Proteinデータベースから得られる。 相同性比較は、種々のアルゴリズムに基づいて配列における最良のプライマーを見出すために、調査機関を用いるいずれかの１又は多くの容易に入手できるプログラムを用いて実施される。 【０１０８】 いずれかの数の市販の配列分析パッケージ、例えばLasergene, GeneWorks, DN


    ASIS, Gene Jockey II, Gene Construction Kit, MacPlasmap, Plasmid ARTIST,


    Protein Predictor, DNA/RNA Builder 及びQuanta が存在する（例えば、“Seq


    uence Data Analysis Guidebook,”Simon R. Swindell, ed., Humana Press, 19


    96を参照のこと）。 前記情報は、変性プライマー、ネスト/複数プライマー、特定部位の突然変異誘発、制限酵素部位、等を企画するために使用され得る。 プライマーは、相同性情報から企画され得、そしてコンピュータープログラムもまた、プライマー企画のために使用され得る。 【０１０９】 例としては、自動プライマー選択のための“Primer Premier 4.0”（CloneTec


    h, Inc.）を包含する。 増幅されたcDNA及び/又はPCRフラグメントは、増幅されたフラグメントの放射性又は非放射性ラベリング及びライブラリーのスクリーニングにより十分な長さのクローンを単離するために使用され得る。 【０１１０】 他方では、１つの源からトランスポーター/酵素DNAが、他の源からの対応する


    DNA配列を得るために使用され得る。 特に、標的トランスポーター/酵素を発現することが知られているか又は予測される細胞から調製されたDNA及び/又はRNAから構成されたゲノム及び/又はcDNAライブラリーが、推定上の遺伝子に欠けている真核又は原核宿主細胞を形質転換するために使用され得る。 前記タンパク質コードする組換えプラスミドによる欠失宿主細胞の形質転換は、興味あるタンパク質に対応する相補的生成物を細胞に供給すると思われる。 【０１１１】 多くの場合、宿主細胞は、標的ポリペプチドに関連する特定の表現型を発現するよう選択され得、そして従って、この性質により選択され得る。 使用され得るクローニング技法の再考のためには、例えばSambrook など., 1989, Molecular


    Cloning, A Laboratory Manual, Cold Springs Harbor Press, New York; 及びA


    usubelなど., 1989, Current Protocols in Molecular Biology, Green Publish


    ing Associates and Wiley Interscience, New York. を参照のこと。 【０１１２】 宿主細胞における標的トランスポーター/酵素を発現するためには、上記のような、タンパク質をコードするヌクレオチド配列、又は分子アセンブリーのための機能的同等物が、適切な発現ベクター、すなわち挿入されたコード配列の転写及び翻訳のための必要な要素を含むベクター中に挿入される。 コード配列を含む宿主細胞、及び標的遺伝子生成物を発現する宿主細胞は、標準技法により同定され得る。 例えば、それらは、DNA−DNA又はDNA−RNAハイブリダイゼーション；“


    マーカー”遺伝子機能の存在又は不在；宿主細胞におけるmRNA転写体の発現により測定されるような転写のレベルの評価；及びイムノアッセイ又はその生物学的活性により測定されるような遺伝子生成物の検出を包含するが、但しそれらだけには限定されない。 【０１１３】 標的トランスポーター/酵素を生成するクローンが同定されると、そのクローンは、拡張され、そしてタンパク質を過剰発現するために使用され得る。所望には、タンパク質は、当業界に知られている次の技法を用いて精製され得る：免疫親和性精製、クロマトグラフィー方法、例えば高性能液体クロマトグラフィー又はカチオン交換クロマトグラフィー、特定リガンドのためのポリペプチドの親和性に基づく親和性クロマトグラフィー、抗体を用いての免疫親和性精製、及び同様のもの（但し、それらだけには限定されない）。次に、精製されたタンパク質は、人工膜マトリックスに結合され、そして興味あるトランスポーター/酵素に対する化合物の相互作用を評価するために使用され得る。 【０１１４】 輸送タンパク質及び酵素の発現のためのいくつかの通常使用される宿主細胞系は、E.コリ、アフリカツメガエル卵母細胞、バキュロウィルス、ワクシニア及び酵母、並びに多くの高等真核生物、例えば培養物における及び完全な動物及び植物におけるトランスジェニック細胞を包含する。（例えば、GW Gould, “Memb


    rane Protein Expression Systems: A User's,” Portland Press, 1994, Rock


    y S. Tuan, ed. ; 及びRecombinant Gene Expression Protocols, “Humana Pre


    ss, 1996を参照のこと）。 【０１１５】 例えば、酵素発現システムは良く知られており、そして標準プロトコールに従って、興味ある標的トランスポーター/酵素システムを発現し、そして回収するために使用され得る。 （例えば、Nekrasova など., Eur.J. Biochem. (1996) 23


    8:28-37; Gene Expression Technology Methods in Enzymology 185: (1990); M


    olecular Biology and Genetic Engineering of Yeasts CRC Press, Inc. (1992


    ); Herescovics など., FASEB (1993) 7: 540-550; Larriba, G. Yeast (1993)


    9: 441-463; Buckholz, RG, Cur Opinion Biotech (1993) 4: 538-542; Macke


    tt, M, “Expression of Membrane Proteins in Yeast Membrane Protein Expre


    ssion Systems: A Users Guide,” pp. 177-218, Portland Press, (1995) を参照のこと。 【０１１６】 高分解スクリーニング及び確認のためには、組織に基づくアッセイが、輸送機構を特徴づけるために使用され得る。例えば、チトクロームP450 スーパーファミリーの中で、CYP3F酵素は肝臓において最も豊富なイソフォームを表し、そしてそれらは種々の化学構造の化合物の代謝を担当している。肝細胞中への化合物の摂取は、受動性又はキャリヤー工程により介在され得る。肝臓の実質細胞において、薬剤が代謝され、又は細胞内タンパク質に結合することができる。 【０１１７】 薬剤又はその代謝物は、循環中に戻るか、又は肝細胞から肝汁小管中に、再び受動性又はキャリヤー介在性輸送により、肝汁における分泌の前、出て行く。実験システムは、単離におけるそれらの工程を研究するよう考案されて来た。そのようなシステムの例は、単離された灌流されたラット肝臓（IPRL）及び胆管カニューレ挿入された（BDC）ラットモデルを包含する。（Chanなど., DDT（1996）1


    : 461-473）。 【０１１８】 １又は複数の特定組織において特定の輸送性質を発現するよう企画されたトランスジェニック動物からの組織はまた、輸送機構を特徴づけるために使用され得る。 本発明のこの観点においては、動物は、興味ある組織において１又は複数の特定タンパク質を、例えば十二指腸組織においてトランスポータータンパク質を発現するか又は発現しないよう遺伝子的操作され得る。 次に、遺伝子的に操作された動物からの組織が、組織に基づくアッセイにおいて輸送機構を試験するために使用され得る。 トランスジェニック動物方法は良く知られている（Gordon など., Hum. Cell (1993) 6 (3): 161-169; 及びJaenisch, R., Science (1998) 2


    40: 1468-1474）。 【０１１９】 人工的に構築された組織、例えば皮膚移植片、移植組織及び同様のものとして使用するためにエクスビボで生成された組織はまた、透過性アッセイのために使用され得る。 そのような組織は、標準技法を用いて得られる。 例えば、アメリカ特許第5,759,830号、第5,770,193号及び第5,770,417号を参照のこと。 【０１２０】 溶解性及び溶解データは、吸収に対するバリヤーとして選択された特定の生理学的システムに最も近い適切な生理学流体/緩衝液システムにおいて興味ある個々のサンプルを試験することによって、インビトロアッセイにおいて得られる。


    溶解性プロフィールは、種々の生理学的条件下での試験サンプルの溶解性のプロットである。 例として、胃腸管の天然のpH環境は、胃腸における酸性から小腸におけるわずかなアルカリ性まで変化し、そして個々のセグメントについての流体組織物もまた変化する。 【０１２１】 溶解性プロフィールは、特定の生理学的区画又は分析実在物における試験サンプルの溶解の完結の評価を提供する。 この場合、異なったpH及び生理学的流体組成物をそれぞれ有する試験ウェルのパネルが、個々の試験サンプルについての溶解性プロフィールを生成するために使用され得る。 溶解性及び溶解データはまた、例えばSAR/QSAR情報から、それらの値に近づくことが、理論的なモデルを用いて予測され得る。 【０１２２】 インビトロ溶解アッセイは、水溶液における試験サンプルの溶解の速度及び程度を測定する。 種々のパラメーターが、溶解アッセイを行う場合、考慮され、そして当業界において良く知られている。 それらのパラメーターは、実験容器のサイズ、撹拌の量及び撹拌機の性質、溶解媒体の温度及び性質、pH、粘度及び溶解装置の企画を包含する。 溶解を測定するための当業界において知られている標準方法は、回転バスケット、櫂、回転ボトル、溶解を通しての流れ、固有の溶解及び蠕動方法を包含する。 それらの方法は、高処理溶解性及び溶解スクリーニングのためのガイドとして適合され、そして使用さえ得る。 【０１２３】 溶解性及び溶解データの高処理収集のためには、固体及び液体取り扱いの自動化された方法が使用される。 この方法は、複数ウェル又は複数管/プレートシステムへのサンプルの添加を包含する。 それらの管/プレートに関連するデータ、


    例えば生理学的流体/緩衝液システム、体積、濃度、pH及び管/プレート地図が、


    一覧システムに移される。 その一覧システムは、元の管/プレートに適用される、アリコート、希釈、又はプール方法に適する最新情報を含むコードを生成する。 次に、データベースにおいて創造される仕事が、コードされた管/プレートにおいて物理的に行われる。 次に、アリコートが、スクリーン部位を示すために分配される。 試験の後、溶解性プロフィールが生成され、そしてアクセス及び分析のためにデータベースに向けられる。 【０１２４】 第二吸収ライブラリーをスクリーニングするためのアッセイ： 吸収のために選択された第二ライブラリーはまた、１又は複数の追加の性質、


    例えば代謝、分布、排除、毒性及び生物学的活性（但し、それらだけには限定されない）により特徴づけられ得る。 吸収に関しては、適切なデータを特徴づけるためのアッセイは、選択された投与経路に基づかれる。 代謝又は生物転移とは、


    他の化学物質形への化合物の生化学的転移を言及する。 生物転移工程は典型的には、元の親分子よりもより極性（水溶性）である代謝物をもたらす。 【０１２５】 ほとんどの組織はいくらかの代謝能力を有するが、しかし肝臓は、必ずしも標的化合物を代謝する酵素の濃度には基づかないが、サイズに基づけば、はるかに重要な器官である。 相I反応は、官能基を分子に導入するそれらの反応として定義され、そして相II反応は、内因性成分を有するそれらの官能基を接合するそれらの反応である。 【０１２６】 代謝は薬剤クリアランス工程であるので、化合物の代謝は化合物の排除に寄与する。 従って、吸収のために選択される化合物は、当業界において知らされている標準技法を用いて、投与の後又は投与と同時に、薬剤の性質を考えるために、


    代謝についてスクリーンされ得る。 （例えば、Sakuma & Kamataki, Drug metabo


    lism research in the development of innovaive drugs, In: Drug News & Per


    spectives (1994) 7 (2): 82-86を参照のこと）。 【０１２７】 高処理スクリーニングのための代謝アッセイは好ましくは、細胞（細胞及び細胞調製物）に基づき、そして高分解スクリーニングは、細胞及び組織に基づくアッセイを使用することができる。 特に、化合物ライブラリーからの試験サンプルは、種々の種及び器官に由来する細胞及び組織調製物においてスクリーンされ得る。 肝臓は最も頻繁に使用される細胞及び組織源であるが、他のヒト及び非ヒト器官、例えば腎臓、皮膚、腸、肺及び血液が利用でき、そして特別な肝臓代謝を評価するために使用され得る。 細胞及び組織調製物の例は、非細胞画分（例えば、肝臓S9及びミクロソーム）、肝細胞（例えば、コラゲナーゼ灌流、懸濁され、


    培養された）、腎遠位管及び乳頭細胞、再凝集脳細胞、骨髄細胞培養物、血液細胞、心筋細胞及び確立された細胞系並びに精確に切断された組織システムを包含する。 【０１２８】 高処理スクリーニングのために適切なインビトロ代謝アッセイの例は、チトクロームP450形−特異的代謝により特徴づけられるアッセイを包含する。 それらは、形−特異的競争基質（例えば、P450インヒビター）、例えばP450酵素CYP1A, 3


    A, 2A6, 2C9, 2C19, 2D6及び2E1によるp450誘発及び/又は競争研究により試験化合物をアッセイすることを包含する。 それらの又は他の代謝酵素の１つ又は組み合わせを発現する細胞はまた、単独で、又は細胞に基づく透過性アッセイと組合して使用され得る。 高処理の細胞に基づく代謝アッセイは、チトクロームP450誘発スクリーン、他の代謝マーカー酵素及び同様のもの、例えばDNA又はタンパク質のレベルの測定を包含することができる。 代謝アッセイのための適切な細胞は、一次培養における肝細胞を包含する。 代謝を測定するためのコンピューター実施のシステムもまた使用され得る。 【０１２９】 吸収ライブラリーはまた、追加の分布及び排除現像によっても特徴づけられ得る。 本発明のこの観点においては、タンパク質結合が化合物分布及び排除に影響を及ぼすので、インビトロアッセイは、試験化合物に結合するタンパク質を評価するために行われる。 一般的に、それは、細胞及び組織中に拡散する遊離化合物である。 結合は、排除に関して制限的又は許容性として分離され又は親和性により定義的に定義され得る。 結合の親和性は、可逆性である場合、又はより通常には、不可逆的結合が生じる場合、低い又は高いとして定義される。 【０１３０】 試験化合物の生物学的半減期は、タンパク質とのその相互作用のために、長くなるであろう。 通常、親和性が高いほど、観察され得る排除は低い。 アルブミンは、それが全血漿タンパク質の約半分を含むので、血漿タンパク質結合の最も頻繁な一因である。 a1−酸糖タンパク質はまた、それが塩基（多くの薬剤は弱塩基である）に対する親和性を有するので、化合物のタンパク質結合において重要な役割を演じる。 それは急性相反応体であり、そしてその濃度は炎症工程、悪性疾病及びストレスにおいて上昇する。 【０１３１】 リポタンパク質（HDL、LDL又はVLDL）は、非常にリポ溶解性である薬剤を結合し、そしてかなり特異的なリガンド−タンパク質相互作用が一定のステロイドとγグロブリンとの間で生じる。 従って、１又は複数のアルブミン、a1−酸糖タンパク質、リポタンパク質、ステロイド及びγグロブリンを使用するインビトロタンパク質結合アッセイは、吸収ライブラリーをさらに特徴づけるために使用され得る分布及び排除データを収集するために使用され得る。 【０１３２】 同様に、試験化合物の毒性が、吸収ライブラリーの化合物を特徴づけるためにアッセイされ、そして使用され得る。 当業界におけるいずれかの数の技法がこの目的のために使用され得る。 この好ましい方法はインビトロである。 例としては、毒性機構の決定、標的器官の細胞及び組織における細胞毒性能力の決定、インビトロデータからの治療指数の評価、同じ哺乳類又は異なった種からの細胞における密接に関連する薬剤化合物の細胞毒性スクリーニング、ペルオキシソーム増殖の検出及び定量化、細胞毒性を防げるか又は転換する剤のスクリーニング、同時にインキュベーションシステムを用いての標的細胞、例えば赤血球細胞及び肝細胞に対する特定の研究を包含する。 【０１３３】 毒性アッセイは、エンドポイントとして毒性パラメーターを提供するいずれかの技法を利用することができる。 高処理スクリーニングのためには、細胞に基づくアッセイが好ましい。 これは、遺伝子発現（例えば、タンパク質又は核酸に基づく）酵素活性、及び形態学スクリーン及び同様のものを包含する。 細胞に基づくアッセイの例は、DNAタンパク質レベルの同時測定を伴って又は伴わないで、


    一次肝細胞培養においてパルミトイルCoA−酸化をアッセイするために使用され得るインビトロペルオキシソーム増殖を包含する。 【０１３４】 一次培養物における細胞毒性アッセイがまた使用され得、そして肝細胞又は腎近位管における細胞毒性についてのスクリーニング、酵素開放（乳酸デヒドロゲナーゼ）、及び標準技法に従ってのMTT転換（ミトコンドリア機能）を包含する。 毒性を予測するためのコンピューター実施されるSAR/QSARモデルがまた、例えば構造情報が入手できる場合、使用され得る。 【０１３５】 本発明の方法に従って生成される吸収ライブラリーはまた、そのような目的のために適切ないずれかの技法を用いて活性的中について試験され得る。 例としては、単離された受容体のスクリーニング、又は興味ある受容体標的物（すなわち、化合物/リガンド−受容体相互作用/結合）を含む細胞調製物の使用を包含する。 それらは、レポーター遺伝子アッセイ、結合アッセイ、細胞増殖アッセイ及び同様のものを包含する。 （例えば、Wallace, RW, and Goldman, ME, Bioass


    ay Design and Lmplementation, High Throughput Screening (1997) p.279-328


    , Ed. Devlin, JPを参照のこと）。 活性アッセイ又は、SAR/QSAモデルを使用することができる。 【０１３６】 １又は複数のそのような追加の性質による第二吸収ライブラリーのスクリーニングは、同時に、又は第一化合物ライブラリーの初期吸収スクリーンに続いて、


