KR20090076817A - 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를활용한 시험방법 - Google Patents

생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를활용한 시험방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20090076817A
KR20090076817A KR1020090000948A KR20090000948A KR20090076817A KR 20090076817 A KR20090076817 A KR 20090076817A KR 1020090000948 A KR1020090000948 A KR 1020090000948A KR 20090000948 A KR20090000948 A KR 20090000948A KR 20090076817 A KR20090076817 A KR 20090076817A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
test
bioavailability
biological
genotype
bioequivalence
Prior art date
Application number
KR1020090000948A
Other languages
English (en)
Inventor
김동출
호 로드니
Original Assignee
주식회사 아이바이오팜
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 아이바이오팜 filed Critical 주식회사 아이바이오팜
Priority to US12/594,194 priority Critical patent/US20100261219A1/en
Priority to PCT/KR2009/000077 priority patent/WO2009088222A2/ko
Priority to JP2010502042A priority patent/JP2010523108A/ja
Publication of KR20090076817A publication Critical patent/KR20090076817A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/5005—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells
    • G01N33/5008—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics
    • G01N33/502—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics for testing non-proliferative effects
    • G01N33/5023—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics for testing non-proliferative effects on expression patterns
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/5308—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for analytes not provided for elsewhere, e.g. nucleic acids, uric acid, worms, mites
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/106—Pharmacogenomics, i.e. genetic variability in individual responses to drugs and drug metabolism
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Tropical Medicine & Parasitology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)

Abstract

본 발명은 생체이물에 대한 약동학(Pharmacokinetics; PK) 또는 약역학(Pharmacodynamics; PD)에 영향을 미치는 대사효소(metabolic enzyme) 또는 수송체(transporter) 등의 유전적 정보(genetic profiling)에 근거하여 시험대상(사람 또는 동물)을 선정하고, 이들에 대해 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 하는 방법, 및 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적동등성 시험을 실시한 이후에 시험대상의 유전정보를 활용하여 생체이용율 또는 생물학적동등성시험의 해석에 이용하는 방법을 제공한다.
생체이용율, 생물학적 동등성, 대사효소, 수송체, 유전자형, 개체내 오차, 개체간 오차, 검정력 신뢰구간

