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Scientific Reports volume 13、記事番号: 3300 (2023) この記事を引用

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1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

レニン・アンジオテンシン・アルドステロン系（RAAS）はうっ血性心不全（CHF）の病態生理学において中心的な役割を果たしており、心疾患を患う犬やヒトにおけるアンジオテンシン変換酵素阻害剤（ACEi）の使用が正当化される。犬の CHF における精液研究では、ベナゼプリルの薬理作用は 0.25 mg/kg PO を超える用量とは比較的独立していることが示唆されており、これにより CHF の犬におけるベナゼプリルの欧州表示用量の理論的根拠が提供されました。しかし、これらの初期の研究のほとんどは、RAAS に対する ACEi の効果を特徴付けるための次善のエンドポイントである ACE 活性の測定に依存していました。この研究の目的は、(i) CHF の病態生理学と疾患の予後に関連する RAAS のバイオマーカーに対するベナゼプリルの用量 - 曝露 - 反応関係に関するこれまでの数学的モデリングの取り組みを拡張することでした。 (ii) 犬のベッドサイドでのベナゼプリルの用量最適化の臨床試験をシミュレートできるソフトウェア実装を開発する。我々の結果は、ベナゼプリルの0.5 mg/kg PO q12hが最も強力なアンジオテンシンIIの減少とRAAS代替経路バイオマーカーの上方制御を引き起こすことを示唆しています。このモデルは最終的には関連する臨床エンドポイントを含むように拡張され、CHF の犬患者を対象とした今後の前向き試験で評価される予定です。

うっ血性心不全（CHF）の根底にある心臓病の正確な病態生理学は、人とその親友の間で異なりますが、レニン-アンジオテンシン-アルドステロン系（RAAS）の過剰活性化は、ヒトとヒトの両方においてCHFの発症と発症に重要な役割を果たしています。犬。 RAAS 活性化を軽減するために、両方の種において CHF を治療するためにベナゼプリルなどの ACEis を使用したかなりの歴史があります 1、2、3。これにより、イヌおよびヒトの CHF を治療するためのベナゼプリルの使用は、One Health Initiative パラダイムを適用するための優れたケーススタディになります。このパラダイムは、犬における CHF に対する治療薬の効果に関するデータを蓄積することは、ヒトにおける CHF の治療管理に利益をもたらす可能性があること、またその逆も同様であることを認識しています4。

RAAS は、電解質輸送と血管緊張を調節することによって主に血液量と圧力を管理する神経ホルモン代償システムです。 RAAS 活性化の現代モデルには 2 つの主要なコンポーネントがあります。古典的な RAAS 経路は、アンジオテンシノーゲンからアンジオテンシン I (AngI)、次に AngI からアンジオテンシン II (AngII) へのペプチドカスケードを指します。これらの酵素反応はそれぞれレニンと ACE によって触媒され、最終的にアルドステロン (ALD) 産生の増加につながります (図 1;4 を参照)。古典的な RAAS 活性化の短期的な生理学的影響には、血管収縮、腎臓のナトリウムと水の貯留、および血圧の上昇が含まれます。長期的な生理学的影響には、体液過剰、心臓後負荷の増加、心筋および血管の線維症が含まれます5、6、7、8、9。本質的に、慢性的な長期の古典的RAAS活性化はCHF10,11の発症に寄与し、またそれによって刺激される一方、古典的RAAS経路の下方制御はCHF9,12,13,14,15の長期予後の改善と関連している。 RAAS 代替経路は、古典的経路の活性化に対する逆調節機構として機能します。代替 RAAS 経路の活性化は、酵素 ACE2 による AngII からアンジオテンシン (1-7) (つまり、Ang(1-7)) への触媒作用によって特徴付けられます。次に、Ang(1-7) は Mas 受容体を活性化し、血管拡張、利尿、ナトリウム利尿を引き起こします 16。この生理学的効果により、CHF における慢性的な代替 RAAS 活性化は、駆出率が低下し維持されている患者の心不全リスクの低下と関連しています。したがって、CHF の理想的な治療薬候補は、両方の経路を同時に調節し、古典的 RAAS の活性を下方制御しながら、代替 RAAS 経路を維持または上方制御することになります 13。しかし、ヒトまたはイヌの代替RAASに対するベナゼプリルの効果についてはほとんど知られていない。