    行われ得る。 【０１３７】 PK用具及びシステム： 本発明のPK用具は、インビトロ溶解性及び透過性データ、及び任意には、化合物ライブラリーの試験サンプルについてのインビトロ溶解速度及び輪送機構データからのシミュレートされたインビボ吸収プロフィールを生成するために使用される。 PK用具は、コンピューター読み取り可能成分として、データ入力及びデータ出力のために適切な入力/出力システム、数に基づく微分式を有するシミュレーション機関、及びシミュレートされるべき哺乳類系の薬理動態モデルを含んで成る生理学に基づくシミュレーションモデルを包含する。 【０１３８】 インビトロ生物学的利用性データは、入力/出力システムを通して提供され、


    そして次に、シミュレーション機関、及びシミュレーションモデルが、試験サンプルについての使用者により選択されたインビボ吸収プロフィールを生成するためのシミュレーション試験を促進するために適用される。 共に、シミュレーション機関及びシミュレーションモデルは、調査下でのシステムにおける試験サンプルの結果をシミュレートするために使用される。 【０１３９】 PK用具は、区画−流れシミュレーションモデルシステムに基づかれている。 その区画−流れモデルは、区画、流れレギュレーター、及び区画間での流れを集合的に調節するコンバーターを使用する。 モデル成分は、シミュレーション機関を通して運転される場合、等式の初期の基礎値に基づいて、個々の時間の増分dtで解決される一連の微分式、使用者により供給される入力値、及び特定のシナリオにより活性化される場合、モデルの種々のサブシステムにより行われる計算により表される。 【０１４０】 PK用具は任意には、異なった薬剤動力学モデル、及び所定のモデルについての初期パラメーター値の貯蔵所を含んで成る。 その貯蔵所は好ましくは、PK用具のデータベースに存在し、そして/又は獲得モデルを通して入手できる。 PK用具はまた、選択された投与経路に基づいて、インビボデータに対するインビトロデータの相互関係、又は第２種の哺乳類からのインビボデータに対する第１種の哺乳類からのインビボデータの相互関係についての吸収パラメーター及び定数の生成のための１又は複数の曲線−適合アルゴリズムを包含することができる。 その曲線−適合アルゴリズムは、回帰に基づくアルゴリズム及び推計に基づくアルゴリズムを包含する。 【０１４１】 １． 入力/出力システム PK用具の成分に関して、入力/出力システムは、使用者と本発明のPK用具の他の成分との間に使用者インターフェースを提供する。 入力/出力システムは、データ及び他の情報の入力及び出力のために、及びシミュレーション機関及びシミュレーションモデルとの操作可能な相互作用のために、使用者とコンピューターシステムとの間でのいずれかの適切なインターフェースであり得る。 例えば、入力/出力システムは、測定装置からの直接的な入力を提供することができる。 入力/出力システムは好ましくは、データプロセッサー、記憶及び表示を有する独立型コンピューター又は組み込まれた複数成分コンピューターシステムを提供する。 本発明の方法及びPK用具中への入力は、選択された投与経路及び注目の哺乳類系に対応するアッセイに由来するインビトロ生物学的利用性データである。 【０１４２】 例えば、使用者は、試験サンプルのための初期パラメーター値、例えば用量、


    透過性、溶解性及び同様のものを入力し、そして次に、任意には、輸送機構、例えば受動性トランス細胞、受動性パラ細胞、キャリヤー介在性流入又はキャリヤー介在性流出を示す。 輸送機構が示されない場合、PK用具は誤った輸送機構、例えば受動性トランス細胞を用いるよう企画され得る。 パラ細胞機構に設定する場合、化合物の吸収は、パラ細胞路を通しての吸収のために利用できる低表面積を補足するよう調節される。 【０１４３】 そのモデルはまた、吸収の機構が透過性、溶解性、分子構造又は他の情報を用いて予測され得る操作を組み込むことができる。 これは、使用者の前もって入力及び知識を必要としないで、パラ細胞及び/又は他の吸収機構のそのモデルによる自動的補足を可能にする。 目的に依存して、使用者はまた、pH、供給システム速度、例えば調節された開放速度又は配合物開放速度（供給システムは、本発明においては、“配合物”として言及される）、用量スケジュール、及びシミュレーション実施時間、並びに生理学的システム特異的パラメーター、例えばGI管モデルが使用される場合、GI推移時間を特定することができる。 それらのパラメーターについての値が入力されなければ、PK用具は誤った値を提供する。 【０１４４】 データは、数学的な表現として、又は生理学的又は薬剤動力学的パラメーター、又はα、例えばトランス細胞、パラ細胞、受動性、活性、等を表すグラフとして数字により入力され得る。 グラフとしてデータを入力する利点は、それが従属変数と独立変数との間の数学的関係を定義する必要性を取り除くことである。 インターフェース出力は、吸収に関連するパラメーター、例えば吸収の速度、吸収の程度及び濃度のプロフィールに対応するグラフ又は表、等を表示し、そして/


    又は比較する。 本発明の方法及びPK用具の出力は、１又は複数の選択された吸収パラメーターにより試験サンプルを測定し、そして評価するために使用される。 【０１４５】 プロフィールの吸収パラメーターは、試験サンプルの吸収の濃度、速度及び/


    又は程度を包含する。 最適に評価されるように、吸収パラメーターは、吸収される用量の時間、質量、体積、濃度変数、割合に関連する複数の異なった手段、及び同様のもので表され得る。 例としては、“dD/dt”及び“dc/dt”（例えば、質量/時間−mg/時；濃度/時間−μg/ml/時）、濃度“C”（例えば、質量/体積−μ


    g/ml）、曲線“AUC”下の面積（例えば、濃度・時間、μg・時/ml）、及び吸収される用量の程度/割合“F”（例えば、単位はなし、０〜１）を包含する。 【０１４６】 他の例は、選択されたサンプリング部位での化合物の滞留の間に達する最大濃度である最大濃度（C

    max ）; 最大濃度に達する、投与の後の時間である最大濃度までの時間（Tmax）；及び濃度が選択されたサンプリング部位でその最大の1/2


    に達する時間である半減基（t

    1/2 ）を包含する。 出力の他の例は、個々のシミュレートされたパラメーター、例えば個々のセグメントについての透過性、溶解性、溶解及び同様のもの、並びにそれらの及び/又は他のパラメーターについての累積値を包含する。 【０１４７】 ２． シミュレーション機構 シミュレーション機構は微分式解決手段を含んで成る。 シミュレーション機関はまた、制御ステートメント規則、例えばIF####THENタイプの生成規則が使用される場合、システム制御スラートメントモジュールを含むことができる。 微分式解決手段は、所定のシミュレーションモデルを含んで成る等式システムを解決するための標準の数値方法を使用する。 それらはアルゴリズム、例えばEuler's及びRunge−Kutta方法を包含する。 【０１４８】 そのようなシミュレーションアルゴリズム及びシミュレーションアプローチは良く知られている（例えば、Acton, FS, Numerical Methods that Work, New


    York, Harper & Row (1970); Burde など., Numerical Analysis, Boston, MA,


    Prindle, Weber & Schmidt (1981); Gerald など., Applied Numerical Analysi


    s, Reading, MA, Addison-Wesley Publishing Co., (1984); McCormick など.,


    Numerical Methods in Fortran, Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall, (1964


    ); 及びBenku, T., The Runge-Kutta Methods, BYTE Magazine, April 1986, pp


    . 191-210. を参照のこと）。 【０１４９】 多くの異なった数値スキームは、微分式の評価のために存在する。 市販のコンピューターアプリケーション、個人の産業用コンピューターアプリケーション、


    個人の個々で所有し、そして書かれたコンピューターアプリケーション、手動計算された手順及び公開された手順中に組み込まれるそれらを包含して、事実上、


    現在、100のスキームが存在する。 微分式を評価するための用具としてのコンピューターの使用により、新規スキームは年々、開発されている。 数値スキームの大部分は、微分式のすばやい評価を可能にするために、コンピューターアプリケーション中に組み込まれている。 【０１５０】 シミュレーション機関又は微分式解決手段プログラムとして記載されるコンピューターアプリケーション又はプログラムは、解釈的であるか又はコンパイラーで作られ得る。 コンパイラーで作られたプログラムは、コンピューター言語（例えば、C++, 又は同様のもの）に転換され、そして書かれ、そしてコンピューターのみに理解できるプログラムである。 解釈的なプログラムの成分は、人々により読まれそして理解され得る特徴及び言語で書かれている。 両タイプのプログラムは、モデルの微分式を評価するために数値スキームを必要とする。 速度及び実施時間が、解決的プログラムによりもむしろコンパイラーで作られるプログラムを用いることの主な利点である。 【０１５１】 好ましいシミュレーション機関は、同時モデル機構及びシミュレーションを可能にする。 例は、プログラムSTELLA（商標）(High Performance Systems, Inc.)


    である。 STELLA（商標）は、微分式を評価するために、次の３種の数値スキーム：Eulerの方法、Runge−Kutta２又はRunge−Kutta４を使用できる解釈的プログラムである。 Kinetica（商標）プログラム（InnaPhase, Inc.）は、モデルの等式を評価することができるもう１つの微分式解決プログラムである。 STELLA（商標）読み取り可能フォーマットからKinetica（商標）読み取り可能フォーマットにモデルを翻訳することによって、生理学的シミュレーションは、種々の適合アルゴリズムを有するKinetica（商標）を用いて構成され得る。 この手順は、調節パラメーターが段階的な態様で最適化されている場合に使用され得る。 【０１５２】 ３． シミュレーションモデル シミュレーションモデルは、選択された投与経路（例えば、経口）に対応する哺乳類系（例えば、GI管）の複数−区画生理学的モデルの数学的モデルである。


    所定の生理学的モデルは、調査下での生理学的システムについて、分析セグメント間での速度工程相互作用を説明する一連の微分式により表される。 個々のセグメント又は区画は、１，２及び/又は３個の区画動力学システムとして、数学的に表される。 セグメントは、分析セグメントに関する化合物の吸収、及び単離における吸収現象を評価するための少なくとも１つのサンプリング部位を説明する組み込まれた生理学的モデルを形成するために、段階的な態様で連結される。 【０１５３】 経口供給をシミュレートするモデルに関しては、胃、十二指腸、空腸、回腸及び結腸を包含するGI管の分析セグメントが供給される。 GI管のためのサンプリング部位は、門静脈及び/又は血漿であり得る。 直腸及び結腸は、供給の直腸経路を表すために適用できる。 頬又は舌下供給経路のためのセグメント及びサンプリングは、口、頬/舌組織及び血漿を包含することができる。 【０１５４】 眼経路に関しては、これは水性体液、結膜嚢、涙腺、鼻腔及び血漿を包含することができる。 肺経路に関しては、これは呼吸細気管支部分及び血漿を包含することができる。 鼻を通しての供給に関しては、これは鼻腔及び血漿を包含することができる。 局部及び経皮経路に関しては、これは上皮、経皮、皮下組織、筋肉及び血漿を包含することができる。 他のシステムは、それらの基本的企画に付随する。 【０１５５】 もちろん、特定の分析セグメントを表す区画は、モデルの意図された最終使用に依存して、例えば単離されたセグメントが試験される場合、又は追加のサンプリング部位で生物学的利用能に影響を及ぼすパラメーターの説明が所望される場合、追加され得、又は除去され得る。 【０１５６】 例えば、区画は、血液中のタンパク質（アルブミン、及びa1−酸糖タンパク質）、又はより通常には血漿への化合物の可逆的結合を説明するために前−又は後−吸収性タンパク質結合又は複合体形成を説明するために付加され得る。 付加され得る他の区画は、相I及び/又は相II肝臓代謝を説明するそれらのものを包含する。 種々の化合物の配合物を説明する配合物区画、例えば時間−開放、延長された開放又は他方では、制御された開放配合物がまた付加され得る。 もう１つの例は、腎クリアランスを説明するための腎臓区画の包含である。 【０１５７】 区画は、調査下での生理学的システムに依存して、吸収に影響を及ぼす因子、


    例えば質量、体積、表面積、濃度、透過性、溶解性、流体分泌/吸収、流体推移、質量推移及び同様のものにより調節され得る。 親指の規則として、区画調節体は、変数の入力に関連する。 例えば、輸送機構及び溶解速度が吸収プロフィールを生成するために考慮される変数である場合、生理学的モデルは、それらの変数を説明する区画及びパラメーターを含むであろう。 【０１５８】 区画−流れシミュレーションモデルとして表される場合、生理学的モデルの分析セグメントは典型的には、流れレギュレーターを通して可逆的に通じる１又は複数の中枢及び末梢区画を包含する。 中枢区画は、分析セグメントの内部又は粘膜側を表す。 抹消区画は、セグメントの血液側を表す。 中枢及び末梢区画は、中枢区画からの材料が、区画値を用いて、パラメーターの計算を可能にするコンバーターにより適用される、実験的に定義されているか又は計算された移行速度“


    ｋ12”で、末梢区画に“流れるか”又は移行される、生理学的バリヤーを表す流れレキュレーターにより連結される。 【０１５９】 区画間の移行（“流れ”）は、ゼロオーダー、二次オーダー及び/又は混合されたオーダーの工程であり得る。例として、中枢区画１から末梢区画２への一次オーダー移行は、入力（例えば、速度定数k12及び中枢区画における化合物の量＝量＋dt*（−除去−k12＋k21））を、区画（例えば、k12）間の流れコントローラーに連結し、そしてそれを、２種の変数の積としてそれを設定する有眼の微分式により定義され得る。従って、モデルの根本的な等式は、個々の区画における化合物の量を計算するために使用され、そして標準の微分式は、区画のシステム及びそれらの等式を相互関係せしめる。 【０１６０】 これは、個々の時間のインクリメント（dt）での計算された速度に従って、個々の区画を通しての化合物のモデルによる移動を可能にする。区画間のすべての移動は質量単位で存在するので、血液側及び移行された試験化合物濃度は、血液側（末梢区画）における化合物の量、及び粘膜側（中枢区画）の体積から計算される。モデルサイクルは、インクリメントパルス（ランプ、プラグ流/遅れ時間をシミュレートするために）として、又は興味ある試験化合物のサイクリングを開始し、そして実現するための固定された時間範囲として、入力/出力使用者インターフェースを通して入れられる。 【０１６１】 生理学的モデルの基本構造及びその相互関係する分析セグメントの数学的表示は、いずれかの数の技法を用いて構成され得る。好ましい技法は、グラフ−配向された区画−流れモデル開発コンピュータープログラム、例えばSTELLA（商標）


    ，KINETICA（商標）及び同様のものを用いる。 多くのそのようなプログラムは入手でき、そしてほとんど、モデル構築及び操作のために図示使用者インターフェースを用いる。 実質的に、モデルの要素のためのプログラムにより使用される記号は、モデル化されるシステム又は工程の図解を組み立てるために使用者により配列される。 【０１６２】 モデルにおける個々の因子は、数値定数、すなわち２種のパラメーター間の直線又は非直線関係として、又は理論的ステートメントとしてプログラムされ得る。 次に、モデル開発プログラムが、使用者により構成されたモデルに対応する微分式を生成する。 例えば、STELLA（商標）は、モデルの基本構造を創造するために連結される次の５種の図示用具を使用する：（１）ストック；（２）流れ；（


    ３）コンバーター；（４）入力リンク；及び（５）有限のストック（例えば、Pe


    terson など., STELLA（商標）II, Technical Documentation, High Performanc


    e Systems, Inc., (1993) を参照のこと）。 【０１６３】 ストックは、溜め又は区画を表すボックスである。 流れは又は流れレギュレーターは、区画変数の状態を変えることができる変数を調製し、そして流れ調節に関して一及び二方向性であり得る。 従って、流れ/流れレギュレーターは、区画中への及び区画からの移動を調節する。 コンバーターは、流れレギュレーター又は他のコンバーターを改良する。 コンバーターは、等式、入力及び/又は出力を説明する定数又は変数として使用され得るパラメーター変数値を保持し、又は計算するよう機能する。 コンバーターは、区画値を用いてのパラメーターの計算を可能にする。 入力リンクは、モデルのための内部連絡又は連結“配線”として作用する。 【０１６４】 入力リンクは、区画、流れレギュレーター及びコンバーター間の作用を方向づける。 計算法においては、流れは時間誘導体を表し；ストックは、時間に対する流れの積分（又は累積）であり；そしてコンバーターは流れのマイクロ−理論を含む。 ストックは、次の形を有する有限の異なっ等式として表される：ストック（ｔ）＝ストック(t-dt)＋(流れ)*dt。 時間の記載によりこの等式を書き直し、