Description

생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를 활용한 시험방법{Test Method of Bioavailability and Bioequivalence for Xenobiotics Using Genetic Profiling}
본 발명은 생체이물(xenobiotics)의 생체이용율(Bioavailability) 또는 생물학적 동등성(Bioequivalence) 시험방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 생체이물에 대한 약동학(Pharmacokinetics; PK) 또는 약역학(Pharmacodynamics; PD)에 영향을 미치는 대사효소(metabolic enzyme) 또는 수송체(transporter) 등의 유전적 정보(genetic profiling)에 근거하여 시험대상(사람 또는 동물)을 선정하고, 이들에 대해 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 하는 방법 및 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적동등성 시험을 실시한 이후에 시험대상의 유전정보를 활용하여 생체이용율 또는 생물학적동등성시험의 해석에 이용하는 방법에 관한 것이다.
생체이용율(Bioavailability, 이하 BA로 약함)이란, "의약품의 유효성분 또는 활성성분이 생체내의 작용부위에 도달하는 속도(rate) 및 양(extent)"로 정의되 어 있다. 1,2
한편, 생물학적 동등성(Bioequivalence, BE로 약함)이란, "두 제제가 동일한 투여량, 동일한 투여경로, 동일한 투여 방법으로 투여되었을 때, 의약품의 유효성분 또는 활성성분이 생체내 작용부위에 도달하는 속도(rate) 및 양(extent)에 있어서 비교하는 두 제제 사이에 통계적으로 유의성 있는 차이가 없음"으로 정의되어 있다. 1,2
상기 BA 및 BE는 의약품의 유효성분 또는 활성성분이 체내에 어느 정도 흡수되는가를 나타내는 흡수량의 지표인 AUC (area under the blood concentration versus time curve)와 얼마나 빨리 흡수되는가를 나타내는 지표인 Cmax (the peak blood concentration of drug)의 PK 파라미터들에 의해 표현된다. 혈중농도의 측정이 곤란한 경우에는 요중으로의 누적배설량이 흡수량의 지표로 사용되기도 한다. 특히 BE 시험은 시험제제가 대조제제와 치료학적으로 동등함을 입증하기 위해 엄격한 통계적 기준을 만족시켜야 한다. 1,2
BE 시험의 목적이 시험제제와 대조제제 사이에 제제에 기인한 차이가 있는가를 판정하는 것이 목적이므로, 제제에 의한 오차 이외의 다른 오차들을 최소한으로 줄일 수 있다면, 시험제제와 대조제제의 차이의 유무를 보다 명료하게 판단할 수 있다.
따라서 BE시험은 일반적으로 다음과 같은 2 x 2 교차시험법 (cross-over study)에 의해 시험을 실시하게 된다. Standard two period, two-sequence cross-over design에서 피험자들은 two treatment sequence로 group화 된다.
첫번째 시퀀스에서는, 피험자는 제1시기(period-1)에 대조약 (R)을, 제2시기(period-2)에 시험약 (T)을 복용하게 되며, 두번째 시퀀스에 속한 피험자는 제1시기에 시험약을, 제2시기에 대조약을 복용하게 된다. 그리고 제1시기와 제2시기 사이에는 충분히 긴 washout period가 있어야 한다. 이와 같은 시험 디자인을 RT/TR design이라 한다 (표 1 참조).
<표 1> RT/TR 설계(RT/TR design)
Sequence Period-1 Washout Period-II
1 R T
2 T R
위와 같은 교차시험(cross-over study)는 residual variation에서 개체간 오차(between-subject variability)를 제거하므로, BE 시험에 최적의 시험설계(study design)이다. 이런 이유에서 FDA1, CPMP3에서도 교차설계(cross-over design)에 의한 BE 시험을 권고하고 있다. 단, 약물의 반감기가 지나치게 긴 경우에는 병행시험설계(parallel study design)도 허용하고 있으나, 이때에는 BE 시험의 기본 가정인 피험자의 약물에 대한 클리어런스가 1시기와 2시기에 걸쳐 변하지 않는다(일정하다)라는 가정이 성립하지 않을 수 있으므로 주의를 요한다. 그러나 실제로는 병행시험 설계는 잘 사용하지 않는데, 교차시험 설계에 비교하여 사용해야 하는 피험 자의 수가 너무 많기 때문이다.
US FDA, EMEA, KFDA의 BE guidances1,2,3,4에 따르면, 시험약과 대조약의 PK 파라미터(AUC, Cmax)의 평균값을 로그변환하여 비교하였을 때, 로그변환된 시험약과 대조약의 PK 파라미터의 평균값의 차이의 90% 신뢰구간이 80~125%범위 내에 들어야 생물학적 동등성(bioequivalent)을 인정 받을 수 있다. 이 때의 신뢰구간(CI)은 다음 식 (1)에 의해 주어진다.
Figure 112009000665684-PAT00001
(1)
Diff: 로그변환된 시험약과 대조약의 평균값의 차이
σw 2: residual variance (within-subject)
N: total number of participants in the BE study
상기 식 (1)로부터 BE시험에서 신뢰구간의 범위는 개체내 오차의 크기에 비례하고 샘플크기에 반비례하는 것을 알 수 있다.
즉, 개체내 오차가 작은 약물의 경우에는 식 (1)에서 알 수 있듯이, 신뢰구간의 범위가 좁기 때문에 동등성을 입증하기 쉽지만 (도 1 참조), Highly Variable Drug (HVD)과 같이 개체내 오차가 매우 큰 약물의 경우에는 신뢰구간에 들기가 쉽 지 않음을 알 수 있다. 이것을 도식적으로 표현한 것이 도 1이다.
일반적으로 BA/BE 시험에서 AUC 또는 Cmax의 within-subject (or intra-subject) variability가 30% 이상인 약물을 Highly Variable Drug (HVD)이라고 말한다.5,6 2003년에서 2005년 사이에 미국의 FDA에 제출된 생물학적 동등성 시험보고서 중에서, HVD가 차지하는 비율에 대해서 FDA에서 발표된 자료를 하기 <표 2>에 나타내었다.7
<표 2> Number of Bioequivalence Studies of Highly Variable Drugs Reviewed by the Division of Bioequivalence in the Office of Generic Drugs from 2003-2005.7
Description Bioequivalence Studies
Number % of Total
RMSE of AUC and/or Cmax=0.3 111 11
RMSE of AUC and/or Cmax=0.3 899 89
Total number of drugs studied 1010 100
RMSE : ANOVA root mean square error
제출된 생동성 시험의 약11%가 HVD에 해당하는 약물이었고, 111개의 생동성 시험에 해당하였다. 이 처럼 많은 약물들이 HVD에 해당하고, 따라서 이들 약물들의 개체내 오차가 30% 이상인 것으로 인해서 신뢰구간의 범위가 넓어지게 되고, 생동성시험 가이드라인에서 지정하고 있는 80~125%의 범위 내에 들기 어렵게 된다 (도 1 참조).
상기한 바와 같은 HVD 약물처럼 개체내 오차가 매우 큰 약물의 경우, 생물학적 동등성을 입증하기 위해서는 매우 많은 수의 피험자를 사용해야 한다. 이것은 생물학적 동등성 시험을 실시하는 제약회사의 입장에서 볼 때, 비용적 측면이나 시험의 성공 확율면에서 매우 어려운 여건이 되고 있다. 또한, 시험에 참가하는 피험자의 입장에서 볼 때, 필요 이상으로 많은 사람들에게 약물을 투여하여 시험을 실시해야 하므로, 인권 보호적 관점에서도 바람직하지 않다고 할 수 있다.
이와 같은 취지에서 본 발명에서는 유전정보를 활용함으로써 HVD 약물처럼 개체내 오차가 큰 생체이물의 생체이용율 및/또는 생물학적 동등성시험의 성공확율을 높일 수 있는 방법을 제시한다.
본 발명의 목적은 시험대상에 대해 생체이물의 약동학(Pharmacokinetics) 또는 약역학(Pharmacodynamics)에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전정보를 이용한 생체이물(xenobiotics)의 생체이용율(Bioavailability) 또는 생물학적 동등성(Bioequivalence) 시험 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전정보를 분석하여 시험을 설계하거나 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 필요한 시험 대상의 예수를 계산하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시한 사후에 시험대상의 유전정보를 활용하는 방법을 제공하는데 있다.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 시험대상에 대해 생체이물의 약동학(pharmacokinetics) 또는 약역학(pharmacodynamics)에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 스크리닝하는 단계; 대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형(wild type), 헤테로형(heterozygous type) 또는 돌연변이형(mutant type)인지를 확인하는 단계; 및 상기 유전형에 따라 시험대상의 포함 유무를 결정하는 단계; 를 포함하는 생체이물(xenobiotics)의 생체이용율(bioavailability) 또는 생물학적 동등성(bioequivalence) 시험방법을 제공한다.
본 발명에 의한 시험방법에 있어서, 상기 대사효소 또는 수송체의 유전형이 헤테로형일 때, 야생형의 약동학 또는 약역학과 유의성 있는 차이가 없는 경우, 상기 시험대상에 포함시킨 것이 바람직하다.
본 발명에 의한 시험방법에 있어서, 상기 대사효소 또는 수송체의 유전형이 헤테로형일 때, 야생형의 약동학 또는 약역학과 유의성 있는 차이가 있는 경우, 시험대상에 포함시키지 않는 것이 바람직하다.