RAAS の生物学的兵器。 RAAS の活性化には、相互に対抗制御機構として作用する 2 つの主要な経路があると考えられています。古典的な RAAS 経路 (赤オレンジ色) は、アンジオテンシン I (Ang I) から ACE を経由するアンジオテンシン II (Ang II) へのペプチドカスケードを指します。これによりアルドステロンの生成が刺激され、AT1 受容体 (AT1R) が活性化されます。血管収縮、肥大、線維症などの古典的な RAAS 活性化の生理学的影響は、典型的にはうっ血性心不全 (CHF) を悪化させます。ベナゼプリルは ACE を阻害するため、RAAS 代替経路 (緑色) を活性化します。代替 RAAS 経路の活性化は、酵素 ACE2 による Ang II から Ang1-7 への触媒作用によって特徴付けられます。次に、Ang1-7 は Mas 受容体を活性化し、血管拡張、利尿、ナトリウム利尿を引き起こします。これらの効果は CHF から保護します。私たちの目標は、数学的モデリングを使用して、古典的 RAAS 経路の活性化を低下させ、代替 RAAS 経路の活性化を刺激する用量を決定することです。この仮定の用量は、ベナゼプリルの CHF 保護効果を最大化します。

塩酸ベナゼプリルは、ヒトと犬の両方の CHF の管理に一般的に使用される非スルフヒドリル ACEi です。他の ACEi と同様、ベナゼプリルはプロドラッグであり、主に肝臓でエステラーゼによる加水分解により活性型ベナゼプリラットに急速に変換されます 17。ベナゼプリルは頻繁に処方されますが、推奨される用量範囲は非常に広く、CHF 患者に使用する理想的な用量について明確なコンセンサスはありません。ヒトでは、ベナゼプリルは通常、高血圧症に対して初回用量 1 日あたり 2.5 ～ 10 mg で処方され、その後 1 日あたり 20 または 40 mg まで増量され、1 日 1 回または 2 回（24 時間ごとまたは 12 時間ごと）投与されます。これはおよそ 0.5 mg/日と同等です。体重 60 kg の成人の場合、12 時間ごとに kg18。犬の場合、EUにおけるベナゼプリルの表示用量は24時間毎に0.25～1.0 mg/kgの経口投与であるが、ACVIM獣医のコンセンサスステートメントでは12時間毎に0.5 mg/kgの経口投与が推奨されている。健康な犬におけるベナゼプリルのさまざまな用量を比較した薬物動態学 (PK) および薬力学 (PD) 研究では、これまで一貫した推奨事項が提供されていません。 EU におけるベナゼプリルの登録に使用された研究では、ベナゼプリルの単回経口投与により ACE 活性が最大 24 時間効果的に抑制され、血漿中の ACE 阻害は用量 ≥ 0.25 mg/kg2 とは無関係であることが示されました。しかし、その後の数学的モデリングを用いたこれらのデータの再解析により、（24時間毎の投与ではなく）12時間毎の投与が、同じ24時間毎の合計用量でより大きなACE阻害を達成することが示唆された20。さらに、エナラプリルとベナゼプリルを 0.5 mg/kg の用量で単回投与した別の研究では、効果の持続期間がはるかに短く、ACE 抑制の持続時間は 12 時間未満であることが示され、心臓弁膜症の犬を対象とした最近の遡及研究では、効果の改善が示唆されました。 q12時間投与量22。

獣医学において、ACEi の用量に関する一貫した推奨事項を作成することが困難であることが判明している理由はいくつかあります。歴史的に、ACE 活性は RAAS 活性の代用として使用されてきました。しかし、最近、ACE 活性は RAAS 活性化の非効率的な尺度であることが示されました。ヒトとイヌを対象とした多くの研究では、循環 ACE 活性と Ang II 濃度の間に相関関係がないことが示されています 4,23。スケジューリングの推奨事項を開発する際の 2 番目の課題は、RAAS の時間生物学的変調が重要であることです。 RAAS 活性化のこれまでの実験モデルでは RAAS の時間生物学が考慮されていませんでしたが、最近の研究では、イヌではレニン経路のバイオマーカーが日内変動の影響を受けることが示されています 4,23,24。最後に、さまざまな ACEi の影響に関する既存の PKPD 研究では、古典的な RAAS 活性化のバイオマーカーに加えて、代替 RAAS 活性化のバイオマーカーを一貫してサンプリングしていません。