    そしてtとdtとを置換する：ストック

    t ＝ストック

    t- Δ

    t ＋Δt* (流れ)。 用語を再配置する：（ストック

    t −ストック

    t- Δ

    t ）/Δt＝流れ、ここで“流れ”は時間“


    t”にわたっての変数“ストック”の変化である。 【０１６５】 Δtがゼロに近づくにつれて、その差異等式は微分式になる：d（ストック）/d


    t＝流れ。 積分表示でこれを表す：ストック＝∫流れdt。 より高次の等式に関しては、より高次の微分は一連の一次等式として表される。 従って、コンピュータープログラム、例えばSTELLA（商標）は、図示用具を用い、そして調査下での所定の生理学システムについての薬剤動力学の適切な微分式を供給し、区画−流れモデルとして、生理学に基づく複数−区画モデルを生成するために使用され得る。 従来様式の用具及び説明書の例、及びSTELLA（商標）を用いて生成される、図示示される区画−流れモデル、並びに従来の薬剤動力学IVモデルへのそれらの関係は、図６〜９に例示されている。 【０１６６】 モデル成分は、種々の記述子を含むことができる。 例えばSTELLA（商標）についての種々の記述子は、広範囲の数学的、統計学的、及び組み込み理論学的機能、例えばブール及び時間関数、並びに使用者により定義される定数又はグラフ関数を包含する。 これは、プログラムがモデルを調節するために使用する一組の製造規則の開発を可能にする調製ステートメント、例えばAND、OR、IF___THEN___E


    LSE, 遅延及びパルスを包含する。 種々の記述子が“コンバーター”中に挿入され、そして“入力リンク”を用いて連結される。 これは、モデルを通して流れを調節するために複雑な規則組みの開発を可能にする。 【０１６７】 １つのモデルサイクルを完結するために必要とされる時間の量は、合計実施時間及び時間インクリメント（dt）を入力することによって達成される。 次に、ST


    ELLA（商標）プログラムは、Runge-Kutta又はEulerのシミュレーション技法を用いて、個々の連続した時間インクリメントで、モデルにおけるあらゆるパラメーターの値を計算する。 好ましいシミュレーション技法は、Runge-Kuttaである。


    モデルが構築されると、それは調節され、そしてさらに改良され、又は他の方法、例えば手動的に、コンパイルで作ることにより、適合され、又は再構成され、


    又は他のコンピューター言語及び同様のものに、その意図された最終使用に依存し、翻訳され得る。 【０１６８】 生理学的モデルを構成するための本発明の好ましい方法は、図１０に示されている。 この方法は、速度工程関係を改良し、そしてモデルの基本的な等式のための初期値を生成するために、広範囲の用量必要性及び広範囲の透過性、溶解性、


    輸送機構及び溶解速度を有する試験化合物及び一組の標準を使用する２−プロングアプローチを使用する。 第１のプロングは、インビボ薬剤動力学データ（例えば、ヒト血漿プロフィール）を生成するために練習/確認組の化合物を用いる。


    第２プロングは、開発の生理学的モデルによるシミュレーションを行うために使用される、インビトロ透過性、溶解性、輸送機構及び溶解速度データを生成するために練習/確認組の化合物を用いる。 【０１６９】 次に、インビボ薬剤動力学データが、開発モデルがインビトロデータから実際のインビボ値をいかにして予測できるかを決定するために、シミュレートされたインビボデータに比較される。 この開発モデルは、それがインビトロデータ入力から練習組についてのインビボ吸収を予測できるまで、調節される。 次に、そのモデルは、モデルの性能を評価するために、同じ基本的アプローチを用いて確認さえ得る。 【０１７０】 特に、３組の主要データが、比較のための練習組から生成される。 第１組のデータは、動物又はヒトからの実験的に誘導されたインビボ血漿データである。 第２組のデータは、その開発の生理学的モデルの第一サンプリング部位に対応する形に、インビボ血漿データの転換から得られる。 第三組のデータは、透過性、溶解性、溶解速度及び輸送機構データを包含する、実験的に誘導されたインビトロ生物学的利用性データである。 未処理のデータ点が好ましく集められ、そして最良の適合データを提供するために、統計学的に分析される。 最良の適合データは、いずれかの数の曲線−適合アプローチ、例えば標準の回帰技法により得られる。 【０１７１】 インビボ血漿データは、開発のシミュレーションモデルが実験的に誘導されたインビボ血漿値に対しての練習組の化合物の吸収をいかに最良に予測できるかを判断するために使用される。 血漿データはまた、開発の生理学的モデルの適切な一次サンプリングを部位での吸収を計算するためにも使用される。 例えば、開発の生理学的モデルにおけるインビボ血漿データを使用するためには、血漿データがまず、そのモデルの一次サンプリング部位に対応するデータに転換するべきデル。 血漿が一次サンプリング部位である場合、転換は必要とされない。 【０１７２】 しかしながら、血漿が一次サンプリング部位ではない場合、一次サンプリング部位及びインビボ血漿データに関連する薬理動態的練習/確認モデルが使用される。 例えば、その開発モデルが胃腸管モデルである場合、門静脈が一次サンプリング部位として選択され、そして血漿が二次サンプリング部位として選択される。 従って、この場合、インビボ血漿データは、門静脈データに転送され、その結果、第二生物学的利用能現象に影響を及ぼすパラメーターが、胃腸内腔を通してこの試験サンプルの通過に起因する第一吸収現像から分離される。 これは、門静脈データに、インビボ血漿に関連する−門静脈転換/確認モデルを付加することによって達成される。 【０１７３】 この血漿−門静脈転換/確認モデルは、分離され、又は開発モデルと統合され得る。 ほとんどの場合、血漿−門静脈モデルは、データ転換のためには、標準の中枢−末梢薬剤動力学的区画アプローチに基づかれる。 第３組のデータ、すなわちインビトロ誘導されたデータは、この開発モデルを実施するために使用され、


    そしてこのデータ組からのシミュレートされた吸収プロフィールが、インビボ誘導された血漿及びシミュレートされたサンプルリング部位データに比較される。


    この開発の生理学的モデルは、シミュレートされた吸収プロフィールがインビボ誘導された血漿及びシミュレートされたサンプリング部位データと一致するまで、改良される。 【０１７４】 評価のためのパラメーターの数が多くなるにつれて、標準の確認組の化合物を用いての確認によりモデル構築工程の個々の成分を単離し、そして試験することがより重要になる。 確認組の化合物は、インビトロ透過性、溶解性、溶解速度及び輸送機構データ、及びインビボ血漿データが入手できる広範囲の吸収プロフィールを表す種々の組みの化合物を含むべきである。 統計学的基準、例えば開発の生理学的モデルから得られる計算された値と実験データとの間の偏差の平方和が、モデルがデータにいかに良好に適合するかを決定するために使用される。 開発の生理学的モデルがデータとの良好な適合性を予測しない場合、モデルは反復アプローチにより追加の速度工程を単離し、又は包含することによって調節される。 【０１７５】 所定の生理学的モデルの基本的等式に使用されるパラメーター値は、本発明の


    PK用具により容易なアクセス及び操作のためにデーターベースに提供され得る。


    そのデータベースは、生理学的パラメーターについての値、例えばPK用具に使用される速度定数及び種々の他の値を包含する。 速度定数は、速度工程を説明する時間−依存性数値定数（例えば、k12及びk21）に対応する。 生理学的パラメーターは、選択された生理学的モデルにおいて表される所定の分析セグメントの生理学に基づいて、速度定数、溶解性、輸送機構及び溶解速度変数、及び同様のもの、並びにpH、体積、表面積、推移時間、推移速度及び同様のものを包含する。 【０１７６】 データベースはまた、調節パラメーター値及び/又は領域相互関係パラメーター地を包含することができる。 インビトロ条件とインビボ条件との間の差異、及び種々のタイプの哺乳類のインビボ条件間の差異を説明するためには、所定のシミュレーションモデルの１又は複数の基本的等式を改良する調節パラメーターが、予測を有意に改良するために使用され得る。 調節パラメーターは、選択された生理学的モデル（例えば、ヒトGI管）の基本的等式に使用される対応するインビボパラメーター値に対して、特定のインビトロアッセイシステム（例えば、ウサギ腸組織、Caco−２細胞）に由来するインビトロ入力パラメーター値を関連づけるために使用される定数対は定数範囲を包含する。 【０１７７】 本発明のこの観点は、存在する生理学的に基づく薬理動態モデルの改良、及び種々の化合物データ組のためのそれらの適用を可能にするための新規のモデルの開発を可能にする。 調節パラメーターは、所定のタイプのアッセイからのインビトロデータ（例えば、Caco−２細胞データ）が興味あるシステム（例えば、ヒト


    GI）におけるインビボ吸収を精確に予測するためにモデルに使用され得るまで、


    シミュレーションの反復、及び１又は複数の実験的に誘導された吸収パラメーター（例えば、異なった分析セグメントのための生理学的パラメーター）の同時“


    調節”から得ることができる。 【０１７８】 特に、調節パラメーターは、注目の哺乳類系のための選択された投与経路で試験サンプルのシミュレートされた速度、程度及び/又は濃度に対応する出力変数を変えるために、開発の生理学的モデルの初期吸収パラメーターに割り当てられる値に必要とされる変化を評価する曲線−適合アルゴリズムを使用する段階的選択最適化により得られる。曲線−適合アルゴリズムは、回帰又は推計に基づかれ得る。例えば、直線又は非直線回帰が曲線適合のために使用され、ここで非直線回帰が好ましい。調節パラメーターの段階的最適化は好ましくは、インビボ薬剤動力学データ及びインビトロデータがモデルへの適合のために同時に使用される同時アプローチを使用する。 【０１７９】 開発の生理学的モデルの少数のパラメーターは、練習/確認化合物の個々のための生理学的モデルにより生成されるシミュレートされた吸収プロフィールが実験的に誘導されたインビボデータに良好な適合性を提供するまで、同時に調節される。このアプローチの例は、図１１及び２７に示されている。 【０１８０】 調節パラメーターの使用は、種々のデータ組の予測を可能にし、ここで予測は、種々の範囲の用量必要条件、及び種々の範囲の透過性、溶解性及び輸送機構を有する化合物試験組における化合物の８０％の化合物について、0.40, 0.45, 0.


    50, 0.55, 0.60, 0.65, 0.70, 又は0.75よりも大きな回帰系数（r

    2 ）からの範囲である。 好ましい予測は、0.60よりも大きな回帰係数（r

    2 ）からの範囲であり、


    そして0.75よりも大きな回帰係数（r

    2 ）がより好ましく、そして0.80よりも大きな回帰係数が最も好ましい。 インビボ対インビボ予測（例えば、イヌ対ヒト）のために使用される調節パラメーターは、同じ基本的アプローチを使用する。 【０１８１】 PK用具の領域相互関係パラメーターは、選択されたパラメーター値が使用者により供給されない場合、研究下の哺乳類系の第一セグメントの選択されたパラメーター値を評価するために使用される定数又は定数範囲を包含する。 このモデルは、（１）領域相互関係パラメーター値、及び（２）の哺乳類系の第二セグメントのために使用者により供給されるパラメーターについての１又は複数の値が第一セグメントのための値を評価するために使用される機能/変換アルゴリズム（


    例えば、多項式、指数、又はいずれか他の種々の転換アプローチを用いる）を用いることによって、この評価を行う。 領域相互関係パラメーターは、注目の哺乳類系の種々のセグメント、例えば透過性についての実験的に誘導された値又は調節パラメーター値であり得る。 【０１８２】 好ましい領域相互関係アプローチは、多項式に基づく相互関係を用いる。 多項式は、評価される特定のパラメーターに基づかれている。 領域相互関係は、活性化される場合、推定を行うために機能/転換アルゴリズムを用いる、モデルの論理的機能により行われる。 モデルの領域相互関係の論理的機能は、値が選択されたパラメーターについてミッシングである場合、活性化される。 次に、推定された値は、問題の特定のパラメーターについての入力変数として使用される。 【０１８３】 次に、モデルは、続くシミュレーションのための推定される値を用いることによって進行する。 領域相互関係パラメーター、例えば透過性、溶解性、溶解速度、輸送機構及び同様のものが使用され得る。 好ましい相互関係パラメーターは透過性に関してである。 これは、例えばシミュレーションモデルがGI管シミュレーションモデルである場合、及び細胞に基づくアッセイが所定のセグメント（例えば、Caco−２細胞及び結腸）に対応する透過性データを提供するために使用される場合、最少の入力透過性値からの試験サンプルの吸収の本発明のPK用具による予測を可能にする。 【０１８４】 パラメーター値は所定の生理学的モデル（例えば、GIモデル−パラメーター、


    眼モデル−パラメーター、血液−脳−バリヤー−パラメーター、等）に対して特異的であるので、パラメーター値はそれらに応じて選択される。 それらの値は、


    実験から又は文献から新たに得られる。 好ましい値は、インビボ薬剤動力学データーが入手できる練習/確認の種々の収集に基づかれる。 【０１８５】 種々の生理学的モデルはまた、一部又は完全にデータベースに存在し、そして初期パラメーター値を伴って又は伴わないで、データベースにおいて提供され得る。 データベースは好ましくは、シミュレーション機関により、ポータブル性であり且つ実施可能である区画−流れデータ構造におけるモデルの微分式を用意に提共するであろう。 【０１８６】 STELLA（商標）及び上記方法を用いて構成された哺乳類のGI管に対応する組み込まれた生理学的モデルが、図２５〜２６及び３０〜４０に例示されている。 データベースにより提供される情報の例は、図２５〜２６及び３０〜４０に示される胃腸モデルに関して付録４に例示される。 【０１８７】 本発明のPK用具及び方法の生理学に基づくシミュレーションモデルは任意には、練習/確認モデルを包含することができる。 本発明のこの観点は、そのモデルが、既知の膜輸送機構（例えば、受動性トランス細胞、受動性パラ細胞、吸収及び分泌のために関与するトランスポーター）の化合物に関して、及び/又は既知の薬剤溶解性/溶解速度限界に関して、特異的であり且つ正確であるかどうかを決定するために使用され得る。 【０１８８】 確認モデルは、図１２に示されるように、本発明の生理学的モデルに連結され得る。 次に、その連結されたシステムは、吸収の速度についての値を測定する特異性及び精度をアクセスするよう実施される。 次に、それらの値が、実験的に側定された血漿値に比較される。 測定された値が許容範囲外である場合、そのモデルは、それらの化合物について再評価され、そして調節がモデルに行われ得る。


    吸収プロフィールの順位付け/分類： 【０１８９】 化学物ライブラリーの試験サンプルについて生成される吸収プロフィールが、


    所望する吸収プロフィールを有するそれらのサンプルを選択するために比較される。 その選択工程は実質的に、１又は複数の吸収パラメーター、例えば速度、程度及び/又は濃度、又はそれらに由来するパラメーターにより化合物を順位付けすることを包含する。 “順位付け”とは、化合物又は化合物のプールを他のものから分類的な態様で区別する特徴のその化合物又はプールへの意図された割り当てである。 【０１９０】 順位付けが記録される態様は、本発明の制限ではない。 例えば、順位付けは、


    記述子が究極的には、機械及び/又はヒトにより解釈できる条件下で、所望する吸収パラメーターを表すいずれかの記述子により記録され得る。 バーコード、数字、文字、記号、スカラー及び同様のものが例である。 順位付け値がコードされ、そして後に、所望には、解読され得る。 多くの場合、その順位付け情報は吸収パラメーターの1つの形又は単位で貯蔵され、そしてキーが、例えばインビトロデータを、インビボデータの情報の意味を有する値に転換するために、その順位付け単位を次の単位に転換して使用され得る。 【０１９１】 他の場合、生理学的利用性データは、コンバーター、例えば数学的アルゴリズムにより組み合わされ、又は処理される場合、新規内容での値を生成する抄録片に記録され得る。 順位付け情報は好ましくは、データベース、すなわちデータが永久的且つ/又は一時的に、貯蔵され、アクセスされ、そして/又は最新のものにされる等の場所に貯蔵され得る。 【０１９２】 文献又は他の源に由来するデータの品質は、順位付けの信頼性において重要な考慮である。 例えば、評価試験組におけるデータは、データ源及び品質に基づいて、品質グレード、例えばA, B, C等により割り当てられ又は評点を付けられ得る。 データはまた、順位付け目的のためにスカラー単位に転換され得る。 そのスカラー単位は、定性的且つ/又は定量的であり得る。 それらはまた、種々の範囲に割り当てられ得、ここで特定のスカラー範囲内にある値は、特定の生物学的利用能性質の程度、存在及び/又は不在を示す。 【０１９３】 例えば、１〜１０の範囲でのスカラー値が使用され、ここで１〜３の値は不良な生物学的利用能を示し、４〜６は限界の生物学的利用能を示し、そして７〜１


    ０は上昇する生物学的利用能を示す。 スカラーは特異的でも又は一般的でもあり得る。 順位付けの特定のスカラー単位の例は、“スカラー単位＝特異的PKパラメーター”である。 一般的なスカラーは、定性的エンドポイント（すなわち、正（