본 발명에 의한 시험방법에 있어서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 돌연변이형일 때, 시험대상에 포함시키지 않는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전정보를 분석하여 시험을 설계하거나, 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동둥성 시험에 필요한 시험 대상의 예수를 계산하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동둥성 시험방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 생체이용율 또는 생물학적동등성 시험의 해석의 결론에 영향을 주는 극단치(outlier)가 있는 경우, 시험대상의 유전형에 대한 프로파일링(profiling)을 실시하는 단계; 유전형을 야생형, 헤테로형 또는 돌연변이형으로 분류하여 각 유전형별로 약동학 또는 약역학 파라미터(parameter)를 비교하는 단계; 및 상기 유전형에 따라 약동학 또는 약역학 파라미터 사이에 유의성 있는 차이 가 인정되는 경우 상기 유전형에 따른 극단치(outlier)를 제외시키고 결과를 해석하는 단계;를 포함하는, 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시한 사후에 시험대상의 유전정보를 활용하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 고려하여 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시함으로써, 시험대상에서 관찰될 수 있는 부작용을 감소시키는 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형인 시험대상을 선택하여 시험을 실시함으로써, 시험시간을 단축시키는 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 약동학 파라미터 (pharmacokinetics parameter)에 대해서 개체내 오차와 개체간 오차 사이에 양의 비례관계가 존재한다는 사실을 활용하여, 상기 생체이물의 생체이용율 시험 결과를, 교차시험(cross-over study), 병행시험 (parallel study) 및 반복시험 (repeated study)으로 구성된 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 방법으로 설계하거나, 평균 생물학적 동등성(average BE), 개체 생물학적 동등성(individual BE), 및 집단 생물학적 동등성(population BE)으로 구성된 평가방법 중에서 선택된 어느 하나 이상의 방법을 활용하는 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험방법을 제공한다.
본 발명에 의한 상기 시험방법에 있어서, 상기 약동학 파라미터는 AUC (area under the blood concentration versus time curve) 및 Cmax (the peak blood concentration of drug)로 구성된 군에서 선택된 어느 하나 이상인 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 생물학적 반감기가 5일 이상인 생체이물의 개체간 오차를 줄이기 위하여, 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전다형(genetic polymorphism)과 동질이거나 유사한 시험대상을 선택하여 병행 생체이용율(parallel bioavailability) 또는 생물학적 동등성 시험을 실시하는 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험방법을 제공한다.
본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시함에 있어서, 생체이물에 대한 약동학(Pharmacokinetics) 또는 약역학(Pharmacodynamics)에 영향을 미치는 대사효소 또는 수송체 등의 유전적 특성을 고려하여 시험대상을 선정하여, 시험대상 개체간 및 개체내 차이를 감소시킴으로써, 생체이용율 또는 생물학적동등성시험 시험의 검정력을 높이고, 제제 사이의 차이를 보다 명확하게 판별할 수 있게 하여 성공율을 높일 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 방법에 의하면, 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시 험의 시험예수 (피험자 수 또는 동물 수)의 절감을 통하여 전반적인 비용 및 시간을 절감시키는 효과가 있으며, 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 참가하는 시험대상에 대한 생체이물의 부작용 및 유해 작용의 발현빈도를 줄임으로써 인권보호를 향상시킬 수 있다.
또한, 이미 실시된 생물학적 이용율 또는 생물학적 동등성 시험의 결과를 해석할 때 위와 같은 유전자 정보를 활용할 수 있다.
본 발명의 생체이물(xenobiotics)의 생체이용율(Bioavailability) 또는 생물학적 동등성(Bioequivalence) 시험방법은 시험대상에 대해 생체이물의 약동학(Pharmacokinetics) 또는 약역학(Pharmacodynamics)에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 스크리닝하는 단계; 대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형(Wild type), 헤테로형(Heterozygous type) 또는, 돌연변이형(Mutant type)인지를 확인하는 단계; 및 상기 유전형에 따라 시험대상의 선택을 결정하는 단계를 통해 이루어지는 것이 바람직하다.
상기에서 생체이물은 사람에 적용하는 의약품, 동물에 적용하는 동물용 의약품, 바이오 의약품, 사람 또는 동물에 적용하기 위하여 의약품으로서 사용할 수 있는 물질을 의미한다.
상기에서 대사효소 및 수송체는 생체이물의 PK 또는 PD에 영향을 주는 대사효소 및 수송체를 의미한다. 바이오 의약품의 경우 특이적 수송체 (receptor)가 PK/PD에 관여하는 경우가 있는데, 바이오 의약품의 경우 특이적 수송체는 넓은 의미에서 대사효소 및 수송체의 개념에 포함된다.
상기에서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 헤테로형일 때, PK 또는 PD에 대하여 야생형과 유의성 있는 차이가 없는 경우 시험대상에 포함시키는 것이 바람직하다.
상기에서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 헤테로형일 때, PK 또는 PD에 대하여 야생형과 유의성 있는 차이가 있는 경우 시험대상에 포함시키지 않는 것이 바람직하다. 상기에서 유의성 있는 차이가 없다는 것은, 예를 들면, PK 파라미터인 Cmax 또는 AUC의 야생형의 평균값과 헤테로형의 평균값 사이에 통계적 검정법을 적용하였을 때 유의수준 5% 또는 1%에서 차이가 없다는 것을 의미한다.
상기에서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 돌연변이형일 때, 시험대상에 포함시키지 않는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 시험대상에 대해 생체이물의 PK/PD에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전정보를 분석하여 시험을 설계하거나 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 필요한 시험대상의 예수를 계산하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시한 후, 유전정보를 활용하여 특정 시험대상을 최종분석에 포함시키거나 제외시키는 결정을 하는데 시험대상의 유전정보를 활용할 수 있다.
본 발명은 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시한 사후에 시험대상의 유전정보를 활용하는데 있어서, 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험의 해석의 결론에 영향을 주는 극단치(outlier)가 있는 경우, 시험대상의 유전형에 대한 프로파일링(profiling)을 실시하는 것이 바람직하다.
시험대상의 유전형에 대한 프로파일링(profiling)을 실시하여 상기 시험대상의 유전형을 야생형, 헤테로형 또는 돌연변이형으로 분류한 후, 각 유전형별로 PK 또는 PD 파라미터(parameter)를 비교하여, 상기 유전형에 따라 PK 또는 PD 파라미터사이에 유의성 있는 차이가 인정되는 경우 유전형에 따른 극단치(outlier)를 제외시키고 결과를 해석하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 고려하여 그 유전형이 야생형인 시험대상 만을 선별하여 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험을 실시함으로써 시험대상에서 관찰될 수 있는 부작용을 줄일 수 있으므로, 시험대상의 인권을 보호할 수 있다.
또한, 본 발명은 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험에 있어서, 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형인 시험대상을 선택하여 시험을 실시함으로써 시험시간을 단축시킬 수 있다.
야생형 만을 가진 사람들에서 생체이물의 투약 후 혈중농도가 돌연변이형인 사람들 보다 빠른 시간 안에 감소한다. 따라서 야생형을 가진 사람들만을 시험대 상으로 선정한다면 약물에 따라서는 채혈시간을 대폭적으로 단축할 수 있다.
또한, 혈장 중 약물농도가 상대적으로 낮으므로 약물에 기인하는 부작용의 발현율도 낮아질 것이 예상된다. 이처럼 대사효소 및 수송체가 wild type인 피험자들을 사용함으로써 BA 또는 BE 시험 진행 시에 나타날 수 있는 부작용 발생을 줄임으로써 피험자 관리 및 중도탈락자 등의 문제를 예방할 수 있다.
본 발명은 PK 또는 PD에 영향을 미치는 대사효소, 수송체 등의 유전정보의 개요 (genetic profiling)에 근거하여 시험대상 (사람 또는 동물)을 선택하고 이들을 대상으로 BA 또는 BE 시험을 실시한다는 개념에 관한 것이다. 따라서 본 발명은 기존에 사용되고 있는 여러 가지 BA 또는 BE 시험방법, 다양한 genetic profiling 방법(RT-PCR, gene sequencing, gene chip, etc.)을 그대로 활용할 수 있다.
생체이물(xenobiotics)의 대사효소 또는 수송체의 유전다형(genetic polymorphism)이 PK 또는 PD 의 개체차에 영향을 준다는 보고는 많이 되어 있다.