全体として、ACE 活性に対するベナゼプリルなどの ACEi の効果はかなりよく特徴付けられており、CHF における ACE 阻害の利点は、ヒトとイヌの両方を対象としたいくつかの臨床試験 (12 時間ごとに 0.25 ～ 1.0 mg/kg) で明確に確立されています。 -q24h)、どちらの種でも RAAS 代替経路に対するベナゼプリルの影響についてはほとんど知られていません。犬における古典的RAAS経路と代替RAAS経路の両方のバイオマーカーに対するベナゼプリルの用量依存的効果を理解すれば、代替RAASを維持または上方制御しながら古典的RAASの下方制御をもたらすベナゼプリル用量の探索が可能になるだろう。これは臨床上の利益の最適化につながります。犬における用量最適化へのこのような微妙なアプローチを知らせるデータを蓄積することは、ヒトにおける同様の ACEi 用量最適化のための貴重な翻訳情報を提供するであろう。 RAAS の古典的および代替療法に対するベナゼプリルの用量依存的影響をモデル化し予測するために、我々はベナゼプリル PKPD の非線形混合効果 (NLME) モデルを構築することを目的としました。ベナゼプリル PKPD の NLME モデリングは、イヌの古典的 RAAS に対するベナゼプリルの効果を説明するための効率的な方法であることがすでに示されており、PKPD モデルを構築するためのフレームワークとして広く受け入れられています 11。

このモデリングとシミュレーションの取り組みのためのデータを作成するために、さまざまな用量と頻度でベナゼプリルを投与されている 9 頭の健康なビーグル犬が集中的にサンプリングされました。データ作成後の我々の目的は、定量システム薬理学 (QSP) モデルを使用して、CHF の病態生理学に関連し、罹患率/死亡率に関連する RAAS のバイオマーカーに対するベナゼプリル (at) の PKPD 関係を特徴付けることでした。 II、III、IV、(1–7)}。 QSP モデリングは、作用機序の生物学の観点から医薬品の挙動を説明しようとする PKPD モデルのサブグループです。モデルの開発とキャリブレーション後、我々はさらに、より多くの仮想犬集団におけるさまざまな用量でのベナゼプリル HCL の効果を迅速にシミュレートできる、ベナゼプリラット-RAAS QSP モデルのソフトウェア実装を開発しました。私たちのモデル用の使いやすいシミュレーションインターフェイスを開発することにより、この研究の目的は、CHF 患者における今後の研究を支援するために、犬におけるベナゼプリルの最適投与量/投与時間の最初の予測を行うことでした。

すべての研究犬には、予定どおり経口用量のベナゼプリルが投与されました。ベナゼプリル標識に関連する副作用、および一般的な動物福祉に関連する副作用（嘔吐、下痢、食欲不振、脱力感/低血圧、疲労、協調運動障害、高クレアチニン血症など）についてイヌをモニタリングした。研究の過程で動物に悪影響は観察されず、連続全血球計算および実施された化学パネルでは、ベナゼプリル投与による血液学的または生化学的異常の証拠は示されませんでした。

Monolix のドキュメント 25 の指示に従って、データが照合され、数学的モデリング用に標準化されました。モル量と濃度として単位を標準化することを除いて、生データは変換されずにそのまま残されました。用量は塩酸ベナゼプリルの分子量を使用して変換され、濃度は活性代謝物であるベナゼプリラットの分子量を使用して変換されました。数学的モデリングの前、最中、後の両方で、バルク傾向とデータ品質についてデータがレビューされました。

定量化の下限 (LLOQ) を下回るデータは、真の観測値がゼロと LLOQ の間にある確率を表す項を尤度関数に追加することによってモデル化されました。これは、NONMEM (非線形混合) で実装された M3 メソッドと同等です。エフェクトモデリング) ソフトウェア。

ベナゼプリラトおよび関連する RAAS バイオマーカーの log10 時間経過を図 2 に再現します。注目すべきことに、一部のバイオマーカーの薬力学には、最終的にモデル予測の品質を低下させるバックグラウンド実験ノイズが存在しました。ノイズはバイオマーカーアンジオテンシン III (2-8) (すなわち AngIII) で最も顕著であり、定量限界の次数 (2.5 pmol/L) は第 3 四分位での測定値 (5.1 pmol/L) の約半分でした。。外れ値の疑いがあるものにはフラグが付けられ、統計的有意性についてモデル共変量としてテストされました。ただし、フラグが立てられたデータポイントはどれも、モデル構築から除外するほど重大な外れ値であるとは判断されませんでした。

RAAS バイオマーカーの薬力学。いくつかの RAAS バイオマーカーおよびベナゼプリルの活性代謝物であるベナゼプリラットの血漿時間経過の概要。各被験者の時間経過は赤い線と点で示されます。黄金の曲線は平均時間経過値です。