    吸収）又は負（吸収なし）として単純に報告されるエンドポイント）により例示される。 統計学的方法は、所望により、順位付け工程に使用され得る。 【０１９４】 一般的には、選択された化合物はまた、吸収及び/又は順位付けプロフィールに影響を及ぼす記述子を用いてカタログに載せられる。 “カタログに載せる”とは、データベースからの索引、整理保管及び/又は訂正のための記述子の意図された割り当てである。 カタログに載せることは、発明のライブラリー中の化合物保管への情報の提供、及び選択された化合物を含むライブラリーの分離への情報の提供を可能にする。 これは、選択された吸収プロフィール又は特異的吸収パラメーターに従ってのライブラリー中の化合物をカタログに載せ、そして組織化し、そして、吸収以外の特徴により相互参照することを包含する。 【０１９５】 それらの特徴は、例えば分布、代謝、排除、毒性及び生物学的活性を包含するが、但しそれらだけには限定されない。 他の特徴は、次のものを包含する：輸送機構（例えば、受動性拡散、活性輸送、等）、分子サイズ（例えば、分子量）、


    極性、電荷（例えば、pKa）、調製方法（例えば、合成、生合成、抽出、等）、


    構造（例えば、質量分光学、X−腺結晶学、NMR、等）、及び/又は用途（例えば、薬理学種類、機能的材料、添加剤、触媒、等）。 他方では、吸収プロフィール


    /パラメーター情報が、親ライブラリー又はその一部の試験サンプルを特徴づける存在するデータファイルに付加され得る。 【０１９６】 カタログに載せることは、ライブラリー管理及びライブラリーのデータ分析に関して非常に価値ある。 例えば、カタログに載せることは、貯蔵容器当たり単一の化合物又は化合物のプールを含む高処理スクリーニングの適合性複数−ウェル単位における化合物のグループ分け及び構成を促進する。 個々の化合物又は化合物のプールの位置及びその対応する吸収カタログ記述子を図にするデータ地図はまた、会社の貯蔵単位ででもあり得る。 そのデータ地図は、データベースに提要され得る機械−読み取り可能フォーマットで表される。 【０１９７】 高処理スクリーニング： 本発明の方法は特に、化合物ライブラリーの高処理スクリーニングのために適切である。 高処理スクリーニングは、自動化及び生化学試験の組み合わせを通して、短時間で、多数の実験を実施するために非常に早いアプローチを提供する。


    高処理スクリーニングのさらなる観点は、アッセイのために少ない体積の使用であり、従ってスクリーンされるべき必要な化合物の量を低め、そして自動化を促進する。 本発明のPK用具を用いる高処理スクリーニングは同様に、短い時間で、


    多数の生物学的利用能予測を実施するために非常に早いアプローチを提供する。


    SAR及びQSAR情報はまた、高処理スクリーニングのために使用され得る。 【０１９８】 高処理スクリーニング方法は、透過性、溶解性、溶解及び輸送機構データを収集するためのインビトロアッセイに基づかれる。 アッセイは、放射性又は蛍光マーカーの分光光度又は光学的誘引、伝導性、高い吸着性を包含する種々の既知方法、又はサイズ、電荷、親和性及び同様のものに基づいての分子の誘引の他の方法による検出に基づかれる。 力強く、単純で且つ自動化できるアッセイ方法が、


    高処理スクリーニング方法の基礎として使用され得る。 【０１９９】 例えば、高処理スクリーニング方法は、放射能の増加又は損失、蛍光の増加又は損失、膜の耐性又は導電性の変化（WO96/13721号）、細胞単層（Wo97/16717号）、又は細胞懸濁液WO97/49987号）を測定することができる。 高処理固体及び/


    又は液体取り扱い装置が、溶解性及び溶解スクリーンのために使用され得る。 高処理スクリーニングの利点は、非常に短い時間で、多くの化合物の収集をアッセイする能力である。 【０２００】 本発明の方法は、新規アッセイ型を創造するために結合化学、工学及び計測と共に組み込まれ得る。 先導最適化は、従来の単一化合物の合成又は別々の化合物の同時合成を用いることができる。 同時合成及びスクリーニングのための１つのアプローチは、アレイ化学、すなわち構造/生物学的利用能の関係を確立するための多くの同時反応を包含するシステムである。 合成反応体及び精製装置は自動化され得、そして本発明のPK用具を組み込まれ得る。 これは、多数の化合物のより早いスクリーニングを付与する。 【０２０１】 特に、化合物は、個々に、又は組又はアレイ組としてスクリーンされ得る。 例えば、化合物組は、結合される種々の側基を有するユニーク主鎖化学を含むことができる。 それらのアレイは、HPLC及び質量分光計により化学的に分析される単一の化合物を創造するために連続した数の機能的に同一であるが、しかし構造的に異なった構成単位の結合反応により創造される。 【０２０２】 次に、化合物は、ウェル当たり単一の化合物を有する、空間的に移動可能な複数ウェルのマイクロタイタープレート（例えば、96及び/又は386のウェルのマイクロタイタープレート）において論理的に配置される。 このフォーマットは、他の性質、例えば化学構造、質量及び同様のものがユニークなカタログ記述子を通して調査できるデータベースに貯蔵されている多様な配置である。 それらのアレイは、アレイの組みとして言及される多くの組の化合物にアセンブルされ得る。 【０２０３】 いくつかの手段が、多数の細胞型、組織及び生理学的状態に対する多数の化合物組の高処理吸収スクリーニングを管理するために使用され得る。 単一の化合物


    /ウェル/アッセイが最も直接的である。 容易化は必要とされず、そしてマスキングするための最少の能力が存在することの利点が存在する。 アッセイ当たりの単一の化合物は、多様なスクリーニングアレイと特に良く適合し、ここで一次アッセイは広範な吸収及び構造体―生物学的利用性データを提供し、負のアッセイもまた、続く先導最適化のための価値を付与する。 【０２０４】 他方では、アッセイウェル当たりの化合物のプールが、多数の化合物組を、すばやく且つ効果的にアッセイするために使用され得る。 その主要欠点は、正の読み出しの続く回旋解除（deconvolution）の必要性、１つの化合物の吸収プロフィールの他のプロフィールによるマスキングの可能性、及び部分的に失われる化合物の情報内容である。 それにもかかわらず、プールアプローチは大きなライブラリーの急速な高処理スクリーニングのために非常に有用であり、ここで化合物は、試験サンプル当たり別々のプール又は化合物の混合物を含むブロックにおいてスクリーンされ、ここで約1,000〜100,000個の化合物、及び別々のプール当たり約３〜１０個の化合物がブロック当たり表される。 【０２０５】 透過性及び溶解性データは、ロボット高処理システムを用いて生成される。 例えば、化合物は、ロボット回収システム及び計量分配領域にサンプルを供給するコンベヤーを有する円形コンベヤーに貯蔵され得る。 個々のサンプルは、バーコードにより同定できる。 システムは、固体収容所から微小管又は微小プレートにおける液体ライブラリーまでの範囲の異なった相における種々のライブラリーを保持するよう構成され、そしてモジュール設計の場合、試験装置の使用者の異なった必要性に従って容易に適合され得る。 所望により、溶解速度及び輸送機構が好ましくは、続く回旋解除においてスクリーンされる。 【０２０６】 化合物の混合物に対する透過性及び溶解性研究は、化合物が、マスキング効果を最少にするために、理論的濃度で提供され、そして試験工程、例えばLC/MSを通して定量的に引かれなければ、ハイブリッド又は複合値を生成する。 複合値は、異なったグラジエント試験条件、例えば濃度pH、及び生理学的流体/溶媒システムグラジエント条件下で、個々のプールについての適切なデータを収集することによって、さらに分離され得る。 このアプローチは、本発明のPK用具中に入力として容易に供給される値の範囲を表す、透過性及び溶解性プロフィールを生成する。 【０２０７】 次に、所定の投与経路のためのハイブリッド吸収プロフィールにより選択された別々の化合物プールが、当業界において知られているいずれかの技法により回旋解除され得る。 試験プールから分離されたより小さなプール又は個々の化合物が、本発明の方法に従って、さらに続く集中的な吸収スクリーニングにゆだねられ得る。 所望により、吸収の他に、複数の同時高処理生物学的利用能スクリーンが、構造体/生物学的利用能情報内容及び旋回時間を最大にするために、大きな化合物アレイをスクリーニングするために使用され得る。 生物学的利用能についてスクリーンされた化合物ライブラリーが、データ管理プログラム中に組み込まれ、そして一次及び二次アッセイに多重送信され得る。 【０２０８】 正しく評価される場合、本発明の方法は、生物学的利用能について最適化されたライブラリーを創造するために生物学的活性の知識を必要としない。 しかしながら、それらのライブラリーにおける活性的中はたぶん、改良された投与経路−


    特異的生物学的利用能をインビボで示し、そして従って、活性のみによって選択されるそれらの活性に比較して、改良されたインビボ薬理学的活性を示す。 従って、本発明の方法は、最適に異なった性質を有する化合物ライブラリーをカタログに載せ、そして企画することに受容体−非依存性アプローチを提供し、そして先導薬剤開発及び最適化のための化合物の選択及び企画を提供する。 【０２０９】 その方法は、スクリーンされていないライブラリー（プリスチン）、前もってスクリーンされたライブラリー（スクリーンされた）、スクリーニング及び選択により切り詰められた、集中されたライブラリー（集中された）、又はそれらの組み合わせの自動高処理スクリーニング及び順位付けのために容易に適合される。 本発明の方法により生成されるライブラリーは、薬剤開発における前又はより早く、選択された投与経路のための改良された薬理学的活性をインビボで有する先導化合物を同定する機会を高める。 【０２１０】 次の例は本発明の種々の観点を例示する。 それらの例は本発明の範囲を制限するものではない。 実施例

    例１ ： インビトロ（例えば、組織、細胞及びSAR/QSAR）及びインビボデータ（例えば、ヒト）から哺乳類における化合物の経口吸収を予測するための生理学に基づくシミュレーションモデルを、２種の主な段階で構成した。 【０２１１】 第１段階は、質量に基づく多−区画シミュレーションモデル（質量モデル）、


    体積に基づく多−区画シミュレーションモデル（体積モデル）及び集積された質量−体積多−区画シミュレーションモデルの開発を包含した。 それらのモデルを、GI管、すなわち胃、十二指腸、空腸、回腸及び結腸の５種のセグメントについて個々に試験し、そして確認した。 第２段階は、GI管の集積された多−区画生理学的モデル（GIモデル）の開発を包含した。 このモデルを、インビトロデータ及びインビボデータの組み合わせを用いて開発した。 【０２１２】 図示使用者インターフェースを有する、コンピューターに基づく数学的モデル開発用具を用いて、初期シミュレーションモデルを企画し、そして構成した。 コンピュータープログラムSTELLA（商標）を、この目的のために適切なものとして選択した。 なぜならば、それは、構築の個々の段階での区画モデル構築及び数学的等式の改良、並びに使用者特定の入力機能及び値による、使用者特定の時間間隔（dt） での区画間の流れの計算を可能にするからであった。 従来の用具及び説明書の例、STELLA（商標）を用いて生成される、図示される区画−流れモデル、及び従来の薬剤動力学IVモデルに対するそれらの関係が、図６〜９に示されている。 【０２１３】

    例２ ：

    化合物データ組開発のための化合物データ組及び従って、モデルの構築、試験、練習及び確認を、文献、及び本明細書に記載されるような細胞、組織、動物及びヒト試験を包含する種々の源から得た。 データ組は、化合物の吸収に関連する適切な生理学的パラメーター、例えばGI管関連パラメーター（例えば、pH、初期体積、表面積、


    平均推移時間、体積移行速度、新規水吸収、等）及び生理化学的化合物関連パラメーター（例えば、溶解、透過性、溶解性、等）を包含した。 【０２１４】 構築の個々の段階についての開発及び単離された試験及び確認を可能にする化合物についてのデータ組を選択した。 ２の目的のために適切な化合物を次のとおりに選択した。 質量、体積及び集積された質量−シミュレーションモデルに関しては、候補体化合物を、モデル開発のための最良の候補体化合物が、細胞、組織、動物及びヒト間で薬理動態的に非常に相互関係する薬剤ではないが、しかし不良に相互関係する薬剤である前提に基づいて選択された。 【０２１５】 すなわち、前臨床学的研究に基づいてヒトにおいて高い合計吸収を有することが予測されるが、しかし究極的には、臨床学的試験において試験される場合、ヒトにおいて不良な吸収性を示した化合物を選択した。 さらに、前吸収性及び代謝因子からモデルの吸収化合物を単離するために、前吸収性又は肝臓代謝にゆだねられない化合物を選択した。 ガンシクロビル（９−（１，３−ジヒドロキシ−２


    −プロポキシメチル）グアニン、すなわち−ナトリウム塩（DHPG）又はCytovene


    ）は、この目的のために適切であった。 【０２１６】 また、有意な動物及びヒト臨床学的データを、ガンシクロビルのために入手した（Jacobson など., Antimicrobial Agents and Chemotherapy, Vol. 31, No.


    8, p. 1251-1254 (1987); New Drug Application for Gancyclovir Sodium (Syn


    tex, Inc. USA), obtained from the Food & Drug Administration; Drew など.


    , New England Journal of Medicine, (1995) 333: 615-610; 及びAnderson et


    al., Clinical Therapeutics, (1995) 17: 425-432 (1995)。 【０２１７】 集積されたGIモデルの開発及び試験のために、ヒト臨床学的試験の種々の段階における１組の練習及び試験用先導薬剤化合物を選択した。 この試験組は、下記表３に示されるように、種々の用量必要条件を有する化合物、及び透過性、溶解性、溶解及び輸送機構の範囲を包含した。 【０２１８】 【表３】 【０２１９】

    例３ ：

    実験データの収集及び処理実験的に誘導されたインビボ及びインビトロデータを次の通りに得た。 品質を確かめるために、データを、練習及び確認のために使用し、実験条件は、適切なデータ収集技法を確かめるために十分に特異的であったが、しかし個々のプロトコールにおいてマナー且つ有意でない変動を可能にするために柔軟であった。 モデル開発のために使用されるデータ組は、個々のデータ点、すなわち最小二乗法又は類似する適合用具を用いての段階的回帰分析により分析され、そして処理された原データを含んだ。 【０２２０】 特に、透過性についてのデータ処理は、吸収機構による化合物の練習及び確認組への分離を包含した。 pH依存性溶解性プロフィールを、完全なプロフィールを得るために内挿した。 溶解に関しては、データ点を、溶解速度を決定するために適合した。 ヒト臨床学的データに関しては、データ分析及び処理は、薬理動態的


    IV/POモデル及び加重された最小二乗回帰分析を使用した（図１９を参照のこと）。 IV/POモデルは、末梢区画と平衡して中枢区画、中枢区画により再−循環され、そして入力PO用量（誤った機能入力）のための前−全身性区画、肝区画、及びIV用量及び一次排除区画を包含する。 血漿サンプルを中枢区画から取り、そしてFDpサンプルを肝区画から取る。 【０２２１】 A.

    ヒトインビボデータ−経口（PO）ヒトにおける経口投与（PO）に続く血漿レベルを用いて、時間の関数としての肝静脈（FDp）に対する化合物入力の量を決定した。 一晩の断食の後、薬剤溶液又は懸濁液の経口投与に続いてのヒトにおける薬剤の血漿レベルを、データ組として使用した。 溶液又は懸濁液が投与される場合、配合された用量形データを使用した。 POプロファイルは、投与量の他に投与の後24〜32時間、研究に登録される個々の患者についての個々のデータ点を含んだ。 複数の用量レジメが投与される場合、すべての用量についての血漿プロフィールを使用した。 【０２２２】 B.

    ヒトインビボデータ−静脈内投与（IV）ヒトにおける静脈内投与（IV）に続く血漿レベルを用いて、時間の関数として肝静脈（FDp）に対する薬剤入力の量を決定した。 IVプロフィールは、用量の他に、投与の後24〜32時間、研究に登録される個々の患者についての個々のデータ点を含んだ。 複数の用量レジメが投与される場合、血漿プロフィールを使用した。 【０２２３】 C.

    インビトロ透過性データインビトロ透過性データを用いて、腸粘膜の種々の領域を通しての薬剤の流れを計算した。 これは、１又は複数の十二指腸、回腸、空腸、及び結腸からのウサギ腸組織、及びCaco−２細胞を含んだ。 輸送の機構、例えば受容性トランス細胞又はパラ細胞、キャリヤー介在性吸収、キャリヤー介在性分泌又は混合された機構を、いくつかの試験化合物について、及び個々の機構についての透過性を決定し、そして表４に列挙されるように評価した。 透過性アッセイのためのプロトコールは、例４に記載される。 【０２２４】 【表４】 【０２２５】 D.

    溶解性データ PHの関数としての試験化合物の溶解性を、0.1pH単位のインクリメントで、pH1


    .5〜8.2間で決定した。 溶解性決定についての条件を記載するプロトコールは、


    例４に見出される。 他方では、1.5〜8.0間での個々のpH単位での溶解性を用い、


    そしてpH1.5, 6.0, 6.5, 7.0及び7.5での５データ点で最少であった。 それらの溶解性を用いて、腸粘膜バリヤーを通しての吸収について入手できる可溶性化合物の量を計算した。 【０２２６】 E.