하기 <표 3>에는 cytochrome P450 대사효소의 유전다형의 예를 보였고, <표 4>에는 제2상 대사효소 (phase-2 metabolic enzymes)의 예를 나타내었다. 또 <표 5>에는 수송체(transporter)의 유전다형의 예를 정리하였다.9
<표 3> CYP Polymorphisms의 대립유전자 수 및 기능적 효과
CYP gene Number of Alleles Example Substragtes Functional Effects
1A2 35 Duloxetine, alosetron ↓induction ↓expression
2A6 50 Nicotine, tegafur ↑activity ↓activity
2B6 >50 Efavirenz, cyclophosphamide ↓activity
2C8 16 Replaginide ↓activity
2C9 35 Warfarin, phenytoin ↓activity
2C19 25 Omeprazole ↑activity ↓activity
2D6 >100 Desipramine ↑metabolism ↓metabolism
2E1 13 Isoniazid ↓expression
3A4 40 Eplerenone, simvastatin Polymorphic expression
3A5 20 Tacrimolus Polymorphic expression
CYP: cytochrome P450 drug metabolizing enzymes
<표 4> 선별된 Phase-II Enzyme Polymorphisms의 대립유전자 수 및 기능적 효과
Gene Number of Alleles Example Substrates Functional Effects
TPMT =20 Thiopurines ↓activity
COMT =2 Dobutamine, L-dopa ↓activity
SULT1A1 >15 Acetaminophen, minoxidil ↓act↓ivity
NAT2 >50 Isoniazid, amonoafide ↓activity
UGT1A1 >30 Irinotecan ↓express
UGT2B7 >30 Morphine, zidovudine ↓activity
GSTM >3 Metabolites of polyaromatic hydrocarbons ↓expression
GSTT =1 Halogenated hydrocarbons ↓expression
TPMT: thiopurine methyltransferase
COMT: catecho O-methyltransferase
SULT: sulfotransferase
NAT: N-acetyltransferase
UGT: uridine glucuronosyltransferase
GST: glutathone-S-transferase
<표 5> 선별된 Drug Transporter Polymorphisms 의 대립유전자 수 및 기능적 효과
Gene Number of Alleles Example Substrates Functional Effects
ABCB1 =100 Digoxin, fexofenadine Unclear
ABCC2 =200 Indinavir, cisplatin, drug conjugates ↑activity ↑expression
ABCG2 >40 Doxorubicin, rosuvastatin ↓expression
SLC01B1 >20 Pravastatin, rifampin ↓affinity
SLC22A1(OCT1) Metformin, desipramine ↓affinity
ABC: ATP binding cassette transporters
SLC: solute carrier transporters
상기 <표 3>, <표 4> 및 <표 5>에 예시된 바와 같이, drug metabolizing enzyme (DME) 또는 수송체(transporter)에 의해 수송되는 생체이물들로서 개체간의 차이가 주된 원인이 이들 대사효소 또는 수송체의 유전다형에 기인하는 경우에, 이런 유전정보를 BA 또는 BE 시험에 체계적으로 활용하여 BA 또는 BE시험을 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다.
이하 본 발명의 내용을 실시예를 통해 더욱 상세하게 설명하기로 한다. 다만 이들 실시예는 본 발명의 내용을 이해하기 위해 제시되는 것일 뿐 본 발명의 권리범위가 이들 실시예로 한정되는 것은 아니다.
<실시예 1>
본 발명에서는 실시된 50개의 생물학적동등성시험으로부터 각 시험 별로 Cmax 에 대한 개체내오차 변이계수 (CVw)와 개체간오차 변이계수 (CVb)를 식 (2) 및 식 (3)를 이용하여 구하고, 90% 신뢰구간 (CI)을 식 (1)을 이용하여 구하였다.8
개체내 오차의 변이계수 (within-subject coefficient of variation, CVw)는 다음과 같이 정의된다.8
Figure 112009000665684-PAT00002
(2)
개체간 오차의 변이계수 (Between-subject coefficient of variation, CVb)는 다음과 같이 정의된다.8
Figure 112009000665684-PAT00003
(3)
자연로그로 변환된 개체내 오차의 변이계수(CVw)와 자연로그로 변환된 개체간 오차의 변이계수(CVb) 를 SAS 프로그램 (SAS 9.1.3, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을 이용하여 직선회귀를 실시하여 아래와 같은 결과를 얻었다. 또한 도 2에 이들의 관계를 보였다.
Figure 112009000665684-PAT00004
자연로그로 변환된 CVw와 자연로그로 변환된 CVb 사이에는 직선적인 비례관계가 관찰되었으며, 이때의 기울기는 0.618 이었다 (p<0.0001). 즉, 도 2에서 보는 바와 같이, Cmax의 개체내 오차와 개체간 오차 사이에 비례관계가 있음이 관찰되었다. PK 파라미터인 Cmax에 대해서 개체간 오차와 개체내 오차 사이에 하기 식 (4)와 같은 양의 상관관계가 존재함을 밝힌 것은 본 발명의 신규성과 독창성에 해당한다.
회귀방정식: LN(CVw) = 0.618 x LN(CVb) - 0.4974 (4)
생동성 시험의 경우 신뢰구간의 크기는 식 (1)에서 알 수 있듯이, 개체내 오차의 크기에 비례하는데, 도 2에서 보는 바와 같이, 개체내 오차와 개체간 오차 사이에 식 (4)와 같은 비례관계가 성립함이 관찰되었다. 따라서 개체간 오차가 줄어들면 개체내 오차도 줄어든다는 것을 의미한다.
별도로 50개의 생물학적 동등성시험 실시예로부터 Cmax의 90% 신뢰구간을 SAS 프로그램을 이용하여 계산하고, 자연로그로 변환한 90% 신뢰구간(CI)과 자연로그로 변환한 개체내 오차의 변이계수(CVw) 사이의 관계를 SAS 프로그램을 이용하여 직선회귀를 실시하여 아래와 같은 결과를 얻었다.
Figure 112009000665684-PAT00005
자연로그로 변환된 CI와 자연로그로 변환된 CVw 사이에는 직선적인 비례관계가 관찰되었으며, 이때의 기울기는 0.751 이었다 (p<0.0001). 이때의 관계를 도 3에 나타내었다. 도 3에서 볼 수 있듯이, 개체내 오차의 크기와 90% 신뢰구간 사이 에는 하기 식 (5)와 같은 양의 상관관계가 있음이 관찰되었다.
회귀방정식: LN(CI) = 0.751 x LN(CVw) - 0.441 (5)
따라서, 도 2와 도 3으로부터 개체간 오차를 줄일 수 있다면 개체내 오차가 줄어들게 되고, 따라서 신뢰구간의 범위를 줄일 수 있으며, 검정력 또한 높일 수 있게 된다. 즉, 피험자 예수를 늘리지 않고서도 신뢰구간의 범위를 줄여주게 하는 효과를 기대할 수 있다.
그런데, 개체간 오차가 생기는 여러가지 원인들 중에서 가장 중요한 것으로는, 약물의 체내동태에 관여하는 대사효소 및/또는 수송체의 유전다형을 생각할 수 있다. 따라서 개체간 오차를 줄이려면 대사효소 및/또는 수송체의 유전다형이 유사하거나 동질인 개체들만을 선택해 준다면 개체간 오차를 줄일 수 있을 것이고, 따라서 본 발명에서 새롭게 발견한 개체간 오차와 개체내 오차의 비례관계로부터 개체내 오차를 줄일 수 있게 된다.
<실시예 2>
본 발명에서 실시된 50개의 생물학적 동등성시험으로부터 각 시험 별로 AUC에 대한 개체내 오차 변이계수 (CVw)와 개체간 오차 변이계수 (CVb)를 식 (2) 및 식 (3)를 이용하여 구하고, 90% 신뢰구간 (CI)을 식 (1)을 이용하여 구하였다.
자연로그로 변환된 개체내 오차의 변이계수(CVw)와 자연로그로 변환된 개체 간 오차의 변이계수(CVb) 를 SAS 프로그램 (SAS 9.1.3, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA)을 이용하여 직선회귀를 실시하여 아래와 같은 결과를 얻었다. 또한 도 4에 이들의 관계를 보였다.
Figure 112009000665684-PAT00006
자연로그로 변환된 CVw 과 자연로그로 변환된 CVb 사이에는 식 (6)과 같은 직선적인 비례관계가 관찰되었으며(도 4 참조), 이때의 기울기는 0.668 이었다 (p<0.0001). 즉, 개체내 오차와 개체간 오차 사이에 비례관계가 있음이 관찰되었 다. PK 파라미터인 AUC에 대해서 개체간 오차와 개체내 오차 사이에 식 (6)과 같은 양의 상관관계가 존재함을 밝힌 것은 본 발명의 신규성과 독창성에 해당한다.
회귀방정식: LN(CVw) = 0.668 x LN(CVb) - 0.917 (6)
한편, 이상의 50개의 생물학적 동등성시험 실시예로부터 AUC의 90% 신뢰구간을 계산하고, 자연로그로 변환한 신뢰구간과 자연로그로 변환한 개체내 오차의 변이계수(CVw) 사이를 SAS 프로그램을 이용하여 직선회귀를 실시하여 아래와 같은 결과를 얻었다.
Figure 112009000665684-PAT00007
자연로그로 변환된 90% CI와 자연로그로 변환된CVW 사이에는 직선적인 비례관계가 관찰되었으며, 이때의 기울기는 0.816 이었다 (p<0.0001). 이때의 관계를 도 5에 나타내었다. 상기 도 5에서 볼 수 있듯이, 개체내 오차의 크기와 90% 신뢰 구간 사이에는 식 (7)과 같은 양의 상관관계가 있음이 관찰되었다.
회귀방정식: LN(CI) = 0.816 x LN(CVW) - 0.431 (7)
그런데, AUC에 대한 개체간 오차가 생기는 여러가지 원인들 중에서 가장 중요한 것으로는, 약물의 체내동태에 관여하는 대사효소 및/또는 수송체의 유전다형을 생각할 수 있다. 따라서 개체간 오차를 줄이려면 대사효소 및/또는 수송체의 유전다형(genetic polymorphorism)이 유사하거나 동질인 개체들만을 선택해 준다면 개체간 오차를 줄일 수 있을 것이고, 따라서 본 발명에서 신규적으로 발견한 개체간 오차와 개체내 오차의 비례관계로부터 개체내 오차를 줄일 수 있게 된다.