以下に、モデル構築プロセスの概要を示します。完全なモデルの基本的な経験的バージョンは、主に、Mochel et al.23 で報告されたベナゼプリラット PKPD モデルを適応させたものでした。最終的な QSP モデルを作成するために、経験的なベースモデルから始めて、合計 100 を超える異なる構造変更がテストされました。結果のレポートを簡素化するために、テストされた最も重要な変更を次の 2 つのセクションにまとめます。セクションが PK と PD に分割されているにもかかわらず、作業のベースとなるベースモデルを構築した後、すべてのモデルフィットが完全な PKPD データセットに対して実行されました。

基本モデルの PK 部分は、中心コンパートメントと末梢コンパートメントの間で飽和可能な交換を備えた従来の 2 コンパートメント乳頭モデルでした。この初期モデルに基づいて、PK 構造のいくつかの変更が評価されました。まず、1、2、または 3 コンパートメントの配置関数を使用して、いくつかの標準的なコンパートメントのバリエーションをテストしました。全体として、2 コンパートメント PK モデルは、個々のパラメーターの精度と全体的な適合の質に基づいて、他の候補モデルよりも優れたパフォーマンスを示しました。第二に、血漿タンパク質へのベナゼプリラトの非特異的（低親和性、高容量）結合は、中央区画内の第３区画によって表され、すなわち、ベナゼプリラトの自由循環を表す。非特異的結合コンパートメント (Vns) の体積は、血漿中に分布しているが自由に循環したり ACE と相互作用したりしないベナゼプリラットの相対結合能力を表します。したがって、血漿中の測定可能なベナゼプリラットの総量は、血漿タンパク質 (Ins) に非特異的に結合する量 (低親和性、高容量)、ACE に特異的に結合する量 (高親和性、低容量)、および自由循環中のベナゼプリラット (Ifree)4,20。変数 I は、ACE 活性を阻害するベナゼプリラットを表すために選択されました。

ゼロ、ファースト、混合、および逐次吸収構造をテストして、デポーコンパートメント (つまり、腸内腔) からの薬物吸収をモデル化しました。逐次吸収とほぼ同等ですが、連続的に作成されたモデルは、他の競合モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。このモデルの部分構造は一連の 1 次吸収を使用しますが、連続した 0/1 次吸収の連続的な類似物として見ることができます。

このモデルでは、経口投与後のベナゼプリルの最初のデポコンパートメントは 1abs と呼ばれます。一次吸収は、自由に循環するベナゼプリラトのコンパートメントに対して速度 ka1 で直ちに起こるか (fr)、または循環前であるコンパートメント間を介して吸収が吸収速度 ka だけ遅れて起こる (pr) のいずれかです。一般的に、コンパートメント間を通過するベナゼプリラットの量は、阻害剤を表す Im、n と呼ばれます。ここで、インデックス m と n は、それぞれ開始コンパートメントと目的コンパートメントを表します。 Fbio は、総バイオアベイラビリティを表します (式 1)。用量はベナゼプリル hcl で投与されますが、代謝物 - ベナゼプリラットとして測定されます。モデリングの複雑さを軽減しながら、吸収とベナゼプリルからベナゼプリラットへの変換の分散を維持するために、生物学的に利用可能なすべてのベナゼプリルはモデル内でベナゼプリラットとして扱われます。 Fbio (総バイオアベイラビリティ) は、純粋にこの分散を保存し、推定における数値の不安定性を軽減するためにモデルで推定されます。しかし、IV データがなければ、最終的に推定される Fbio には確固たる薬理学的解釈がありません。

要約すると、ACE 結合速度論 (式 2) を持たない最終的な乳頭モデルは、第 3 コンパートメント (Ins) で表される非特異的タンパク質結合を備えた 2 コンパートメント PK モデルであり、どこかのデポコンパートメント。

コンパートメント間の交換速度は速度 kf、g によって支配され、ここで f と g (f ≠ g) はそれぞれ自由循環 (fr)、組織 (ts)、または循環中の非特異的結合 (ns) のいずれかでした。残留誤差は、正規比例誤差関数 (式 6) を使用して最もよくモデル化されます。唯一の例外は、kCl, d として書かれる除去率でした。ここで、クリアランスはパラメーターがクリアランスから得られることを表し、d は起源のコンパートメントです。