    溶解データ pH の関数としての試験化合物の溶解を、pH 1.5, 6.0, 6.5, 7.0 及び7.5で決定した。 溶解決定のための条件を記載するプロトコールは、例４に見出される。


    粉末化された化合物の溶解、及び他方では、経口血漿プロフィールを収集するために使用される配合された投与量形についての溶解/崩壊データを使用した。 溶解データを、溶解性データと共に使用し、腸の個々の領域内の腸粘膜を通しての吸収のために利用できる薬剤の量を計算した。 【０２２７】

    例４ ：

    データ収集のためのプロトコール例３に記載されるデータを収集し、そして計算するために使用されるプロトコールは、下記に提供される。 それらのプロトコールを用いて、シミュレーションモデルの開発のために提供されるデータの品質を確かめた。 A.

    インビトロ透過性プロトコール 1. 拡散チャンバー 透過性データを、NaviCyte 8×24mmに類似する垂直拡散チャンバー、9mmの丸型組織拡散チャンバーにおいて腸組織を用いて決定する。 使用されるチャンバーシステムは、37℃で組織、並びにドナー及び受容体緩衝液を維持する。 チャンバー内のドナー及び受容体緩衝液は、実験を通して、連続的に混合される。 【０２２８】 ２． 数学的な計算 効果的透過性（Pe）を下記等式１を用いて計算する： 【数１】 【０２２９】 ここで、Vは受容体チャンバーの体積（ml）であり、Aは拡散のために利用できる表面積であり（８×24mmのチャンバーについて1.78cm

    2 , 9mmの丸型及び低体積チャンバーについて0.64cm

    2 ）、Coはドナー濃度であり、そしてdC/dtは補正された受容体濃度（サンプリングを参照のこと）対時間のプロットの回帰線の傾斜として計算される。 次の２種の条件が適用するこの等式のために満たされるべきである：（１）受容体チャンバーにおける沈下条件、すなわち蓄積される濃度は、


    ドナー濃度に比較される場合、実質的にゼロであるべきであり；そして（２）ドナー濃度は、実験を通して一定（Co）であるべきである。 【０２３０】 キャリヤー介在性吸収及び分泌についてのパラメーターを、次の等式２を用いて計算する： 【数２】 【０２３１】 ここで、Pcはキャリヤー介在透過性であり、Pmは受動性透過性であり、Kmはキャリヤーに対する薬剤の親和性であり、そしてCoはドナー濃度である。 Pc、Pm及びKmは非線状回帰を用いて計算され、Pcは等式１を用いて計算され、そしてCoは実験条件の一部として与えられる。 確かなパラメーター値を得るためには、Peは等式２を用いてKmを決定するために十分な数のCoについて決定される（最少６の


    Coが分析限界と溶解性限界との間の範囲で推薦される）。 Pe値が提供される場合、個々の濃度で行われる実験の平均及び数の変動性が、正確な回帰分析を可能にするために提供される。 【０２３２】 ３．

    実験条件 a. 緩衝液 実験は、pH7.4（基底外側/漿膜側）又はpH6.5（先端/粘膜側）での適切な非毒性の等浸透圧性生理学的緩衝液において行われる。 好ましい緩衝液は、リンガー緩衝液（pH7.4）、グルコースを含むリンガー緩衝液（pH7.4）、MESリンガー緩衝液（pH6.5）又はグルコースを含むMESリンガー緩衝液（pH6.5）である（表５


    ）。 【０２３３】 【表５】 【０２３４】 b. サンプリング サンプルを、受容体チャンバーから集め、これは定常状態が達成されると開始し、そして少なくとも90分間続ける。 ４〜６（好ましい）のサンプルを、dC/dt


    （等式１）の正確な決定を可能にするために集める。 個々の時点で受容体チャンバーから除去される体積を、薬剤を含まない緩衝液により置換し、受容体チャンバーにおける体積を一定に維持する。 緩衝液の添加による受容体濃度の希釈を、


    データ分析及びPe計算の間、補正する。 濃度は、（１）計算され、吸収された質量を合計し、そしてサンプル計算のために質量に添加することによって、サンプリング時間の前、受容体チャンバーから完全に除去された質量に、個々のサンプリング時間で除去された質量を添加し；そして（２）下記等式３（好ましい）： 【０２３５】 【数３】 ［ここで、補正された受容体チャンバー濃度は、等式３により集められたサンプル濃度を割り算することによって得られる（1/X）、Sはサンプル回収の体積であり、Vは受容体チャンバー体積であり、kは連続サンプル番号であり、すなわち第１のサンプル時間についてはk＝１、第２サンプル時間についてはk＝２、第３サンプル時間についてはk＝３、等であり、そしてβはパスカルの三角形（表６）


    からの対応する数である］を用いることによって補正され得る。 【０２３６】 【表６】 ドナー濃度（Co）は、チャンバーの内部への結合及び吸収が生じない条件下で、ドナーチャンバー、又はドナー緩衝液のストック溶液から、試験化合物を含むドナー緩衝液をサンプリングし、続いて直接的に分析することによって決定される。 【０２３７】 c. 腸組織 ウサギ腸組織を、透過性実験のために使用する。 チャンバー上に組織を固定する間、腸筋肉を粘膜から取り除き、そして捨てる。 組織の完全性を確保するために、注意を払うべきである。 最少３個のチャンバーを用いて、個々の領域、濃度及び化合物についてのPe値を決定する。 平均Pe及び平均の標準誤差を個々の研究のために提供する。 【０２３８】 d. 細胞単層 Caco−２細胞単層のPeを、NaviCyte Snapwell（商標）拡散チャンバーに類似する拡散チャンバーにおいて決定し、そして上記のすべての工程に従う。 但し、


    推薦される緩衝液は、表６に列挙されるように、グルコースを含むリンガー緩衝液及びグルコースを含むMESリンガー緩衝液である。 Caco−２細胞を、10％のFBS、５％のPCN−STEP及び１％のNEAAにより補充されたDMEM培値を用いて、95〜100％の湿度及び５％のCo

    2下で37℃で増殖せしめる。


    細胞をフラスコにおいて増殖し、そして培養物を85〜95％の集密性で分割する。


    Snapwells（商標）を、65,000個の細胞/cm

    2で接種し、そして分化を可能にするために接種の後21〜28日以内で、透過性実験に使用する。 【０２３９】 ４．

    吸収機構の決定化合物についての吸収機構を、次の方法の１つにより決定する。 先端−基底（


    AB〜基底〜側方（BL）（BLからABの方向）におけるPeの等式１を用いての決定、


    又は（a）分析限界に近く、そして（ｂ）溶解性限界に近い濃度でABからBLの方向でのPeの決定を行う。 【０２４０】 AB〜BL及びBL〜ABの両者における類似するPe値は、受動的に吸収された化合物を示し、そして追加の研究は必要とされない。 BL〜ABよりも大きなAB〜BLのPeは、キャリヤー介在性吸収を示し、そしてPeはABからBLの方向に、５つの追加のCo


    について決定されるべきである。 AB〜BLよりも大きなBL〜ABのPeは、キャリヤー介在性分泌を示し、そしてPeはBLからABの方向に、５つの追加のCoについて決定されるべきである。 【０２４１】 抵及び高濃度での類似するPe値は、受動的に吸収された化合物を示し、そして追加の研究は必要とされない。 高濃度Peよりも高い抵濃度Peは、キャリヤー介在性吸収を示し、そしてPeはABからBLの方向において５つの追加のCoについて決定される。 低濃度Peよりも高い高濃度Peは、キャリヤー介在性分泌を示す。 次に、


    BL〜ABのPeが、低濃度で決定され、そしてその機能が上記のようにして決定される。 【０２４２】 B.溶解性の決定 化合物の溶解性を、Remington：The Science and Practice of Pharmacy, 19

    t

    h edition, Chapter 16 に記載のようなPhase Rule and Phase−溶解性分析に類似する正解且つ科学的に正常な方法を用いて決定する。 溶解性を、Simulated Gastric Fluid (USP XXII)−ペプシンを用いてpH1.5 で決定する。 pH6.0, 6.5, 7.0及び7.5での溶解性を、Simulated Intestinal Fluid


    (USB XXII)−パンクレアチンにより決定した。 データ収集のためのパラメーターを、試験化合物の純度及びシミュレートされた胃腸流体の精度を確かめることによって注意してモニターする。 37℃の温度を、その決定の間、正確に維持する。 完全な飽和及び飽和溶液の正確な分析を用いる。 【０２４３】 C. 溶解決定 溶解速度を、USP XXII、＜711＞溶解に記載される装置及び方法を用いて決定する。 pH1.5での溶解速度を、シミュレートされた胃液（USP XXII）−パンクレアチンにおいて決定する。 濃度を、濃度−対−時間の曲線の初期傾斜の決定を可能にするのに十分な時間（好ましくは、６時間）、容器からの薬剤化合物Fについて分析する。 前記傾斜（溶解速度）を、非沈下条件が存在する場合、濃度−対−時間のプロットの初期直線部分を用いて、決定する。 【０２４４】 沈下条件下で、完全なプロットを用いて、傾斜を計算する。 その傾斜は溶解速度として報告される。 溶解速度、沈下及び非沈下条件、及び計算のための等式の説明は、Remington: Science and Practice of Pharmacy, 19

    th edition, Chapt


    er 34に存在する。 配合された投与形が溶解試験のために使用される場合、記載される溶解プロトコールは、配合された投与形から薬剤化合物についての溶解速度を決定するために使用される。 【０２４５】

    例５ ：

    透過性データ収集のための標準及びプロトコールこの例は、例３及び４に記載される透過性データ収集の品質を調節するための詳細なプロトコールを提供する。 表７に列挙される化合物を、透過性データ収集及び品質をモニターするための標準として使用する。 化合物を、個々の腸輸送機構（受動性トランス細胞、受動性パラ細胞、キャリヤー介在性流れ、又はキャリヤー介在流出）を表すために選択した。 【０２４６】 【表７】 【０２４７】 マンニトール、ヒドロコルチゾン、D−グルコース及びエトポシドをまた、それらが十分に特徴づけられたPe値を伴ってウサギ組織及び他のシステムを通しての腸輸送のためのマーカーとして広く使用されるので、選択する。 それらの化合物はまた、

    3 H−ラベルされたか又は

    14 C−ラベルされたものとして市販されている。 標準のための透過性データを、基本的統計学的分析を用いて、表８に列挙されるウサギについての値（又は他の標準値）と比較する。 データが標準化合物のいずれかと有意に異なる（p値 ＞0.05）場合、データ収集を繰返す。 【０２４８】 【表８】 【０２４９】 A. 実験条件 標準の透過性評価のためのプロトコール、条件及び計算は、次の変法を伴って、例４に記載される通りである。 透過性実験を、先端/粘膜及び基底外側/漿膜側上で、pH7.4でのリンガー緩衝液を用いて行う。 リンガー緩衝液は上記の通りであるが、但しグルコースについてのPe値が測定される場合、グルコースをマンニトールにより置換する。 【０２５０】 サンプルを、実験開始の30分後に開始し、そして６個のサンプルが収集されるまで（105分）、15分ごとに続けることによって、受容体チャンバーから収集する。 0.5mlを、個々の時点で受容体チャンバーから除去し、そして化合物濃度を決定する。 受容体チャンバーから除去される体積を、薬剤を含まない緩衝液により置換し、受容体チャンバーにおける体積を一定に維持する。 緩衝液の添加による受容体濃度の希釈は、データ分析及びPe計算の間、補正されるべきである。 濃度を下記等式４： 【０２５１】 【数４】 【０２５２】 ［ここで、補正された受容体チャンバー濃度は、等式４により集められたサンプル濃度を割り算することによって得られる（1/X）、Sはサンプル回収の体積であり、Vは受容体チャンバー体積であり、kは連続サンプル番号であり、すなわち第１のサンプル時間についてはk＝１、第２サンプル時間についてはk＝２、第３サンプル時間についてはk＝３、等であり、そしてβはパスカルの三角形（表９）


    からの対応する数である］により補正する。 注：サンプリング間隔は等しくはないので（すなわち、最初の間隔は30分であり、他のすべては15分である）、等式４及びβ係数は例４に列挙されるそれらからは変更されている。 【０２５３】 【表９】 【０２５４】 ドナー濃度Coを、ドナーチャンバーから直接的に、薬剤を含むドナー緩衝液0.


    02mlをサンプリングすることによって決定する。 チャンバーへの薬剤の可能な結合をまた、モニターする。 ドナーサンプル（0.02ml）を、実験初期で及び実験の結論で採取する。 薬物濃度の有意な低下が生じる場合（＞10％）、ドナーチャンバーにおける薬剤損失を補足する方法を用いて、実験を反復する。 ドナーチャンバー溶液を除去し、そして適切な間隔で、薬剤を含む新鮮なドナー緩衝液により置換する。 使用される間隔及び体積は、音科学判断を用いて決定する。 適切なデータを、ドナー薬剤濃度が実験を通して一定に維持されることを示すために収集する。 【０２５５】 組織に基づく透過性アッセイに関して、チャンバー上に組織を固定する間、腸筋肉は、粘膜から切除され、そして捨てられるべきである。 組織の完全性を獲得するために、注意が払われるべきである。 【０２５６】 組織を供給する動物を、実験開始の直前、安楽死せしめる。 小腸を動物から切除し、そして拡散チャンバーに固定されるまで、pH7.4の氷冷却されたリンガー緩衝液に維持する。 切除の後できるだけ早く、組織を適切なサイズの断片に切り、そして粘膜側を下にして、拡散チャンバーピン上に配置する。 筋肉層を、鉗子を用いて注意して除去する。 組織が固定された後、２つの半チャンバーを一緒に配置し、そしてドナー及び受容体側を、適切な前もって暖められた（37°）緩衝液により満たす。 NaviCyte チャンバーを用いる場合、ガスリフトシステムを、p


    H を維持するために、個々の半チャンバー中に、約５〜15ml/分（チャンバー体積に依存して）で流れる95％のO

    2 /５％のCO

    2により連結し、そして混合する。 サンプリングは、ガスリフトシステムの連結の後、30分で開始する。 【０２５７】 平均Pe及び平均の標準誤差を、個々の研究について決定する。 ３匹の異なった動物からの少なくとも６個のチャンバーからの透過性を、その平均及び平均の標準誤差を計算することに使用する。 さらに、放射性ラベルされたマンニトールのPeを、腸完全性のマーカーとして標準化合物を用いて、同様に決定する。 マンニトールPe値を、マンニトール及び標準薬剤化合物を含むドナー緩衝液を用いて同時拡散により、又は最後の標準化合物サンプルが、マンニトールを含むドナー緩衝液及び化合物を含まない新鮮な受容体緩衝液を用いて収集された後、60分間、実験を続けることにより決定する。 【０２５８】 特定の実験条件は、一定の標準化合物に付随する。 これは、プロトングラジエント、ナトリウムグラジエント、グルコースの存在、等のような条件を包含する。 それらの条件は、表10に列挙され、そして上記に列挙される一般条件により置換されるか、又はそれに付加される。 【０２５９】 【表１０】 【０２６０】

    例６ ：

    生理学に基づく質量シミュレーションモデル A. 企画 多−区画の生理学に基づく質量シミュレーションモデル（“質量モデル”）を、胃、十二指腸、空腸、回腸及び結腸を表すGI区画間で、及び従ってGI管じゅうで、質量−流れ関係を完全にし、そして末梢区画への質量の単位での薬物の移動を特徴づけるために企画した。 種々の因子、例えばpH、溶解性プロフィール、区画表面積及び薬剤透過性により変性される、移行速度及び関連する速度定数（kt


    ）を相互関係せしめるコンバーターを、区画間での薬剤移行を説明するために組み込んだ。 血漿動力学モデルがまた、確認目的のために、及び質量モデルへの臨床学的な血漿データを相互関連づけるために包含された。 コンバーターはまた、


    単位転換のためにも使用された。 【０２６１】 ガンシクロビルを、質量モデルを開発し、そして試験するために選択した。 ガンシクロビルはインビボ生物転換を示さず、そしてほとんど吸収されない。 従って、質量モデルは代謝又はタンパク質結合を想定しない。 さらに、溶解速度及び供給システムは、薬剤吸収のパラメーターを変性するよう質量モデルには使用されず、すなわち薬剤は胃において完全に溶解され、そしてその溶解性プロフィールに従って溶解されることが想定される。 【０２６２】 質量モデルの個々の区画に関する表面積値は、絶対値に反するものとして、“


    機能的表面積”を表した。機能的表面積が、（１）胃腸区画に入る流体は区画の表面を瞬間におおうのではなく、むしろ一定時間にわたっておおい；そして（２


    ）流体内の溶解された薬剤がすべての吸収領域に理想的に提供されないので、使用された。 個々の区画のための機能的表面積は、文献からの種々のデータを用いて、領域に関する等式５を解くことによって計算された： 【０２６３】 【数５】 【０２６４】 ここで、Pは透過性係数であり、Aは膜の表面積であり、Spは腸の適切なセグメントにおける薬物の溶解性であり、そして∂M/∂tは薬剤流であり、ここで∂M/


    ∂tは特定の腸区画における薬剤の透過性、薬剤溶液におおわれる表面積及び腸区画のpHの溶解性から決定される。 【０２６５】 例えば、種々の化合物の透過性を含んで成るいくつかの研究が行われて来た（