<실시예 3>
사이토크롬(cytochrome) 대사효소인 CYP2D6에 의해 주로 대사되며, 유전적 다형성(genetic polymorphism)이 알려져 있는10 리스페리돈(risperidone, 한국얀센)을 건강한 성인남자 17명에게 각각 3 mg을 경구로 투여한 후, 경시적으로 채혈하였다(0.25, 0.5, 1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 24, 36, 48시간). 혈장중의 리스페리돈(risperidone) 농도는 밸리데이션된 LC-MS/MS법으로 정량하였다.
리스페리돈 정량방법(LC-MS/MS법)은 다음과 같다.
리스페리돈을 50% 메탄올로 녹여 free base로서 1 mg/mL이 되도록 만든 후 냉장 보관하고, 이 용액을 냉동 보관하였던 blank 혈장으로 희석하여 리스페리돈의 혈장 중 농도가 각각 0.2, 0.5, 1, 5, 10, 30, 40 ng/mL이 되도록 혈장시료를 조제하였다.
각각의 표준혈장 200 mL에 내부표준물질인 desipramine (1 mg/mL) 50 mL를 가하여 보텍싱(vortexing) 한 후, 2 M 수산화나트륨(sodium hydroxide) 수용액 25 mL 및 에틸아세테이트(ethyl acetate) 1.2 mL를 가하여 2분간 보텍싱하였다.
12,000 rpm에서 5분간 원심분리하고, 상층액 1 mL를 취하여 30분간 증발ㆍ건조시켰다. 이와 같이 전처리된 혈장시료는 다음의 LC/MS/MS 조건에서 정량하였다. 장치로는 Waters사의 HPLC를, 검출기로는 Waters사의 triple quadruple mass spectrometer를 이용하여 MRM (multiple reaction monitoring)방법으로 리스페리돈(m/z 410.91 > 191.35)과 내부표준물질인 desipramine (m/z 267.09 > 208.22)를 검출하였다. 컬럼은 Alltech Replacement prefilter (4.0 mm X 2.0 mm)를 연결한 Capcell Pak C18 UG120V (5 mm, 2.0 mm × 150 mm)를 데이터 처리장치로는 Waters사의 MassLynx integrator를 사용하였다. 이동상으로는 [10 mM ammonium formate buffer (adjusted to pH3.5 with formic acid)/acetonitrile - 15/85, v/v] 혼합용액을 사용하고, 유속 0.25 mL/min에서 측정하였다.
도 6에는 피험자 17명 전원의 리스페리돈(risperidone) 혈장중 농도를 나타내었다. 이 혈장 중 리스페리돈 농도의 시간곡선으로부터 AUCLAST (최종 농도 측정 시간까지의 AUC)를 사다리꼴 공식(trapezoidal rule) 식 (8)을 사용하여 계산하였고, 또 Cmax 는 실측값을 사용하여 구하였다.
Figure 112009000665684-PAT00008
(8)
여기서 Ci 는 측정시간 ti 에서의 혈중약물 농도를 나타낸다.
한편, 피험자들의 유전자 검사는 사전에 피험자들의 사전 동의를 서면으로 취득한 후, 혈구로부터 DNA를 추출하고, RT-PCR 방법으로 CYP2D6*2, CYP2D6*5, CYP2D6*10의 대립유전자(allele)에 대해서 조사하였다. CYP2D6*2, CYP2D6*5의 유전자형에 따라 리스페리돈의 혈장중농도에 영향이 거의 없음이 관찰되었으나, CYP2D6*10 유전자형에 따라 리스페리돈의 혈장중 농도에 크게 차이가 있음이 관찰되었다.
도 7에는 CYP2D6*10 의 야생형(wild type)을 가진 피험자들의 혈장중 리스페리돈 농도를, 도 8에는 CYP2D6*10 의 헤테로형(heterozygous type)을 가진 피험자들의 혈장중 리스페리돈 농도를, 도 9에는 CYP2D6*10 의 돌연변이형(mutant type)을 가진 피험자들의 혈장중 리스페리돈 농도를 나타내었다.
Cmax 값을 로그 변환하여 이들의 평균, 표준편차, 분산, 개체간 오차, 신뢰구간 등을 구하여 리스페리돈의 주 대사효소인 CYP2D6의 유전형 별로 정리한 것이 하기 <표 6>이다.
<표 6> 로그변환한 Cmax 값의 통계량
Without genetic profiling With genetic profiling
Wild Type (W) Heterozygous Type (H) Mutant Type (M) W + H
N 17 2 8 7 10
Mean 2.801 2.259 2.674 3.101 2.591
CI (95%) 2.50,3.10 -0.51,5.03 2.18,3.17 2.63,3.57 2.19,2.99
Variance 0.339 0.095 0.345 0.262 0.309
STD 0.582 0.308 0.587 0.512 0.556
CVb 0.2078 0.1363 0.2195 0.1651 0.2146
CI: 신뢰 구간(confidence interval) (95%)
STD: 표준 편차(standard deviation)
CVb: 개체간오차의 변이계수 (Between-subject coefficient of variation)
상기 <표 6>에서 볼 수 있듯이, CYP2D6의 대사를 받는 리스페리돈의 Cmax값은 유전자형으로 피험자들을 분류하지 않고 모두 합친 상태에서의 리스페리돈의 Cmax의 CVb값은 20.8%인 것에 대하여, CYP2D6의 유전자형이 야생형(야생형)인 피험자들만을 선택한 경우에는 CVb값이 13.6%로서 현저히 줄어든 것이 관찰되었다.
개체간 오차와 개체내 오차 사이에는 식 (4)와 같은 상관관계가 관찰되어 있으므로, 리스페리돈의 Cmax값의 개체간 오차의 변이계수를 식 (4)에 대입하여 개체내 오차의 변이계수를 계산하면 하기 <표 7> 과 같은 결과가 얻어진다.
<표 7> 리스페리돈의 Cmax에 대한 예수계산
Pooled; Without Genotyping Wild Type Only
CVb 0.2078 0.1363
CVw 0.2357 0.1775
시험약/대조약 비 0.9, 0.95, 1.0, 1.05, 1.1 0.9, 0.95, 1.0, 1.05, 1.1
Power 90 90
N 70, 34, 26, 34, 60 42, 20, 16, 20, 36
BE 시험의 검정력 및 시료 크기(sample size)를 계산하는 프로그램인 nQuery Adivisor® (Ver. 6.0, Statistical Solutions, MA, USA)은 Diletti 등이 발표한 알고리즘을 사용하는데8, 검정력은 within-subject CV를 알 면 계산할 수 있다.
식 (4)를 이용하여 구한 CVw 값들을 사용하여 BE 시험에서 90%의 검정력 (1-β)를 얻기 위해 필요한 샘플수를 시험제제와 대조제제의 비 (T/R Ratio)가 0.9~1.1인 경우에 대하여 nQuery Advisor® (Ver. 6.0, Statistical Solutions, MA, USA)를 이용하여 계산하였다. 이 결과를 정리한 것이 상기 <표 7>이다.
리스페리돈의 경우, 시험제제와 대조제제의 Cmax 평균값의 비가 1일 때 90%의 검정력을 얻기 위하여 유전정보를 사용하지 않았을 때는 26명의 피험자가 필요한 것에 비교하여, CYP2D6*10 의 wild type인 지원자들만을 피험자로 선정하여 실험을 한다면 16명의 피험자가 필요한 것을 나타내고 있다 (<표 7> 참조).
이러한 차이는 생산자의 입장에서 본다면 경제적 측면이나 전체적인 BE 시험의 관리 측면에서 큰 의미를 가진다. 또 도 7에서 관찰되듯이, wild type인 피험자들에 있어서는 혈장중 리스페리돈 농도가 헤테로형 (도 8) 또는 돌연변이형 (도 9)인 피험자들의 혈장 중 농도보다 훨씬 낮으며, 또한 신속하게 혈장중농도가 감소하는 것을 알 수 있다.
야생형 만을 가진 사람들에서는 투약 후 24시간 정도 경과 후에 혈장중농도가 거의 측정감도 이하로 감소해 있지만, 돌연변이형의 사람들에서는 48시간 경과 후까지 혈장중농도가 측정되는 것이 관찰되어 있다. 따라서, 야생형을 가진 사람들만을 시험대상으로 선정한다면 채혈시간을 대폭적으로 단축할 수 있는 이점이 있다. 또한, 혈장중 약물농도가 상대적으로 낮으므로, 약물에 기인하는 부작용의 발현율도 낮아질 것이 예상된다.
이처럼 대사효소 및 수송체가 야생형인 피험자들을 사용함으로써 BA 또는 BE 시험 진행 시에 나타날 수 있는 부작용 발생을 줄임으로써, 피험자 관리 및 중도탈락자 등의 문제를 예방할 수 있다.
이상의 실시예 1 내지 실시예 3에서 PK/PD에 영향을 미치는 대사효소 또는 수송체의 유전다형을 검사하여 시험대상(사람 또는 동물)을 선정하고, 이들에 대해 BA 또는 BE 시험을 실시함으로써 (도 10), 동일한 수의 시험예수를 사용하였을 때, 생산자 위험율을 감소시키고(검정력 증가), 90% 신뢰구간의 범위를 축소하여 BE 시험의 성공율을 높일 수 있음이 관찰되었다.
또 다른 표현을 한다면 BA/BE 시험의 일정한 검정력을 얻는데 필요한 시험대상의 예수를 크게 줄임으로써, 시험의 경비 및 시험의 관리를 크게 개선하는 효과가 기대된다.
<실시예 4>
한편, 본 발명에서 실시한 리스페리돈의 시험결과로부터 각각의 유전자형(genotype) 별로 AUCLAST값들의 평균값, 분산(variance), 표준편차, 개체간 오차를 나타내는 변이계수(CVb)값들을 하기 <표 8>에 보였다.
<표 8> 로그변환한 AUCLAST 값에 대한 통계량
Without genetic profiling With genetic profiling
Wild type Heterozygous type Mutant type Wild and heterozygous pooled
N 17 2 8 7 10
Mean 4.322 3.264 3.939 5.061 3.804
CI (95%) 3.828,4.816 -1.14,7.67 3.41,4.47 4.27,5.86 3.34,4.27
Variance 0.923 0.240 0.407 0.739 0.424
STD 0.961 0.490 0.683 0.859 0.652
CVb 0.2223 0.1501 0.1734 0.1697 0.1714
CI: 신뢰 구간(confidence interval)
STD: 표준 편차(standard deviation)
CVb: 개체간오차의 변이계수 (Between-subject coefficient of variation)
상기 <표 8>에서 볼 수 있듯이, CYP2D6의 대사를 받는 리스페리돈의 AUC값은 유전자형으로 피험자들을 분류하지 않고 모두 합친 상태에서의 리스페리돈의 AUC의 CVb값은 22.2%인 것에 대하여, CYP2D6의 유전자형이 wild type(야생형)인 피험자들 만을 선택한 경우에는 CVb값이 15%로서 현저히 줄어든 것이 관찰되었다.