ベナゼプリラットの主な作用機序は、ACEを阻害してAngIからAngIIへの触媒作用を防ぐことです。このメカニズムを説明するために、ロジスティック飽和モデルが最初に実装されました。しかし、ベナゼプリラトのACE阻害を予測する優れたモデルは、ACEが酵素(E)、ベナゼプリラトが阻害剤(I)、AngIが基質(S)、AngIIが基質である触媒阻害の示差ミカエリス・メンテンモデルであることが判明した。積 (P) (式 3)。組織全体（ts）および自由循環（fr）にわたるACEの分布も考慮されました。式全体で使用される命名法。 (3) は、ミカエリス・メンテンモデルに関する以前の説明と一致しています26。

2 コンパートメント乳頭モデルは、バイオマーカー AngI、AngII、および Ang(1-7) の動態を支配しました。これらのコンパートメント内の量は、それぞれ S (基質)、P (生成物)、および Ang(1-7) で表されました。これらのアンジオテンシンの 2 つのコンパートメントは、自由循環 (fr) および組織 (ts) と呼ばれました。古典的および代替 RAAS 経路における変換ステップは、前述したように、一連の触媒ステップを通じてモデル化されました 27。

最後に、関数 fCT(t) は、基質の生産速度 (rs) に対する時間生物学の影響を支配します。 fct(t) は、波長 (または周期) が 24 時間に一致するスケーリングされたコサイン関数であり、相対最大振幅はスカラー PRA (ピークレニン振幅) であり、その振幅のスケールは δ24hr によって支配されます。時間生物学は、本明細書ではＡｎｇＩ産生に関連してのみモデル化されている（式４）。

AngII から AngIII へ、および AngIII から AngIV への触媒作用は、一連の触媒変換モデル (式 5) を介してモデル化されました。 AngII から AngIII へ、および AngIII から IV への切断は、主にそれぞれ腎臓結合アミノペプチダーゼ A および N によって行われます 28、29、30。 Vfree は 2 つの循環系分布容積にさらに分割されました。腎臓の体積（Vrn）は小さく、血漿の体積（Vpl）は大きくなります。 AngII から AngIII、および AngIII から AngIV のすべての異化作用は、アミノペプチダーゼ A および N が生理学的に位置する腎容積と関連していました。

すべての分析物の残留物は、特定のバイオマーカーの濃度をεでスケールした比例誤差モデル (式 6) によって最もよく説明されました。 ε は、標準偏差 b で分布する正規分布、つまり ε ~ N(0, b) です。

共変量の ANOVA テストでは、共変量効果を含めてもモデルのパフォーマンスが大幅に改善されないことが示されました。 Mlxtran で記述された完全なモデルは補足ファイルで入手でき、完全な構造を詳細に示したモデル図が図 3 に再現されています。S1 テーブルでは、読者は「結果」セクションで定義されているすべての数学記号の詳細な説明を見つけることができます。。

詳細なモデル図。最終的なモデル構造の詳細図。ベナゼプリラットの薬物動態は、1 次とデポーコンパートメントからの 1 次移動吸収によって遅延された 1 次を組み合わせた 2 コンパートメントモデルを使用してモデル化されました。遊離体と組織の両方の分布量は、ベナゼプリラットが作用できる固定量の ACE でモデル化されました。非特異的結合は自由循環コンパートメントに影響を与えました。一連の直接応答モデルを使用して、アンジオテンシン I のさまざまな代謝産物への変換が記述されました。分布の自由体積は、Ang III および Ang IV の血漿体積と腎臓体積に細分されました。阻害剤、基質、酵素の相互作用のミカエリス・メンテン反応速度論モデルを使用して、ベナゼプリラットによる ACE の競合阻害を説明しました。 k3 と k-3 は ACE-ベナゼプリラット (酵素阻害剤) の結合と解離を制御するパラメーターであり、k1 と k-1 は ACE-アンジオテンシン (酵素 - 基質) の結合と解離の速度を決定します。 k2はACEを介してアンジオテンシンIからアンジオテンシンIIの生成速度を制御した。各代謝産物およびベナゼプリラットの独立したクリアランスにより、血漿からのさまざまな分子の除去速度が制御されました。

SAEM 検索の検査と初期パラメーター値の感度分析により、すべてのパラメーター推定値が安定して正確に検索されることが明らかになりました。最終的に選択されたモデルは、RSE によって評価されたパラメーター推定の精度が高かった (推定の大部分 < 35%)。代表値、RSE (%)、個体間変動 (IIV) などのモデルパラメーター推定値の概要を表 1 に示します。