    Rubas など., Pharmaceutical Research, Vol. 10, No.1 (1993)）。 ガンシクロビルに対しての類似する生理学的性質を有するマンニトールはまた、類似する透過性特徴、及びそれが経口投与される場合、ヒトにおいて約10％の生物学的利用能を有する。 マンニトールに関しては、透過性が十分に特徴づけられている。 従って、個々の区画における透過性、pH−依存性溶解性及び質量濃度関係に関連する文献から得られたデータが、領域についての等式５を解くために使用された。


    従って、それはこの領域であり、そして初期モデル構築のためのインビボ表面積関係の良好な近似値を表す、区画の機能的領域として使用される、個々の区画の理論的な全表面積ではなかった。 【０２６６】 透過性値は、公開されたインビトロ細胞拡散実験から得られ、そして個々の区画のための管腔及び末梢流（K12）を調節するコンバーターにより説明された。


    溶解性に関しては、溶解性曲線が、文献において入手できる実験データに基づいて使用された。 次に、pHが、特定の区画についての溶解性曲線を調節するために別のコンバーターにより分離された。 対照的に、確認目的のためには、絶対溶解性値が使用され、そしてpHが、確認モデルからのそのコンバーターを分離するために１として入られた。 【０２６７】 個々の２つの区画サブシステム間の吸収“移行”速度が、個々のGI管区画、すなわち胃、十二指腸、空腸、回腸及び結腸のために吸収される薬剤の合計量を表す区画中に集められる、合計の吸収速度を表す別の流れに集められた。 胃、十二指腸、空腸、回腸及び結腸モデル間の吸収速度は、個々のGIセグメント間での関連速度定数により変性された流れにより連結された。 【０２６８】 確認目的のためには、血漿動力学モデルが、中枢血漿区画中に供給される、吸収速度定数を表す流れに、合計の吸収速度を連結することによって、質量−流れ区画と共に統合された。 標準の２−区画血漿動力学モデル（Ramsay, European J


    ournal of Pharmaceutical and Biopharmaceitucs, Vol. 37, No. 3 (1991)）が、この目的のために使用された。 （図９及び10を参照のこと）。 血漿動力学モデルは、血液区画と末梢区画との間に一次移行を組み込んだ。 ２種の流れが使用され、そして一次システムとして設定され、そして従って、異なった速度定数が個々の方向に適用された。 区画値が質量単位として表された。 血液体積が、質量区画と共に、濃度のためのコンバーターを変性する、コンバーターにおける入力であった。 【０２６９】 排除速度定数がまた、一次工程において文献から得られた。 さらに、ほとんどの薬剤はmg用量で与えられるが、血漿濃度は、μg又はng/mlで報告される。 これは、化合物が、投与の部位での濃度に関して、非常に低い全身性循環における薬剤の濃度に起因する血液に入った後、多量に急速に分配されるからである。 従って、追加のコンバーターが付加され、ヒト生物学的利用性データに基づいて、試験化合物の濃度について予測されるng又はμg単位にmg単位が転換される。 区画はまた、排除データを集めるためにも付加された。 【０２７０】 B. 質量モデルパラメーター 質量モデルのパラメーター及び関連する値は、pH、溶解性、透過性、及び腸推移を包含し、そして表１１に示される。 【０２７１】 【表１１】 【０２７２】 質量モデルはまた、文献（Gibaldiなど., Pharmacokinetics, pp. 284-288, M


    arcell Dekker (1975)）に由来する値を、血漿動力学モデル中に入力することによっても試験された。 それらの値は、表12に示される。 【０２７３】 【表１２】 【０２７４】

    例７ ：

    試験及び確認質量モデル質量モデルを、24時間にわたって1000mgの初期量を伴って、表11に示されるパラメーターを用いて試験した。 AUC, C

    max , T

    max及びT

    1/2を、種々の容量を用いてシミュレートし（New Drug Application for Gancyclovir Sodium, Syntex (U


    SA), (Freedom of Information Act (FIA) 下でFDAから得られる)、そしてガンシクロビルについて得られたヒト臨床学的データに比較した。 ガンシクロビルについての質量モデルによりシミュレートされた生物学的利用能は、約６％であった。 ２つのフェースI臨床研究（ICM 1505 及び1505bとして本明細書において命名される）のために得られたヒト臨床データに比較すると、臨床試験における断食された患者の生物学的利用能は、典型的には、３〜20％の範囲であった。 質量モデルをまた、図９に示される血漿動力学確認モデルを用いて試験した。 【０２７５】 図１７は、ICM1505及び1505bの臨床研究データに比較して、質量モデルを用いて、1000mgの用量のガンシクロビル、T

    max ＝1.4時間、C

    max ＝0.51ng/mlについての濃度時間曲線下での領域を示す。 その結果は、質量モデルが後−吸収期間、血漿濃度を過小評価したことを示す。 表13は、臨床研究と質量モデルにより推定されるそれらの研究との間のいくつかの値の比較を示す。 臨床研究はまた、濃度の標準化のために70kgの体重を使用した。 【０２７６】 【表１３】 【０２７７】

    例８ ：

    生理学に基づいての体積シミュレーションモデル A. 企画 流体体積流及びGI推移を組み込むための生理学に基づくシミュレーションモデル（“体積モデル”）を、流体吸収/分泌及び推移に起因する吸収の変化、及び従って、見掛けの薬剤濃度を説明するために質量モデルとの結合のために開発した。 体積モデルを構成し、その結果、流体は区画に入り、そしてその流体についての吸収速度に基づいて一次工程により吸収された。 区画間での流体の移動は、


    ゼロ、又は一次流体推移速度に依存した。 【０２７８】 B. 体積モデルパラメーター 体積モデルの出発点として、値は、身体中の流体の吸収及び分泌を一般的な用語で記載する文献から得られた（Changeなど., Gastrointestinal, Hepatobilia


    ry and Nutritional Physiology, Chapter 5, p.92, Lippincot (-Raven (1996)


    )。 １日当たりの流体の合計摂取及び１日当たりの流体の合計分泌を表す値は、


    モデルのためのdtのインクリメントに直線的に標準化されたシステム中に表された。 モデルのためのdtの変化を可能にするためには、値はパルスとして入力された。 体積モデルに使用される値は、表14に示される。 【０２７９】 【表１４】 【０２８０】 データが一連の区画のために単に入手できる場合、値は、その一連の区画（例えば、空腸及び回腸についての分泌及び小腸の一部についての吸収）についての合計領域の百分率に基づいて、個々の区画に割り当てられた。 モデルは、区画の血液（漿膜）側と区画自体との間での２つの流れとして設定された。 個々の流れは、分泌及び流体吸収についての速度定数を表した。 【０２８１】 開発目的のために、吸収及び胃分泌は、両流れについての表14からの値を用いる場合、ゼロオーダーであると推定された。 また、胃への流体挿入についての毎日の体積は、表14に示されるdt値に従ってパルスとして入力された。 従って、流体の合計の接種及び分泌は、24時間、６分ごとに存在するパルスとして表される。 胃における初期体積はまた、合計の経口摂取、唾液分泌及び個々のdtインクリメントにわたっての胃分泌のパルスとして設定された。

    例９ ：

    体積モデルの試験及び確認 【０２８２】 区画間の流体の移動を試験するために、体積モデルを、ゼロオーダーの流体推移又は空に近づけるよう変性し、そしてモデルの質量区画から分離した。 1000ml


    及び250mlの初期値を、試験のために使用した。 【０２８３】

    例１０ ：

    生理学に基づく質量−体積シミュレーションモデル A. 企画 質量及び体積モデル（“質量−体積モデル”）を組み込む、生理学に基づくシミュレーションモデルを、複雑な質量及び流体の流れの関係を統合するよう構成した。 統合された質量−体積モデルはまた、末梢区画への薬剤移動を特徴づけるための区画を含んだ。 練習/確認目的のための血漿動力学モデルがまた包含された。 図９に示される血漿動力学に連結される、統合された質量−体積モデルのための基本的企画が、図12に示される。 【０２８４】 区画のための体積を、時間のインクリメントで溶解された量の薬剤を得るために、生成物として付加した。 さらに、“IF

    THEN

    ELSE”調節ステートメントが、薬剤が投与されるよりも溶解されることを示すことから等式を妨げるために付加された。従った、統合された質量−体積モデルは、吸収速度定数及び体積区画に連結される胃における薬剤の質量を示す。 【０２８５】 胃に関しての2.8及び３の質量及び流体推移速度定数を、ガンシクロビルについての文献（Syntex, Clinical Studies ICM1653 and 1774, FDA NDA available


    data and Bachrach など., Functional and Diagnostic Aspects of the Upper


    Digestive Tract, Digestive System, Part 1, Upper Digestive Tract, Nette


    r (1989)）から得られた値から計算し、そして質量及び流体移動に近づくよう残る個々の区画について決定した。 【０２８６】 B. 質量−体積モデルパラメーター パラメーター及び関連する値及び等式は、個々の質量及び体積モデルについて、組織的に又は上記のようにして変化し；質量−体積モデルに使用される等式及びパラメーターの例は付録１に示されている。 溶解速度及び供給システム（調節された開放装置/配合）は、質量−体積モデルから除外され、そして従って、そのモデルは、試験化合物が胃において即座に溶液で存在することを推定する。 【０２８７】

    例１１ ：

    質量−体積燃モデルの試験及び確認質量−体積モデルを、等式及び付録１（表２３及び表２４）に示されるパラメーターを用いて試験した。 それらのパラメーターは、流体吸収及び胃腸分泌のパルスされた評価、及び文献から得られた速度定数を包含した。 流体吸収及び分泌のための他の組みのパラメーターを試験した。 例えば、単純なゼロオーダーの及び１又は連続整数の一次速度定数、及び種々の用量が、ヒト臨床データへの比較のために評価された。 【０２８８】 図18は、ICM 1505及び1505bの臨床研究データに比較して、推定された吸収及び分泌速度、関係及び付録１（表２３及び表２４）の値を伴って、図12の質量−


    体積モデルを用いて、1000mgの用量のガンシクロビル、T

    max ＝1.1875時、C

    max ＝


    0.54mg/mlに関しての濃度−時間の曲線下での領域を示す。 データは、質量モデルに比較して、T

    maxに関してほとんど好ましくはないが、しかしAUCに関しては、より好ましい。 それらの結果は、質量モデルが後−吸収期間、血漿濃度を過小評価し、そして組み合わされた質量−体積モデルがそれを過大評価するように思えたことを示す。 【０２８９】 質量−体積モデルを、単純なゼロオーダー及び一次吸収及び分泌を組み込むよう改良した。 次に、モデルを、臨床研究の間に行われるように、250mlの初期体積及びまた、250mlの水の４回の投与を用いて試験した。 結果は、図18に示される結果に類似したが、しかしわずかに高い吸収を伴った。 【０２９０】 質量−体積モデルをまた、次のデータ入力の組み合わせを用いて試験した：（


    １）１日１回、２回及び３回の投与での500mg、750mg、1000mgの用量；（２）25


    0ml、500ml、1000mlの初期体積；（３）毎日の分泌及び流体摂取に関しての異なった仮定に基づいての種々の吸収及び分泌速度；（４）種々の区画における種々のpH値；及び（５）食物摂取及び断食状態のシミュレーション。 相互関係は、いくつかの臨床データと非常に良好であり、そして他のものとは、最適とはいかなかった。 理論的な評価との相互関係はまた、非常に良好〜不良まで変化した。 【０２９１】 集合的には、質量−体積モデルは、それがインビボ条件への良好な類似性を提供することにおいて、個々の質量及び体積モデルにより改良性を表した。 より単純な質量―モデルは臨床データと良好に相互関係するが、統合された質量−体積モデルは、種々の入力パラメータ、生理学的条件及び基本的定数の変化に対してより敏感であった。 【０２９２】

    例１２ ：

    生理学に基づくGI管シミュレーションモデル A. 企画 高いレベルの精度で経口吸収を化合物−非依存性予測できる、哺乳類のGI管の統合された生理学に基づくシミュレーションモデル（“GIモデル”）を創造するために、質量−体積モデルを選択的に、段階的な態様で改良した。 そのモデルは柔軟であるよう開発された。 すなわち、それは、経口吸収に影響を及ぼす追加の生理学的要因が同定され、そして種々の組の試験化合物についての予測の品質を改良するために必要な場合、そのモデルに組み込まれ得るよう企画された。 さらに、GIモデルを、入力データ必要条件を最少にするよう開発した。 【０２９３】 基本的アプローチは、GI推移モデルの生成、試験及び組み込み（図21）、pH−


    依存性溶解性及び溶解モデル（図22）、吸収モデル（図23）、並びに基本的等式及びパラメーター、定数、計算されたパラメーター、及び所定のシミュレーションが進行する予定である規則を包含した。 調節された開放装置及び配合区画がまた包含された。 組み込まれたGIモデルの図示区画−流れモデルは、図25（コンバーター、ゴースト又はコネクターを含む）及び図26（コンバーター、ゴースト及びコネクターを含む）に例示される。 パラメーター入力、計算及び出力が図30〜


    40に例示される。 GIモデルについてのキー略語が付録３として提供される。 【０２９４】 GIモデルはまた、シミュレーションモデルの予測力及び多様性を改良するために追加の特徴を組み込んだ。 １つの特徴は、種々の化合物についてのヒト臨床データ及びインビトロデータの分析及び処理に基づいて、回帰分析由来の調節パラメーターの開発及び組み込みであった。 その調節パラメーターは、GIモデルにおいて定数として使用され、そして従って、モデルの基本的等式を変性する。 第２


    の特徴は、対応するパラメーターについての使用者提供入力値を有さない、モデルのセグメントについての値の評価を可能にする領域透過性相互関係パラメーター及び等式の開発及び組み込みであった。 【０２９５】 これは、所定の化合物についての透過性値又は他のパラメーターが限定された数のGIセグメントのために提供される場合、例えば細胞に基づく入力データ、例えばCaco−２細胞に由来する透過性データが結腸の透過性入力データを提供するために使用される場合、経口薬剤吸収の予測を促進する。 もう１つの特徴は、輸送機構及び従って、化合物吸収における輸送−特異的変動を説明するために、パラメーター及び計算の開発及び組み込みであった。 もう１つの特徴は、溶解及び質量推移に関する特定の領域吸収現象を分離し、そして評価する能力の組み込みであった。 また、GIモデルは、吸収に対する個々の一次バリヤーを説明するために、肝代謝からの吸収を門静脈（FDp）に分類するために開発された。 【０２９６】 B. GIモデル等式、規則及びパラメーター １． GIモデルについての一般的な等式： GI管モデルのために使用される種々の微分式及び規則が下記に提供される。 等式に関しては、調節パラメーターは、文字Zにより示される。 推移時間： 【０２９７】

    一次推移工程 【数６】 dA/dt＝推移（又は吸収）の速度、k

    TT ＝速度定数、A＝近位区画における量（化合物又は水）。 【０２９８】

    速度定数 【数７】 TT

    ADJ ＝調節された推移時間 【数８】 TT

    p ＝生理学的推移時間、Z

    TT ＝推移時間調節パラメーター、User

    TT ＝使用者制御された推移時間の調節。 K

    TTは領域存在性パラメーターであり、すなわち異なった速度定数がGI管の個々の領域のために使用される。 【０２９９】 流体体積吸収/再吸収： 【数９】 dA/dt＝吸収速度、k

    VA ＝速度定数、A＝区画における流体（水）の量。 【数１０】 Z

    VA ＝体積吸収調節パラメーター、k

    empは、インビボでのヒト流体吸収に適合するよう実験的に決定される。 【０３００】 溶解及び溶解性：

    溶解速度 （領域的依存性）： 【数１１】 A＝溶解される量、K

    D ＝使用者供給の溶解速度定数、Z

    D ＝溶解速度調節パラメーター、S

    ADJ ＝溶解性、C＝濃度。 【０３０１】 溶解性（領域的依存性）： 【数１２】 S

    ADJ ＝溶解性、S

    n ＝使用者供給の溶解性｛S

    1

    S

    5 ｝、pH

    n ＝使用者供給の溶解性に対応する使用者供給のpH値｛pH

    1

    pH

    5 ｝、pH＝システム、例えばGI管の領域に適切なpH値。 ｎはpH

    n ＞pH及びpH

    n-1 ＜pHになるよう選択される。 PH

    1

    pH

    5


    のいずれかがpHに等しい場合、その対応するS

    nは溶解性として使用される。 【０３０２】 濃度（領域的依存性）： 【数１３】 C＝可溶性薬剤の濃度、V＝流体の体積。 【０３０３】 流れ/吸収： 【数１４】 J＝流れ、P