개체간 오차와 개체내 오차 사이에는 식 (6)과 같은 상관관계가 관찰되어 있으므로, 리스페리돈의 AUC값의 개체간 오차의 변이계수를 식 (6)에 대입하여 개체내 오차의 변이계수를 계산하면 하기 <표 9>와 같은 결과가 얻어진다.
<표 9> 리스페리돈의 AUC에 대한 예수계산
Pooled; Without Genotyping Wild Type Only
CVb 0.2223 0.1501
CVw 0.1464 0.1126
시험약/대조약 비 0.9, 0.95, 1.0, 1.05, 1.1 0.9, 0.95, 1.0, 1.05, 1.1
Power 90 90
N 70, 34, 26, 34, 60 42, 20, 16, 20, 36
BE 시험의 검정력 및 시료 크기를 계산하는 프로그램인 nQuery
Adivisor® (Ver. 6.0, Statistical Solutions, MA, USA)은 Diletti 등이 발표한 알고리즘을 사용하는데8, 검정력은 within-subject CV를 알 면 계산할 수 있다.
식 (6)을 이용하여 구한 CVw 값들을 사용하여 BE 시험에서 90%의 검정력 (1-β)를 얻기 위해 필요한 샘플수를 시험제제와 대조제제의 비 (T/R Ratio)가 0.9~1.1인 경우에 대하여 nQuery Advisor®(Ver. 6.0, Statistical Solutions, MA, USA)를 이용하여 계산하였다. 이 결과를 정리한 것이 하기 <표 10> 이다.
<표 10> 리스페리돈의 AUC에 대한 예수계산
Pooled; Without Genotyping Wild Type Only
CVb 0.2223 0.1501
CVw 0.1464 0.1126
시험약/대조약 비 0.9, 0.95, 1.0, 1.05, 1.1 0.9, 0.95, 1.0, 1.05, 1.1
Power 90 90
N 28, 16, 12, 14, 24 18, 10, 8, 10, 16
상기 <표 10>에서 알 수 있듯이, 리스페리돈의 경우, 시험제제와 대조제제의 AUC 평균값의 비가 1일 때 90% 의 검정력을 얻기 위하여 유전정보를 사용하지 않았을 때는 12명의 피험자가 필요한 것에 비교하여 CYP2D6*10 의 wild type인 지원자들만을 피험자로 선정하여 실험을 한다면 8명의 피험자가 필요한 것을 나타내고 있다.
이상의 실시예 3 및 실시예 4에서와 같이 유전정보를 활용하여 BA/BE 시험의 설계 및 실시에 활용 함으로써 얻을 수 있는 장점 및 혜택은 명백하다.
BA/BE시험에 있어서, 유전정보의 활용은 시험을 실시하기 이전에 사용 할 수도 있으며, 시험이 이미 종료된 이후에 유전정보를 활용하여 일부의 시험대상의 자료를 판정에서 제외시키거나 포함시키는 등의 분석이나 해석에도 활용할 수 있다 (도 11). 또한 시험에 앞서서 시험예수를 계산할 때, 유전정보를 활용한 경우와 활용하지 않은 경우에 예수가 어떻게 달라지는가 등에 대해서도 사용할 수 있다.
또 반감기가 매우 긴(5일 이상) 약물의 경우11, BE시험의 교차시험법으로 시험을 실시할 경우 시험 진행이 매우 어렵다. 이때는 병행시험법으로 시험을 하는 것이 유리하지만, 병행시험법의 경우 개체간 오차가 크기 때문에 많은 시험예수를 필요로 한다. 그러나 유전자 프로파일링을 통해 개체간 오차를 줄일 수 있다면 반감기가 매우 긴 생체이물의 병행시험법에 의한 생체이용율 또는 생물학적 동등성 시험의 성공율을 높일 수 있다. 하기 <표 11>에 반감기가 긴 약물의 예를 나타내었다.
<표 11> Some drugs with long half-lines : lasting of blood sampling and washout needed in a single dose, two-period, two-sequence, two-formulation cross-over bioequivalence study11.
Drug t1/2 (days) Blood sampling Period (weeks) Wash-out Period (weeks)
Amiodarone 50 21 = 50
Digitoxin 7 3 8
Chloroquine 41 17 = 45
Tamoxifen and demethyltamoxifen 8 11 5 = 10
<참고문헌>
1. US Food and Drug Administration, Guidance for Industry: bioavailability and bioequivalence studies for orally administered drug products-general considerations, Center for Drug Evaluation and Research. Rockville, MD., 2003.
2. US Food and Drug Administration, Statistical approaches to establishing bioequivalence. Guidance for industry. Rockville, MD., 2001.
3. EMEA/CPMP/EWP/1401/98. Note for guidance on the investigation of bioavailability and bioequivalence. EMEA, London, 2001.
4. 생물학적동등성시험기준, 식품의약품안전청(KFDA) 고시 제 2008-22호.
5. C.E. Diliberti. Why bioequivalence of highly variable drugs is an issue. Advisory Committee for Pharmaceutical Sciences Meeting Transcript, 2004. http://www.fda.gov/ohrms/dockets/ac/04/transcripts/4034T2.pdf.
6. K.K. Midha, M.J. Rawson and J.W. Hubbard. The bioequivalence of highly variable drugs and drug products. Int.J. Clin. Pharmacol. Ther. 43, 485-498, 2005.
7. B.M. Davit et al. Highly variable drugs: observations from bioequivalence data submitted to the FDA for new generic drug applications. The AAPS J. 10, 148-156, 2008.
8. D. Hauschke, et al. Presentation of the intrasubject coefficient of variation for sample size planning in bioequivalence studies. Int. J. Clin. Pharmacol. Ther. Toxicol. 32, 376-378, 1994.
9. J.A. Williams et al. PhRMA White paper on ADME pharmacogenomics. J. Clin. Pharmacol. 48, 849-889, 2008.
10. Norio Yasui-Furukori et al. Effects of CYP2D6 genotypes on plasma concentrations of risperidone and enantiomers of 9-hydroxyrisperidone in Japanese patients with schizophrenia. J. Clin. Pharmacol. 2003: 43, 122- 127.
11. A.Marzo Open questions on bioequivalence : some problems and some solutions. Pharmacol. Res. 40, 357-368, 1999.
도 1은 BE시험에 있어서, 로그변환된 AUC 또는 Cmax 값들의 시험약과 대조약의 평균값의 차의 90% 신뢰구간을 도식적으로 나타낸 것이다.
상기 도 1에서, 신뢰구간은 개체내오차의 크기에 비례하므로, 제제학적으로 동등하더라도 개체내 오차가 큰 highly variable drug (HVD)은 BE 동등성 기준을 만족시키지 못하는 경우가 있다.
도 2는 본 발명에서 조사한 50개의 BE시험에서 얻어진 Cmax에 대하여 구한 개체내 오차의 변이계수 (CVw) 값과 개체간 오차의 변이계수 (CVb) 값을 자연로그로 변환하여 이들 사이의 상관성을 나타낸 그래프이다.
상기 도 2에서, 직선은 회귀직선을 나타내며, 빨간색 점선은 회귀직선의 90% 신뢰구간을 나타내고, 파란색 점선은 각 측정점들의 90% 신뢰구간을 나타낸다.
도 3은 본 발명에서 조사한 50개의 BE시험에서 얻어진 Cmax에 대해서 구한 개체내 오차의 변이계수 (CVw) 값과 로그변환된 시험약과 대조약의 Cmax 평균값의 차이의 90%신뢰구간 (CI) 값을 자연로그로 변환하여 이들 사이의 상관성을 나타낸 그래프이다.
상기 도 3에서, 직선은 회귀직선을 나타내며, 빨간색 점선은 회귀직선의 90% 신뢰구간을 나타내고, 파란색 점선은 각 측정점들의 90% 신뢰구간을 나타낸다.
도 4는 본 발명에서 조사한 50개의 BE시험에서 얻어진 AUC에 대해서 구한 개 체내 오차의 변이계수 (CVw) 값과 개체간 오차의 변이계수 (CVb) 값을 자연로그로 변환하여 이들 사이의 상관성을 나타낸 그래프이다.
상기 도 4에서, 직선은 회귀직선을 나타내며, 빨간색 점선은 회귀직선의 90% 신뢰구간을 나타내고, 파란색 점선은 각 측정점들의 90% 신뢰구간을 나타낸다.
도 5는 본 발명에서 조사한 50개의 BE시험에서 얻어진 AUC에 대해서 구한 개체내 오차의 변이계수 (CVw) 값과 로그변환된 시험약과 대조약의 Cmax 평균값의 차이의 90% 신뢰구간 (CI) 값을 자연로그로 변환하여 이들 사이의 상관성을 나타낸 그래프이다.
상기 도 5에서, 직선은 회귀직선을 나타내며, 빨간색 점선은 회귀직선의 90% 신뢰구간을 나타내고, 파란색 점선은 각 측정점들의 90% 신뢰구간을 나타낸다.
도 6은 본 발명에서 risperidone 제제를 건강한 성인지원자들에게 경구로 투여한 후의 혈장중농도의 경시적변화를 나타낸 그래프이다. 본 시험에 참가한 17명 전원의 피험자를 모두 나타내었는데,
도 7은 CYP2D6*10의 야생형(wild type)유전자를 가진 사람들의 risperidone혈장중 농도를 나타낸 그래프이고,
도 8은 CYP2D6*10의 heterozygous type을 가진 사람들의 risperidone 혈장중 농도의 시간변화를 나타낸 그래프이며,
도 9는 CYP2D6*10의 mutant type 유전자를 가진 사람들의 risperidone 혈장중 농도의 시간변화를 나타낸 그래프이다.
도 10은 본 발명에서 BA/BE시험에서 PK/PD에 영향을 미치는 대사효소/수송체의 유전다형에 관한 정보를 활용하여 시험대상을 선별하는 흐름도를 나타낸 것이다.
도 11은 본 발명에서 BA/BE시험을 실시한 후에 PK/PD에 영향을 주는 대사효소/수송체의 유전다형에 관한 정보를 시험결과의 해석에 활용하는 흐름도를 나타낸 것이다.