適合度の要約プロット (図 4、5、6) を調べると、モデルからのベナゼプリラットの予測が実験測定とほぼ一致していることがわかります。重要なのは、すべてのアンジオテンシンの同時適合を可能にした最終的な PKPD モデルは、標準的な適合度診断によって示されるように、RAAS の古典的アームと代替アームの両方の時間変化を十分に特徴付けることが判明したことです。観察と予測 (図 4)、個々の予測 (図 5)、およびシミュレーションベースの検証診断 (つまり、NPDE、図 6)。

観察と予測。観察結果は、すべての代謝物および薬物濃度データの予測に対してプロットされました。これにより、モデルのパフォーマンスの全体像が得られます。金色の線は、観測と予測の間の相関関係を示す LOESS 曲線です。斜めにプロットされた黒い線は、仕様に誤りがない理想的なモデルの性能を表します。 LOESS と理想化された曲線の間の一般的な一致は、モデル構造にほとんど誤りがないことを示しています。

個人予想のサンプル。濃度と代謝物のデータからランダムにサンプリングされた、個々の観察と予測のサンプル。血漿濃度の経時変化と個々の予測との間の一般的な一致は、モデルが観察を高精度で再現していることを示しています。

正規化された予測分布誤差。正規化予測分布誤差 (NPDE) は、モデル構造の誤った仕様と残差誤差モデルのパフォーマンスの両方を診断するために使用される残差に似ています。適切に指定されたモデルの分布は、理想的には正規分布です。バンドは、それぞれ 95、50、および 5 パーセンタイルの 90% 予測バンドを表します。曲線は、それぞれ 95、50、および 5 パーセンタイルについて観察されたパーセンタイルです。データは定期的にビン化され、これらの平均傾向が導き出されます。各ビニング範囲について、構造モデルがデータによく適合する場合、観測されたパーセンタイルは、50 パーセンタイルバンド内にある 50 パーセンタイル曲線全体に対称的に分布します。誤差モデルが適切に指定されている場合、観測されたパーセンタイルは予測帯域内に収まります。理想的には、誤った仕様はランダムに発生します。このモデルは、小さな測定値についてはアンジオテンシン (1 ～ 7) をわずかに過小予測しているように見えますが、それ以外の点ではモデルとデータの間に高い一致があります。

このアプリケーションには 3 つの主要なビューがあります (図 7)。すべてのビューで、ベナゼプリルの初回投与時間が 24 時間形式で指定されています。アプリケーションの左側には、用量、シミュレーションのパラメーター、およびさまざまな用量での RAAS に対する活性型ベナゼプリラットの効果を定量化する効果曲線下面積 (AUEC) を計算するためのモダリティを指定するためのメニューがあります。プラセボコントロール。アプリケーションメニューを非表示にして、プロット領域のサイズを増やすことができることに注意してください。

アプリケーションビュー。私たちのアプリケーションは、ベナゼプリルのさまざまな投与スケジュールに RAAS 応答のモデルを適用するユーザーフレンドリーな方法を提供します。折りたたみ可能な左側のウィジェットを使用すると、ユーザーはシミュレーションを指定できます。アプリケーションには 3 つの個別のパネルがあります。最初のパネルでは、単一の投与計画を大規模なシミュレートされた動物集団に適用できます。次に、シミュレーションされた患者の反応の予測分布が研究のためにプロットされます。 2 番目のパネルでは、ユーザーは提案されたいくつかの投与スケジュールを比較できます。このパネルで作成されたプロットは、提案されたスケジュールに応じたさまざまな代謝物の時間経過の中央値を示しています。ユーザーは、右側にある X 軸ズームと AUC 比較の概要にもアクセスできます。最後のパネルは、シミュレーションエンジンのコードと使用上のヒントの単なるドキュメントです。

左側のメニューは 3 つのタブに分割されており、ユーザーはシミュレーションのパラメーターを定義できます。投与タブを使用すると、ユーザーは最初の投与時間、投与回数、投与量のサイズ、および投与間隔に関して投与スケジュールを定義できます。 [シミュレーションパラメーター] タブでは、ユーザーがシミュレーションのタイムスケール、シミュレーションに使用されるグリッドの細かさ、シミュレーションされた PKPD の中央値と予測間隔の計算に使用されるサンプルサイズにアクセスできます。最後に、AUEC タブは、AUEC 推定値を計算する期間を定義することにより、競合する投与シナリオ間の薬力学的効果を比較する手段を提供します。