    ADJ ＝調節された透過性、SA

    ADJ ＝吸収のために利用できる調節された表面積、C＝濃度【０３０４】 【数１５】 Z

    EFF ＝流出輸送調節パラメーター、P

    m ＝受動性膜透過性、Z

    p ＝受動性透過性又は流れ調節パラメーター、Z

    ACT ＝活性透過性調節パラメーター、P

    c ＝活性キャリヤー透過性、C＝濃度、K

    m ＝ミカエリス−メンテン動力学パラメーター。 【０３０５】

    領域透過性相互関係いずれかの領域透過性、すなわちP

    mは、いずれかの数の他の供給される透過性を用いて計算され得る。 【数１６】 P

    a ＝領域相互関係を用いて計算された透過性、P

    h ＝使用者により供給される透過性、A, B及びC＝相互関係を決定するために適合された相関係数。 例によれば、本発明のPK用具及び方法のGI管モデルのために使用される規則は、次の一般工程を包含する。 【０３０６】 ２． 規則生成のための一般工程： １）GI推移。 薬剤化合物及び流体体積の推移が幾分調節され、そして配合物及び/又は調節された開放装置の推移がより厳密に調節される。 ２）調節された薬剤開放。 投与形からの薬剤は、薬剤が適切な時点で正しい腸領域中に開放されるように調節されるべきである。 ３）溶解。 濃度と溶解性との間との比較は、追加の不溶性化合物が溶解するかどうか、又はすでに溶解されている化合物が、溶解性限界のために、溶解性薬剤に沈殿すべきであるかどうかを決定すべきである。 【０３０７】 ４）吸収。 数学的には、吸収は、生理学的に、それが不可能である場合、例えば結腸における体積が、いずれかの溶解された薬剤が、結腸にまた存在し、そして従って吸収するために利用できない他の固形廃棄物に含まれる流体内に存在するのに十分に低くなる場合、発生することができる。 IF

    THEN生成規則は、それらの情況を調節する。 ５）透過性の計算。 提供された透過性値から提供されていない透過性値を推定するためには、理論的評価が相互関係を作るのに必要な正しい等式を決定するために作られるべきである。 【０３０８】 ６）濃度の計算。 腸における濃度は、特定の領域についての溶解性を越えることはできない。 そうである場合、誤った流れが計算されるであろう。 IF

    THEN


    生成規則が、正しい濃度が流れの計算に使用されることを確かめるために使用される。 ７）数学的な異常。 シミュレーションの間、一定の時間で（特に、シミュレーションにおける初期及び後期）、他の計算に使用されるいくつかの区画、流れレギュレーター又はコンバーターが、計算の誤り、例えば０による割り算をもたらす０の値を有する。 規則の生成は、それらの情況を同定し、そして誤りを回避するために使用される。 【０３０９】 次の表は、調節ステートメント規則、例えばIF

    THEN生成規則が調節するために使用される、特定の工程、条件、結果を列挙する。 一般的に、別々の規則が、GI管の個々の領域のために使用され、そして表における１つのラインに組み合わされる。 【０３１０】 【表１５】 図21〜26及び30〜40に示される統合されたGIモデルの図示区画−流れモデル及び種々のサブモデルについての典型的な等式、規則及び初期の値が、付録３として提供されるキー略語と共に、付録４に提供される。 GIモデルに使用される生理学的、調節及び領域相関パラメーターの種々の観点及びそれらの開発が下記にさらに詳細に説明される。 【０３１１】 １． 生理学的パラメーター GIモデルの生理学的パラメーターは、文献に報告される生理学的範囲（表１７


    ）、並びにモデルに使用され、そして胃腸管の５つの領域（胃、十二指腸、空調、回腸及び結腸）の個々のために集められた特定の値を包含した。 それらは、pH


    に関連する値、推移時間、表面積及び体積パラメーターを包含した。 【０３１２】 【表１６】 【０３１３】 【表１７】 【０３１４】 ａ）Lui など. J Pharm Sci 1986; 75 (3): 271-4; Youngberg など. Dig Dis


    Sci 198; 32 (5): 472-80; Charman など. J Pharm Sci 1997; 86 (3): 269-82


    ; Langguth など. Biopharm Drug Dispos 1994; 15 (9); 719-46; Kararli TT.


    Biopharm Drug Dispos 1995; 16 (5): 351-80; ｂ）Wagner JG. J Pharm Sci 1961; 50 (5); 59-87; Ho NF Park JY, Ni PF,


    など. Crouthamel W, Sarapu AC, editors. Animal Models For Oral Drug Deli


    very In Man: In Situ And In vivo Approaches. Washington, DC American P


    harmaceutical Association, 1983; 2, Advancing quantitative and mechanist


    ic approaches in interfacing gastrointestinal drug absorption studies in


    animals and humans. P. 27-106; 【０３１５】 ｃ）Ho など. Crouthamel W, Sarapu AC, editors. Animal Models For Oral


    Drug Delivery In Man: In Situ And In vivo Approaches. Washington, DC A


    merican Phamaceutical Association, 1983; 2, Advancing quantitative and m


    echanistic approaches in interfacing gastrointestinal drug absorption st


    udies in animals and humans. P.27-106; Oberle など. Journal of Pharmacok


    inetics & Biopharmaceutics 1987; 15: 529-44; Davis SS. STP Pharma 1986;


    22: 1015-22; Davis など. Gut 1986; 27: 886-92; ｄ）Turnberg LA Digestion (1973) 9:375-81. 【０３１６】 ２． 調節パラメーター インビトロ条件とインビボ条件との間の差異、並びに１つの哺乳類種のためのインビボ条件と第２の哺乳類種のためのインビボ条件との間の差異は、シミュレーションアプローチを用いての吸収の正確な予測を妨げる。 例えば、インビトロ溶解速度は、インビボで存在する溶解速度に比較できず、又はウサギにおける透過性はヒトにおける透過性に比較できない。 【０３１７】 そのような差異を補足するために、１組の選択的に最適化された調節パラメーターを開発した。 それらのパラメーターは、出力データに対する入力データの自動相互関係を可能にし、そして種々の組の化合物についての経口に吸収の正確な予測を促進するために、GIモデルの特定区画の基本的等式を改良する定数として使用されるよう企画された。 例えば、最終体積吸収/再吸収を計算するために使用される微分式は、体積吸収調節パラメーターZ

    VAにより変性される等式から得られた速度定数を使用する（等式11を参照のこと）。 パラメーター及び等式を調節するために使用され得るパラメーター、及び必要なら、所定のモデルを付加又は除去され得るそれらのパラメーターの例が下記に列挙される（表18）。 【０３１８】 【表１８】 【０３１９】 調節パラメーターを、段階的選択の最適化工程を用いて開発し、そして最適化した。 初期調節パラメーターを、次のように、ヒトとウサギとの間の相互関係のために開発した。 次の２つの主要組のデータを使用した：１）インビボ臨床薬理動態（PK）データからのFD

    p及び最良に適合する血漿プロフィール、及び２）GI


    モデルから生成される、シミュレーションされたFD

    p及び血漿プロフィール。 インビボPKデータからのFD

    p及び最良に適合する血漿プロフィールが、実際の臨床血漿プロフィールに適合する最良適合曲線を決定するために回帰に基づく曲線適合アルゴリズムを用いて、例２に記載される試験組みの化合物についてヒトからのIV及びPOデータを分析し、そして処理することによって得られた。 第２組のデータは、開発GIモデルを用いて生成された。 【０３２０】 インビトロデータ（透過性、溶解性、溶解速度及び用量）が、FD

    pのための適切に予測できる値を供給するよう前もって決定されたいくつかの初期値に対する調節パラメーター組と共にGIモデル中に入力として使用された。 GIモデルは、個々の試験化合物のためのFD

    pデータを供給するために使用された。 GIモデルから生成されたFD

    pデータはまた、血漿プロフィールを決定するために、IV/OP PKモデル、例えば図19に示されるモデル中への入力データとして使用された。 【０３２１】 臨床データを適合するために使用される図19のIV/PO PKモデルへのPO入力は、


    誤差機能であり、そして等式17に示される： 【数１７】 ここで、Dは腸に供給される薬剤の用量であり、tは分での時間であり、t

    50は薬剤の50％が吸収される時間であり、そしてPeは吸収曲線の直線部分の傾斜に関係するパラメーター（Pectet数）である。 【０３２２】 データを適合する場合、すべての入手できるインビボPKデータ（複数静脈内（


    IV）投与及び複数経口（PO）投与）を、図19のIV/PO PKモデルを用いて、同時に分析した。 データーは、１/平均の標準誤差（SEM）により又は１/濃度

    2により加重された。 【０３２３】 初期調節パラメーター値は実験的に決定された。 制限された組の化合物、及びウサギ組織からの対応するインビトロデータを用いる場合、調節パラメーターは、実際のPKデータと適切に適合するFD

    p値を得るために、手動的に変えられた。


    初期値が決定された後、STELLA（商標）を用いて開発されたGIモデルを、適合するアルブリズムを有するプログラム、例えばKINETICA（商標）により読み取り可能なプログラムファイルに転換した。 次に、初期調節パラメーターを、調節パラメーターのための最適化された値（すなわち、最良の適合値）を決定するために段階的態様で、非直線回帰分析を用いて、同時に適合した。 【０３２４】 個々の段階内で、少数のパラメーターを、同時適合化による最適化のために選択した。 適合化は、反復工程を用いて解決され、ここで選択された調節パラメーターが、実際のPK決定された吸収からのGIモデル決定された吸収の偏差が最少にされるよう組織的に変更された。 偏差が満足するレベルに低められると、少数のパラメーターが選択され、そして最適化された。 その工程を、すべてのパラメーターが都合良く最適化されるまで、続けた。 次に、新規パラメーターを、GIモデル中に配置し、そしてFD

    pを、良好な適合性を確立するためにPK FD

    pに比較される個々の化合物について決定した。 【０３２５】 このアプローチを用いて、調節パラメーターが、例えばインビボヒト吸収に対して、ウサギにおけるインビトロ溶解性、溶解、用量及び透過性を相互関係せしめるために開発された。 FDpは偏差のための参照として使用されたが、吸収の実際の測定は、いずれかの数のパラメーター、例えば血漿レベル、吸収定数、又は他のものを用いて評価され得る。 さらに、多くの組の調節パラメーターが開発され、そして確立され得ることは、高く評価されるであろう。 例えば、他の組の調節パラメーターが、ヒト、イヌ、ラット、ウサギ、モンキー又は他の動物のインビボ吸収性に対して、イヌ、ラット、モンキー又は他の種の透過性データを相互関係せしめるために確立され得る。 【０３２６】 ３． 領域透過性相互関係パラメーター すべての腸領域におけるPeは入手できないので、例えば細胞単層データが結腸におけるPcを決定するために使用される場合、他の腸領域における未知のPe値の適切な予測を提供する相互関係が開発された。 １つの目的は、１又は２種の他の領域における既知の透過性を用いて、十二指腸、空腸又は回腸における透過性の予測を可能にする領域透過性間の相互作用を確立することであった。 相互関係の開発は、例４〜５に記載されるような実験プロトコールと適合する方法を実験的に用いての、文献からの腸組織における領域透過性値の獲得を包含した。 【０３２７】 領域相互関係パラメーターは、この目的のために開発された多項等式（等式17


    ）を用いて評価される。 いずれかの領域透過性、すなわちPmは、いずれかの数のほかの供給される透過性を用いて計算され得る。 領域頭語関係パラメーターの機能は、論理的機能モジュールを用いて、GIモデル中に組み込まれた。 調節ステートメントを用いて、使用者がGI管のセグメントについての合計数よりも少ない透過性値を提供する場合、領域相互関係パラメーター評価機能の活性化を調節した。 次のもの（表19）は、確立された相互関係、及びその対応する相関係数を示す。 相互作用は、データ転換及び非直線関数への適合により達成された。 【０３２８】 【表１９】 【０３２９】 相互関係の能力の例として、上記２つの相互関係が、回腸Pe値を用いて十二指腸及び空腸における透過性を推定することによって評価された。 選択された化合物は、完全なPe値が入手できるそれらの化合物であった。 透過性計算についての誤差及び％誤差は、既知の透過性に対して予測される値を比較することによって決定された（表20）。 【０３３０】 【表２０】 上記結果は、GIモデルの領域相互関係パラメーター機能が、初期データ設定内の化合物についてのPe値（すなわち、高いr

    2 ）を正確に予測できることを示す。 【０３３１】

    例１３ ：

    GIモデルの確認及び試験モデルの生理学的パラメーターが予測される挙動性と一致する理論的態様でインビボで作用することを示すために、パラメーターを変更し、そして出力に対する効果をモニターした。 例えば、吸収のために利用できる表面積の低下は、吸収される化合物の量の低下をもたらすはずである。 従って、モデルの生理学的パラメーターを、それらの値を高め、そして/又は低めることによって変更した。 T

    50 （50％の吸収のための時間）により測定されるように、その速度に対するそれらの変動の効果、及びFD

    pにより測定されるように、程度をシミュレートした。 表2


    1は、変更される生理学的パラメーター、及びFDp及びT

    50に対する予測される効果を示す。 【０３３２】 【表２１】 【０３３３】 FD

    p及びT

    50に対するすべての効果は、生理学的パラメーターにおける変化により予測されるとおりであった。 すべての範囲が生理学的範囲に存在するものではないが、その範囲の下限部分は、モデルが、種々のパラメーターがゼロに近づくにつてれ、FD

    pをゼロに制限することを確保するために包含された。 【０３３４】 GIモデルの基本的な構造をまた、用量及びインビトロ溶解性、並びにウサギ組織透過性データから、いくつかの薬剤、例えばアテノロール、ガンシクロビル、


    ベラパルミル及びノプロキシンに関するヒト及びイヌにおける経口薬剤吸収の速度及び程度を予測するその能力を比較することによって評価した。 それらの化合物は、それらの良く知られ且つ種々のインビボ吸収性質及び種間吸収変動性のために選択された。 【０３３５】 シミュレーションモデルの生理学的パラメーター値を、それらが調査下の種に対応するよう変えることによって、モデル構造、すなわち区画、流れレギュレーター、コンバーター関係を変えないで、そのモデル構造の効率を評価することができた。 イヌ及びヒトのための初期パラメーター値は、文献に起因した。 調節パラメーターを、インビトロデータとインビボ吸収との間の相互関係を構築するために使用した。 すべての４種の薬剤に関して、GIモデルは、イヌ及びヒトの両者についてのFDpを正確に予測した。 【０３３６】 経口薬剤吸収を予測するためのGIモデルの基本的な力を評価するために、そのモデルを、全身性循環における第１の通過代謝及び薬剤濃度から、腸組織を通しての吸収を分離するために、時間の関数としてFD

    pをシミュレートすることによって試験した。 従って、腸組織を通しての輪が決定され得るよう、臨床学的血漿データからFD

    pを決定するための方法を開発し、そしてその決定にに使用した。 【０３３７】 これは、図19において区画−流れモデルとして例示される２つの区画開放IV/P


    O PKモデルに、臨床学的薬理動態的データ（PO及びIV）を同時に適合することによって達成された。 排除は中核区画からであった。 経口用量からの入力は、中枢区画と平衡状態で存在するプレ−全身性区画（代謝のための）中へであった。 FD

    pを、個々の経口用量のために同様に決定した。 IV/PO PKモデルに適合される臨床学的薬物動力データは、中枢区画における血液レベルを正確に決定するモデルの能力を示した。 【０３３８】 次に、試験化合物組についての適合された臨床学的FD

    pデータを、入力としての透過性についての実験インビトロ値、及び領域透過性相関機能を用いてのモデルにより計算された、評価された透過性値の両者を用いて、GIモデルにより予測されるFD

    pに比較した。 試験化合物の透過性源は、下記表22に示される。 【０３３９】 【表２２】 【０３４０】 図49〜53は、それらの試験の結果の例示である。 生理学的モデルは、試験化合物組についてのFD

    pを正確に予測することが見出された。 その予測の精度は、吸収の速度及び程度の両者に基づかれる。 臨床学的データと、試験化合物組についてのモデルにより予測されるようなデータとの間のFD

    p程度の相互関係は、0.92


    よりも高い集合回帰係数（r

    2 ）を生成した。 【０３４１】

    例14 ：

    GIモデルに関する平滑化機能インビボ生理学的情況下で、透過性及びpHは、GI管内の明確な点又は場所で変化しない（但し、胃−十二指腸連結部を除く）。 例えば、十二指腸における薬剤の透過性は、空腸において1.5×10

    -6 cm/ｓ及び2.5×10

    -6 cm/ｓで測定され得るが、しかしそのような突然の変化が存在する腸においては明確な点は存在しない。


    GIモデルはGI管の５つの領域又はセグメントをシミュレートし、そして個々のセグメントはそれ自体の組の初期透過性及びpH値を利用するので、段階的な移行に反して、突然の変化が、薬剤がセグメント化されたGI管を通して遠位の方に通過するにつれて、投与形又は溶解された薬剤についてシミュレートされる。 【０３４２】 この現象を説明するために、及びできるだけ生理学的に正確であるGIモデルを生成するために、平滑機能がモデル中に組み込まれた。 指数関数の対を用いて、


    腸の個々のセグメントにおける透過性及びpH値を調節した。 その関数は、調節のための役割として平均累積推移時間を用いて、時間/位置存在性になるよう開発された。 時間がG

    TT Iに近づくにつれて、回腸透過性は、その点で、空腸及び回腸透過性の正確な平均に対応するであろう。 G

    TT Iの直後、回腸透過性は、それが使用者提供の又は推定される回腸透過性に達するまで、徐々に低下するか又は指数的に上昇し続ける。 【０３４３】 ２種の指数関数を、透過性及びpH値を効果的に滑らかにするために、組合して使用した。 時間が平均累積推移時間（C