Claims (17)

  1. 시험대상에 대해 생체이물의 약동학(pharmacokinetics) 또는 약역학(pharmacodynamics)에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 스크리닝하는 단계;
    대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형(wild type), 헤테로형(heterozygous type) 또는 돌연변이형(mutant type)인지를 확인하는 단계; 및
    상기 유전형에 따라 시험대상의 포함 유무를 결정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체이물(xenobiotics)의 생체이용율(bioavailability) 시험방법.
  2. 시험대상에 대해 생체이물의 약동학(pharmacokinetics) 또는 약역학(pharmacodynamics)에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 스크리닝하는 단계;
    대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형(wild type), 헤테로형(heterozygous type) 또는 돌연변이형(mutant type)인지를 확인하는 단계; 및
    상기 유전형에 따라 시험대상의 포함 유무를 결정하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체이물(xenobiotics)의 생물학적 동등성(bioequivalence) 시험방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 헤테로형일 때, 야생형의 약동학 또는 약역학과 유의성 있는 차이가 없는 경우, 시험대상에 포함시키는 것을 특징으로 하는 시험방법.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 헤테로형일 때, 야생형의 약동학 또는 약역학과 유의성 있는 차이가 있는 경우, 시험대상에 포함시키지 않는 것을 특징으로 하는 시험방법.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서, 대사효소 또는 수송체의 유전형이 돌연변이형일 때, 시험대상에 포함시키지 않는 것을 특징으로 하는 시험방법.
  6. 생체이물의 생체이용율 시험에 있어서,
    시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전정보를 분석하여 시험을 설계하거나, 생체이물의 생체이용율 시험에 필요한 시험 대상의 예수를 계산하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 시험방법.
  7. 생체이물의 생물학적 동등성 시험에 있어서,
    시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또 는 수송체의 유전정보를 분석하여 시험을 설계하거나, 생체이물의 생물학적 동등성 시험에 필요한 시험 대상의 예수를 계산하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생물학적 동등성 시험방법.
  8. 생체이용율 또는 생물학적동등성 시험의 해석의 결론에 영향을 주는 극단치(outlier)가 있는 경우, 시험대상의 유전형에 대한 프로파일링(profiling)을 실시하는 단계;
    유전형을 야생형, 헤테로형 또는 돌연변이형으로 분류하여 각 유전형별로 약동학 또는 약역학 파라미터(parameter)를 비교하는 단계; 및
    상기 유전형에 따라 약동학 또는 약역학 파라미터 사이에 유의성 있는 차이가 인정되는 경우 상기 유전형에 따른 극단치(outlier)를 제외시키고 결과를 해석하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체이용율 또는 생물학적동등성 시험을 실시한 사후에 시험대상의 유전정보를 활용하는 방법.
  9. 시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형을 고려하여 생체이용율 시험을 실시함으로써, 시험대상에서 관찰될 수 있는 부작용을 감소시키는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 시험방법.
  10. 시험대상에 대해 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또 는 수송체의 유전형을 고려하여 생물학적 동등성 시험을 실시함으로써, 시험대상에서 관찰될 수 있는 부작용을 감소시키는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생물학적 동등성 시험방법.
  11. 생체이물의 생체이용율 시험에 있어서,
    생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형인 시험대상을 선택하여 시험을 실시함으로써, 시험시간을 단축시키는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 시험방법.
  12. 생체이물의 생물학적 동등성 시험에 있어서,
    생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전형이 야생형인 시험대상을 선택하여 시험을 실시함으로써, 시험시간을 단축시키는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생물학적 동등성 시험방법.
  13. 생체이물의 생체이용율 시험에 있어서,
    약동학 파라미터 (pharmacokinetics parameter)에 대해서 개체내 오차와 개체간 오차 사이에 양의 비례관계가 존재한다는 사실을 활용하여, 상기 생체이물의 생체이용율 시험 결과를,
    교차시험(cross-over study), 병행시험 (parallel study) 및 반복시험 (repeated study)으로 구성된 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 방법으로 설계하 거나,
    평균적 생물학적 동등성(average BE), 개체 생물학적 동등성(individual BE), 및 집단 생물학적 동등성(population BE)으로 구성된 평가방법 중에서 선택된 어느 하나 이상의 방법을 활용하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 시험방법.
  14. 생체이물의 생물학적 동등성 시험에 있어서,
    약동학 파라미터 (pharmacokinetics parameter)에 대해서 개체내 오차와 개체간 오차 사이에 양의 비례관계가 존재한다는 사실을 활용하여, 상기 생체이물의 생물학적 동등성 시험 결과를,
    교차시험(cross-over study), 병행시험 (parallel study) 및 반복시험 (repeated study)으로 구성된 군에서 선택되는 어느 하나 이상의 방법으로 설계하거나,
    평균적 생물학적 동등성(average BE), 개체 생물학적 동등성(individual BE), 및 집단 생물학적 동등성(population BE)의 평가방법으로 구성된 군에서 선택된 어느 하나 이상의 평가방법을 활용하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생물학적 동등성 시험방법.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서, 상기 약동학 파라미터가 AUC (area under the blood concentration versus time curve) 및 Cmax (the peak blood concentration of drug) 로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 생체이물의 생체이용율 시험에 있어서,
    생물학적 반감기가 매우 긴 (5일 이상) 이상인 생체이물의 개체간 오차를 줄이기 위하여, 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전다형(genetic polymorphism)이 동질이거나 유사한 시험대상을 선택하여 병행 생체이용율(parallel bioavailability) 시험을 실시하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생체이용율 시험방법.
  17. 생체이물의 생물학적 동등성 시험에 있어서,
    생물학적 반감기가 매우 긴(5일 이상) 이상인 생체이물의 개체간 오차를 줄이기 위하여, 생체이물의 약동학 또는 약역학에 영향을 주는 대사효소 또는 수송체의 유전다형(genetic polymorphism)과 동질이거나 유사한 시험대상을 선택하여 병행 생물학적 동등성(parallel bioequivalence) 시험을 실시하는 것을 특징으로 하는 생체이물의 생물학적 동등성 시험방법.
KR1020090000948A 2008-01-07 2009-01-06 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를활용한 시험방법 KR20090076817A (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/594,194 US20100261219A1 (en) 2008-01-07 2009-01-07 Test method of bioavailability and bioequivalence for xenobiotics using genetic profiling
PCT/KR2009/000077 WO2009088222A2 (ko) 2008-01-07 2009-01-07 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를 활용한 시험방법
JP2010502042A JP2010523108A (ja) 2008-01-07 2009-01-07 生体異物の生体利用率又は生物学的同等性の遺伝情報を活用する試験方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080001746 2008-01-07
KR20080001746 2008-01-07

