Simulatore di ADME Simcyp

[Jamei M, Marciniak S, Feng K, Barnett A, Tucker G, Rostami-Hodjegan A. The Simcyp population-based ADME simulator. Expert Opin Drug Metab Toxicol. 2009 Feb;5(2):211-23. doi: 10.1517/17425250802691074.]

Full Text (a pagamento): http://informahealthcare.com/doi/pdf/10.1517/17425250802691074

Abstract:

Il simulatore Simcyp basato sulla popolazione di assorbimento, distribuzione, metabolismo ed escrezione è una piattaforma e database per la modellazione e simulazione ‘bottom-up’ meccanicistica dei processi di assorbimento orale, distribuzione tissutale, metabolismo ed escrezione dei farmaci e dei candidati farmaci in popolazioni sane ed ammalate. Esso combina i dati sperimentali generati regolarmente durante la scoperta e lo sviluppo di nuovi farmaci da enzimi in vitro e sistemi cellulari e attributi fisico-chimici rilevanti del composto e della forma farmaceutica, con informazioni demografiche, fisiologiche e genetiche su diverse popolazioni di pazienti. L’approccio meccanicistico implementato nel Simcyp Simulator permette la simulazione dei risultati complessi di assorbimento, distribuzione, metabolismo ed escrezione, in particolare quelli che coinvolgono le interazioni farmacologiche multiple, i parent drug e i profili metabolici e i fenomeni tempo e dose-dipendenti come l’auto-induzione e auto-inibizione . Questa recensione descrive il quadro e l’organizzazione del simulatore e come combina le diverse categorie di informazioni.

Da Nature Reviews Drug Discovery:

Simulazione e previsione del metabolismo in vivo dei farmaci in popolazioni umane dai dati in vitro

[Rostami-Hodjegan A, Tucker GT. Simulation and prediction of in vivo drug metabolism in human populations from in vitro data. Nat Rev Drug Discov. 2007 Feb;6(2):140-8.]

Full Text (a pagamento): http://www.nature.com/nrd/journal/v6/n2/execsumm/nrd2173.html

Abstract:

Il fallimento percepito dello sviluppo di nuovi farmaci è stato attribuito a carenze negli studi in vivo di efficacia e sicurezza dei farmaci. La simulazione a priori della potenziale esposizione di diversi individui ad una data dose potrebbe contribuire a migliorare la progettazione di tali studi. Ciò dovrebbe anche aiutare i ricercatori a concentrarsi sulle caratteristiche degli individui che presentano reazioni estreme alla terapia. Uno sforzo a costruire popolazioni virtuali usando ampi dati demografici, fisiologici, genomici e biochimici in vitro per simulare e predire la disposizione dei farmaci dai dati in vitro ordinariamente raccolti è delineato.

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