    TT ）に近づく場合、等式19を、及びG

    TTの直後、等式20を使用するようGIモデルを適合した： 【０３４４】 【数１８】 【０３４５】 【数１９】 【０３４６】 ここで、A＝前の腸領域又はセグメントにおける透過性又はpH、B＝後の領域における透過性又はpH、kは等式２１において定義され、αは領域管の移行の急速さを決定するために使用され、そして領域の推移時間に反比例する定数であり、


    ｔは時間であり、そしてTTは前の領域を出るための累積推移時間である。 【０３４７】 【数２０】 【０３４８】 それらの滑らかな関数は、胃/十二指腸、十二指腸/空腸、空腸/回腸及び回腸/


    結腸の連結部分での透過性及びpHを調節するために使用される。

    付録 【表２３】 【０３４９】 【表２４】 【０３５０】 【表２５】 【０３５１】 【表２６】 【０３５２】 【表２７】 【０３５３】 【表２８】 【０３５４】 【表２９】 【０３５５】 【表３０】 【０３５６】

    付録３ :

    GIモデルについての略語キー記号/キーは、モデル図のサブセクションに対応するサブセクションに分けられた。 番号付けされた接尾辞（１，２，３，４，５，６）は、腸領域（それぞれ胃、


    十二指腸、空腸、回腸、結腸、及び廃棄物）間を区別するために割り当てられている： １−胃 ２−十二指腸 ３−空腸 ４−回腸 ５−結腸 ６−廃棄物【０３５７】 例えば、VOL 1は胃における体積であり、MASS ３は空腸における不溶性質量である。 等式において、COMP １は胃を示し、COMP ２は十二指腸を示し、COMP ３


    は空腸を示す、等。 イタリック型で列挙される略語は領域的に依存し、そして個々の腸領域についての独立した値を可能にするためにアレイとして設定されている。 一般的に、接頭辞としてのADJは計算されたパラメーター値を示し（ADJ＝調節された）、そして接尾辞としてのADJは調節パラメーターを示す（ADJ＝調節） 【０３５８】 腸モデル：

    溜め/区画 ： VOL ABS: の吸収された流体体積 VLO：流体体積 C REL：配合物又は調節された開放装置内に含まれている薬剤の質量 MASS：薬剤の不溶性質量（配合物又は調節された開放装置内に含まれない） SOL：薬剤の可溶性質量 ABSORPTION：吸収された薬剤の質量【０３５９】

    流れレギュレーター ： REABS：水吸収速度 VOL OUT：流体体積推移速度 CR OUT：配合物物又は調節された開始装置推移速度 CR INPUT：配合物又は調節された開放装置からの薬剤開放速度 MASS OUT：不溶性薬剤質量推移速度 DISS PRECIP：溶解速度 SOL OUT：可溶性薬剤質量推移速度 FLUX：吸収速度【０３６０】

    ADJ PARMS (調節パラメーター) ： VOL ADJ：流体体積吸収調節パラメーター DISS ADJ：溶解速度調節パラメーター TRANSTT ADJ：推移時間調節パラメーター SA ADJ：表面積調節パラメーター FLUX ADJ：受動性吸収調節パラメーター EFFLUX ADJ：流出又は分泌調節パラメーター CARRIER ADJ：活性吸収調節パラメーター【０３６１】

    PARMS (パラメーター) ： VOL PARM：流体体積吸収速度定数 SURFACE AREA：吸収のために利用できる表面積 DOSE：薬剤の投与される用量 INIT VOLUME：水又は流体の投与される体積 TIME IN HOURS：時計 PH：生理学的pH値 PARACELLULAR：吸収機構に基づいて吸収を調節するために使用される 使用者調節されたスイッチ【０３６２】

    推移時間 ： TRANSFERS：GI推移速度定数 CUMU TT：累積推移時間 ADJ TRANSIT TIME：調節パラメーター及び使用者入力を組み込む調節されたGI GI推移時間 USER TT INPUt：GI推移時間に対する使用者調節された調節【０３６３】

    出力計算 ： ABSORBED TOTAL：吸収された薬剤の合計質量（ABSORPTION１

    ５の合計） FD

    p ％：門静脈中に吸収される画分又は用量×100 FLUX TOTAL：合計の吸収速度（FLUX1１

    ５の合計） CUM DISS：溶解される累積薬剤質量 CR Release：DISS PRICIP１

    ５の合計 CR cumrate：CR INPUT１

    ５の合計【０３６４】

    透過性計算 ： ADJ PERM：すべての輸送機構及び適切な調節パラメーターを組み込む調節され 透過性 ACT PE：活性又はキャリヤー介在性吸収透過性 Km：活性輸送についてのミカエリス−メンテン型透過性からの定数 REGIONAL：領域相互関係計算後の受動性透過性（領域相互関係が使用されなけ れば、PASS PEと同じ） PASS PE：使用者により入力された受動性透過性 RC：領域相互関係の決定に使用される論理的機能 RCSUM：領域相互関係の決定に使用される論理的機能【０３６５】

    溶解性計算 ： USER pH：溶解性値が入手できる使用者供給されたpH値 USER SOLUB：USER pH値に対応する使用者供給された溶解性値 ADJ SOLUB：入力されたUSER pH及びUSER SOLUB値を用いて、適切なpH値で 計算された（必要なら）溶解性【０３６６】

    調節された開放計算 ： CR RATE：配合物からの即時開放速度 CR DOSE：配合物と共に含まれる合計用量 CR AT TIME：累積薬剤質量開放プロフィール CR AT LAST：累積薬剤質量開放プロフィール注：CR AT TIMEは、現時間値（ｔ）での値を維持し、CR AT LASTは、即座に進行する時間値（ｔ−１）での値を維持する。 濃度計算： CONCENTRACIONS：溶解された薬剤濃度【０３６７】

    溶解計算 ： PRECIP：沈殿速度定数 DISSOL：溶解速度定数 ADJ DISS PRECIP：PRECIP, DISSOL及び計算された濃度を組み込んでいる 調節された速度定数【０３６８】 【表３１】 【０３６９】 【表３２】 【０３７０】 【表３３】 【０３７１】 【表３４】 【０３７２】 【表３５】 【０３７３】 【表３６】 【０３７４】 【表３７】 【０３７５】 【表３８】 【０３７６】 【表３９】 【０３７７】 【表４０】 【０３７８】 【表４１】 【０３７９】 【表４２】 【０３８０】 本明細書に言及されるすべての出版物及び特許出願は、それぞれ個々の出版物又は特許出願が引用により組み込まれることを特異的且つ個々に示されていかのように、同じ程度に引用により本明細書に組み込まれる。 本発明は現在、十分に記載されて来たが、多くの変更及び修飾が本発明の範囲内でおこなわれ得ることは、当業者に明らかであろう。 【図面の簡単な説明】 【図１】 図１は、吸収パラメーターにより一次化合物ライブラリーをスクリーニングするためのインビトロ生物学的利用性データを生成するための本発明の方法を図示する。 【図２】 図２は、投与部位に対するサンプリング部位及び吸収に対するバリヤーを選択するための本発明の方法を図示する。 【図３】 図３は、インビトロ生物学的利用性データから吸収化合物ライブラリーを生成するための本発明の方法を図示する。 【図４】 図４は、本発明のPK用具の高レベル入力/工程/出力の図である。 【図５】 図５は、本発明のPK用具及び方法の高レベルフローチャート及び構造チャートである。 【図６】 図６は、一般的な区画−流れシミュレーションモデル、及び企画、流れレギュレーター、コンバーター及び入力リンク間での典型的な関係を示す図である。 【図７】 図７は、図６についてのキーである。 【図８】 図８は、静脈内注射のための一般的な薬剤動力学的一次オーダーの２−区画開放血漿モデルを示す図である。 Dは合計薬剤であり、Vは分布の見掛け体積であり、そしてCは結晶（ｐ）又は組織（ｔ）のいずれかについての薬剤濃度である。 k


    12及びk21は、区画１から区画２（k12）及び区画２から区画１（k21）への薬剤の移動についての一次オーダーの速度定数を表す。 k10は区画１から区画０への薬剤の移動（排除）についての一次オーダーの移行速度定数を表す。 【図９】 図９は、図８の血漿シミュレーションモデル、及び区画、流れレギュレーター、コンバーター及び入力リンク間での典型的な関係を示す区画−流れの図である。 【図１０】 図１０は、本発明のPK用具及び方法についての初期の生理学に基づくシミュレーションモデルの開発のための本発明の方法の図を示す。 【図１１】 図１１は、選択的に最適化された調節パラメーターを有する、生理学に基づくシミュレーションモデルの開発のための本発明の方法を示す。 【図１２】 図１２は、練習/確認血漿モデルに連結される本発明の質量−体積GI管シミュレーションモデルを示す区画−流れの図を示す。 【図１３】 図１３は、本発明の質量−体積GI管シミュレーションモデルについての区画、


    流れレギュレーター及びコンバーター成分を示す。 【図１４】 図１４は、本発明の質量−体積GI管シミュレーションモデルについての区画及び流れレギュレーター成分間の構造関係を示す。 【図１５】 図１５は、本発明の質量−体積GI管シミュレーションモデルについての流れレギュレーター及びコンバーター成分間の構造関係を示す。 【図１６】 図１６は、本発明の質量−体積GI管シミュレーションモデルについてのコンバーター成分を示す。 【図１７】 図１７は、ガンシクロビルの臨床研究に由来する血漿濃度プロフィール及び本発明の体積GI管シミュレーションモデルを用いてのシミュレーションを比較する。 【図１８】 図１８は、ガンシクロビルの臨床研究に由来する血漿濃度プロフィール及び本発明の質量−体積GI管シミュレーションモデルを用いてのシミュレーションを比較する。 【図１９】 図１９は、本発明のインビボデータ分析−処理IV/PO PKモデル（静脈内/経口投与）を示す区画−流れの図を示す。 【図２０】 図２０は、本発明のPK用具及び方法の初期の統合された生理学に基づくGI管シミュレーションモデルの開発方法の図を示す。 【図２１】 図２１は、本発明のPK用具及び方法のGI管流れ推移モデル成分を示す区画−流れの図を示す。 【図２２】 図２２は、本発明のPK用具及び方法のGI管溶解性−溶解モデル成分を示す区画−流れの図を示す。 【図２３】 図２３は、本発明のPK用具及び方法のGI管吸収モデル成分を示す区画―流れの図を示す。 【図２４】 図２４は、本発明のPK用具及び方法の１つのGIセグメントについての、GI管流体推移モデル、溶解性−溶解モデル及び吸収モデル成分の組み込みを示す区画−


    流れの図を示す。 【図２５】 図２５は、本発明のGI用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分（コンバーター又は入力リンクコネクターを有さない）を示す区画−流れの図を示す。 【図２６】 図２６は、本発明のGI用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分（コンバーター又は入力リンクコネクターを有する）を示す区画−流れの図を示す。 【図２７】 図２７は、本発明のPK用具及び方法の、選択的に最適化された調節パラメーターの開発、及び組み込まれた、生理学に基づかれるGI管シミュレーションモデルの最適化のための方法を図示する。 【図２８】 図２８は、本発明のPK用具及び方法の与えられた生理学に基づくGI管シミュレーションモデルへの使用のためのモデルパラメーターの選択方法を図示する。 【図２９】 図２９は、所定のGI管領域/セグメントの透過性についての１又は複数の使用者入力からの透過性の領域（セグメント）計算/推定のための方法を図示する。


    十二指腸についてのPe値の入力に基づく領域透過性（Pe）相互関係が例示される。 【図３０】 図３０は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についての体積、表面積、用量、時間及びpHパラメーター及び計算を示すコンバーターを図示する。 【図３１】 図３１は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についてのGI管推移時間パラメーター及び計算を示すコンバーターを図示する。 【図３２】 図３２は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についてのGI管透過性パラメーター及び計算を示すコンバーターを図示する。 【図３３】 図３３は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についてのGI管溶解性パラメーター及び計算を示すコンバーターを図示する。 【図３４】 図３４は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についてのGI管調節開放配合物パラメーター及び計算を示すコンバーターを図示する。 【図３５】 図３５は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についてのGI管濃度パラメーター及び計算を示す区画−コンバーターを図示する。 【図３６】 図３６は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についてのGI管溶解パラメーター及び計算を示す区画−コンバーターを図示する。 【図３７】 図３７は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についての吸収のためのGI管出力計算を示す区画−コンバーターを図示する。 【図３８】 図３８は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についての可溶性質量吸収速度（流れ）のためのGI管出力計算を示すコンバーターを図示する。 【図３９】 図３９は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についての累積溶解速度及び量のためのGI管出力計算を示す区画−流れ−


    コンバーターを図示する。 【図４０】 図４０は、本発明のPK用具及び方法の組み込まれたGI管シミュレーションモデル成分についての累積調節開放配合速度及び量のためのGI管出力計算を示す区画−流れ−コンバーターを図示する。 【図４１】 図４１は、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデルについてのデータベース及びルールベース区画、流れレギュレーター及び成分を示す。 【図４２】 図４２は、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデルについての区画及び流れレギュレーター成分間の構造的関係を示す。 【図４３】 図４３は、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデルについての流れレギュレーター及びコンバーター成分間の構造的関係を示す。 【図４４】 図４４は、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデルについてのコンバーター成分間の構造的関係を示す。 【図４５】 図４５は、使用者により提供される入力及びPK用具により提供される出力を伴って、本発明の方法を実施する使用者に提供されるような本発明のPK用具の高レベルの入力/工程/出力の図である。 【図４６】 図４６は、モデルデータベース及びパラメーターデータベースからの生理学的


    GI管モデルの選択のための本発明のPK用具及び方法のサブシステムのフローチャート及び構造チャートを示す。 【図４７】 図４７は、本発明のPK用具及び方法のシステムのフローチャート及び構造チャートである。 【図４８】 図４８は、本発明のPK用具及び方法のシステムのメニューのフローチャート及び構造チャートでる。 【図４９】 図４９は、１２種の化合物についてのヒト臨床データに由来するFD

    pに対する、本発明の生理学に基づくGI管シミュレーションモデル及びPK用具を用いて推定されるような、門静脈（FD

    p ）において吸収される用量の画分についての吸収の程度の相互関係を示す。 【図５０】 図５０は、１２種の化合物についてのヒト臨床データに由来するFD

    pに対する、本発明の生理学に基づくGI管シミュレーションモデル及びPK用具を用いて推定されるような、門静脈（FD

    p ）において吸収される用量の画分についての吸収の速度の相互関係を示す。 【図５１】 図５１は、試験化合物についてのヒト臨床データに由来する血漿レベルに対する、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデル及びPK


    用具を用いて推定されるような血漿レベルを比較する。 【図５２】 図５２は、試験化合物についてのヒト臨床データに由来する血漿レベルに対する、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデル及びPK


    用具を用いて推定されるような血漿レベルを比較する。 【図５３】 図５３は、試験化合物についてのヒト臨床データに由来する血漿レベルに対する、本発明の組み込まれた、生理学に基づくGI管シミュレーションモデル及びPK


    用具を用いて推定されるような血漿レベルを比較する。 【図５４】 図５４は、SAK/QSAR及びCAD/CAE化合物の企画及び合成のための本発明のPK用具の高レベルの入力/工程/出力の図を示す。 【図５５】 図５５は、本発明のPK用具及び方法を用いての本発明の方法のスクリーニングのための高レベルフローチャート及び構造チャートを示す。

    ───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl. 7識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 17/50 ６３８ Ｇ０６Ｆ 17/50 ６３８ 19/00 １１０ 19/00 １１０ // Ｇ０６Ｆ 17/30 １７０ 17/30 １７０Ｆ (31)優先権主張番号 ６０／１０９，２３２ (32)優先日 平成10年11月18日(1998．11．18) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ６０／１０９，２３４ (32)優先日 平成10年11月18日(1998．11．18) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／３２０，３７２ (32)優先日 平成11年５月26日(1999．5．26) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／３２０，２７０ (32)優先日 平成11年５月26日(1999．5．26) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／３２０，３７１ (32)優先日 平成11年５月26日(1999．5．26) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／３２０，５４５ (32)優先日 平成11年５月26日(1999．5．26) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／３２０，５４４ (32)優先日 平成11年５月26日(1999．5．26) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (31)優先権主張番号 ０９／３２０，０６９ (32)優先日 平成11年５月26日(1999．5．26) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＡＵ，ＣＡ，Ｊ Ｐ，ＵＳ (72)発明者 ノリス，ダニエル エー． アメリカ合衆国，カリフォルニア 92117， サンディエゴ，カウレイ ウェイ 3145 ＃130 (72)発明者 シンコ，パトリック ジェイ． アメリカ合衆国，ニュージャージー 08833，レバノン，カントリー プレイス ２ (72)発明者 ウェルリ，ジョン イー． アメリカ合衆国，カリフォルニア 92130， サンディエゴ，コート ドゥ ラ シエナ 4225 Ｆターム(参考） 2G045 AA29 AA40 CB17 DA77 GC30 JA01 4H006 AA05 5B046 JA04 KA06 5B075 ND20 PR08 UU18

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