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20090076817A true KR20090076817A (ko) 2009-07-13

Family

ID=41333871

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090000948A KR20090076817A (ko) 2008-01-07 2009-01-06 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를활용한 시험방법

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20100261219A1 (ko)
JP (1) JP2010523108A (ko)
KR (1) KR20090076817A (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2748338B1 (en) 2011-09-08 2017-04-26 Attagene, Inc. Systems and methods for assay of bio-contaminants in water
EP2753708A4 (en) * 2011-09-08 2015-04-22 Attagene Inc SYSTEMS AND METHODS FOR BIOSIMILARITY ASSESSMENT

Also Published As

Publication number Publication date
US20100261219A1 (en) 2010-10-14
JP2010523108A (ja) 2010-07-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tornio et al. Clinical studies on drug–drug interactions involving metabolism and transport: methodology, pitfalls, and interpretation
Barter et al. Differences in cytochrome p450-mediated pharmacokinetics between chinese and caucasian populations predicted by mechanistic physiologically based pharmacokinetic modelling
Achour et al. Expression of hepatic drug-metabolizing cytochrome p450 enzymes and their intercorrelations: a meta-analysis
Fonseca et al. Contribution of cytochrome P450 and ABCB1 genetic variability on methadone pharmacokinetics, dose requirements, and response
Masica et al. In vivo comparisons of constitutive cytochrome P450 3A activity assessed by alprazolam, triazolam, and midazolam
Schafer et al. Localization and expression of VMAT2 aross mammalian species: a translational guide for its visualization and targeting in health and disease
Kerbusch et al. Population pharmacokinetic modelling of darifenacin and its hydroxylated metabolite using pooled data, incorporating saturable first‐pass metabolism, CYP2D6 genotype and formulation‐dependent bioavailability
Gungor et al. Dose-finding quantitative 18F-FDG PET imaging study with the oral pan-AKT inhibitor GSK2141795 in patients with gynecologic malignancies
Stader et al. Clinical data combined with modeling and simulation indicate unchanged drug‐drug interaction magnitudes in the elderly
Snyder et al. Evaluation of felodipine as a potential perpetrator of pharmacokinetic drug-drug interactions
Adkison et al. Oral sulfasalazine as a clinical BCRP probe substrate: pharmacokinetic effects of genetic variation (C421A) and pantoprazole coadministration
Grande et al. Pharmacokinetic study of osimertinib in cancer patients with mild or moderate hepatic impairment
Adeagbo et al. Population pharmacokinetics of imatinib in Nigerians with chronic myeloid leukemia: clinical implications for dosing and resistance
Vizeli et al. No major role of norepinephrine transporter gene variations in the cardiostimulant effects of MDMA
Rowland et al. Evaluation of modafinil as a perpetrator of metabolic drug–drug interactions using a model informed cocktail reaction phenotyping trial protocol
Ishikawa et al. Population pharmacokinetics, pharmacogenomics, and adverse events of osimertinib and its two active metabolites, AZ5104 and AZ7550, in Japanese patients with advanced non-small cell lung cancer: a prospective observational study
KR20090076817A (ko) 생체이물의 생체이용율 또는 생물학적 동등성의 유전정보를활용한 시험방법
Shi et al. Population pharmacokinetic and pharmacodynamic modeling of epacadostat in patients with advanced solid malignancies
Mikus et al. Role of CYP3A4 in kinase inhibitor metabolism and assessment of CYP3A4 activity
Ferraro et al. Managing folate deficiency implies filling the gap between laboratory and clinical assessment
Jochems et al. Waist circumference and a body shape index and prostate cancer risk and mortality
Guma et al. Comparative neuroimaging of sex differences in human and mouse brain anatomy
Hu et al. Effects of Dexmedetomidine on the Pharmacokinetics of Parecoxib and Its Metabolite Valdecoxib in Beagles by UPLC‐MS/MS
Kerbusch et al. Assessment of the relative in vivo potency of the hydroxylated metabolite of darifenacin in its ability to decrease salivary flow using pooled population pharmacokinetic–pharmacodynamic data
Li et al. Population Pharmacokinetics and Exposure Response Analysis of Pomalidomide in Subjects With Relapsed or Refractory Multiple Myeloma From the Novel Combination Treatment of Pomalidomide, Bortezomib, and Low‐Dose Dexamethasone

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application