最初のタブには、ベナゼプリルを 1 回投与した後の反応の分布を分析するためのツールが表示されます。分布は、効果の中央値 (青線)、同じシミュレートされた個人を使用したプラセボの効果の中央値 (黒の破線)、および 10% 刻み (つまり 5% ～ 95%) の 90% 予測区間 (青のバンド) に関して指定されます。 15% ～ 85% など。治療とプラセボの AUEC は、縦の破線間の期間で比較できます。これら 2 つの AUEC 間のパーセントの差は、ホバリングラベルに文書化されます。

2 番目のパネルでは、最大 4 つの競合投与スケジュールをプラセボと比較できます。このパネルでは、ユーザーは応答中央値 (下部のキー) とプラセボ効果 (黒い破線) を確認できますが、応答の分布は確認できません。ページの右側で、ユーザーはさまざまなデータ表をページングすることにより、この研究でモデル化された RAAS コンポーネントのプラセボとの差異パーセントを比較できます。これらの比較はプラセボとの相対的なパーセンテージです。

最後のビューは、シミュレーションエンジンを駆動するモデルとソフトウェアの使用に関する一般的な推奨事項に関する単なるドキュメントです。また、アプリケーションの設計の簡単な概要も提供し、モデルを構成する R コードを完全に再現します。このビューでは、アプリケーションメニューにユーザー警告の簡単な概要も表示されます。

研究の最終検討として、シミュレーションエンジンで 4 つの投与量シナリオを直接比較しました。AM で 0.25 mg/kg q24h、PM で 0.25 mg/kg q24h、0.25 mg/kg q12h、および 0.5 mg/kg q12h です。私たちのシミュレーションアプリケーションでは、仮想 25 日間にわたって 500 回のサンプリングレートで、500 頭の犬の AUEC 中央値 (仮想トライアル間で一致) を比較するようにエンジンを設定しました。 AUEC の中央値の比較は、20 日目に 24 時間にわたって行われました。シミュレーションの長い仮想時間により、シミュレーションされた犬はベナゼプリラットの定常状態PDに到達したことが保証されました。 24 時間ごとに 0.25 mg/kg を投与した場合、投与時間に関係なく、AngII ではプラセボと比較して約 55% の減少が見られ、Ang(1-7) では 95% の増加が見られました。 0.5 mg/kg q12h のスケジュールでは、AngII ではプラセボと比較して約 80% 減少し、Ang(1-7) では 135% 増加が見られました。全体として、24 時間ごと (対 12 時間ごと) の投与では、より大きな毎日のバイオマーカーの分散が観察されました。結果の概要を表 2 にまとめ、時間経過の中央値を図 8 にプロットします。

シミュレーションの概要。このシミュレーションシナリオでは、4 つの投与スケジュールが比較されます: (1) 24 時間ごとに午前 8 時に 0.25 mg/kg。 (2) 24 時間ごと午後 8 時に 0.25 mg/kg。 (3) 0.25 mg/kg を 1 日 2 回、午前 8 時と午後 8 時に投与。 (4) 0.5 mg/kg を 1 日 2 回、午前 8 時と午後 8 時に各シナリオについて 500 人の個体をシミュレートしました (プラセボを含む合計 2500 人の個体)。曲線は、このシミュレートされた集団からの分子の時間経過の中央値です。スケジュール間の比較は、(各スケジュールの) AUC 中央値とプラセボの間のパーセント差を計算することによって行われます。結果の要約を表 2 に示します。

イヌとヒトの両方において、古典的な RAAS の過剰活性化が CHF4 の病因と発症に重要な役割を果たしています。 CHF における古典的な RAAS の過剰活性化を調節するために、両方の種でベナゼプリルなどの ACEi を使用したかなりの歴史があります 1、2、3。犬の CHF に対する ACEi の効果についての理解が深まることは、ヒトの CHF の治療管理に利益をもたらす可能性があり、またその逆も同様です 4。代替 RAAS 経路の活性化は、酵素 ACE2 による AngII から Ang(1-7) への触媒作用によって特徴付けられます。次に、Ang(1-7) は Mas 受容体を活性化します (Esteban PloS One 2009)。古典的経路の過剰活性化がCHFに及ぼす影響とは全く対照的に、代替経路の活性化は、駆出率の低下および維持、および心不全のリスクの軽減を通じて臨床転帰の改善と関連しています。

CHFの理想的な治療法は、古典的RAAS経路と代替RAAS経路の両方を調節し、古典的RAAS経路の活性を下方制御する一方、代替RAAS経路を維持または上方制御するものである13。 ACE 活性および AngII に対する ACEi の効果は、獣医学およびヒトの文献の両方でかなり詳しく特徴づけられていますが、RAAS の代替アームに対する ACEi の効果についてはほとんど知られていません。したがって、ACEi のさらなる用量最適化は、副経路に対するこの治療薬の効果を研究することにかかっています。イヌにおけるこの効果を特徴づけることは、本質的に、イヌCHFの治療管理を最適化する方法についての理解をさらに深めるとともに、ヒトCHF31への翻訳に対するACEiの分子効果についての貴重な洞察を提供する。

さらに、人間と犬の場合、ベナゼプリルの推奨用量範囲は非常に広く、CHF患者における理想的な用量については明確なコンセンサスがありません。健康な犬におけるベナゼプリルのさまざまな用量を比較したPKPD研究では、一貫した推奨事項が提供されていません。 King et al. ベナゼプリルの単回経口投与は、最大 24 時間にわたって ACE 活性を効果的に抑制し、血漿中の ACE 阻害は用量 ≥ 0.25 mg/kg とは無関係であった 17。その後の PK モデリングを使用したこれらのデータの再解析により、12 時間ごとの投与により、同じ 24 時間ごとの総用量で ACE のより大きな阻害が達成されることが示唆されました 20。その後、ハムリンとナカヤマは、ベナゼプリル 0.5 mg/kg を単回投与すると、ACE が 12 時間未満抑制されることを発見しました。最後に、心臓弁膜症の犬を対象とした最近の遡及研究では、12 時間おきの投与で転帰が改善することが示唆されました 22。

この研究では、犬の古典的RAAS経路と代替RAAS経路の両方のバイオマーカーに対するベナゼプリルの用量依存的効果を説明することにより、ベナゼプリルの最適用量における知識のギャップに対処することを試みました。これらの知識のギャップに対処するために私たちが実施した解決策は、RAAS の両アームに対するベナゼプリルの効果のモデリングおよびシミュレーションプラットフォームを構築することでした。このシミュレーションエンジンにより、代替 RAAS を維持または上方制御しながら、古典的な RAAS の実質的な下方制御の両方を生み出すベナゼプリル用量の探索が可能になります。これにより、仮想臨床試験を使用していくつかの投与計画を並べて比較し、最終的には臨床上の利点を最適化することができます。

モデルのパフォーマンスを評価する際には、いくつかの指標が使用されました。観察対予測や NPDE などの母集団レベルの適合度診断プロットは、構造の誤った仕様が非常に低いことを示しました。個々の予測に焦点を当てると、データ内のノイズや偽の傾向に過度に適合することなく、複雑な個人の変動を適合できる動的モデルがわかります。重要なのは、このような大規模なパラメーターのセットに対して、パラメーター推定の精度が非常に高かったことです。その精度を達成するには、一部のパラメーターを探索的な値に固定する必要がありましたが、これは酵素運動学モデルを使用する場合には予想される結果です。これらのパラメータの精度は高かったものの、実験による検証なしに過度に解釈すべきではないことに注意してください。

当社のシミュレーションエンジンを使用して、EU と米国で最も一般的に使用されている投与スケジュールの範囲をカバーする、0.25 mg/kg PO q24h および 0.5 mg/kg PO q12h など、いくつかの合理的な投与スケジュールを比較することを選択しました。投与スケジュール間の比較は、プラセボと比較したバイオマーカー反応の効果曲線下面積（AUEC）に基づいて行われました。

この研究では、時間生物学はベナゼプリルの投与スケジュールにささやかな役割を果たした。シミュレーションエンジンを使用してさまざまな投与量を調査すると、古典的な RAAS では夜の投与が最小の分散を生成するようであり、AngIII および AngIV PD では朝の投与が最小の分散を生成するようです。朝と夜の投与はどちらも、バイオマーカーパネル全体でプラセボと比較して同じ相対的な AUC 改善をもたらします。

比較したスケジュールのうち、古典的 RAAS バイオマーカーの最も強力な下方制御と代替 RAAS バイオマーカーの上方制御は、0.5 mg/kg PO q12h 用量のベナゼプリルで観察されました。ただし、Ang(1-7)、AngI(1-それぞれ、10)、AngII(2-8)、AngIII、およびAngIV。臨床用量の選択に情報を提供するには、古典的および代替 RAAS バイオマーカー濃度のそれぞれの変化を臨床転帰に関連付ける必要があります。

私たちのシミュレーションから得られた興味深い発見は、1 日あたりの総投与量が一定に保たれる限り、ベナゼプリルの 24 時間ごとの投与と 12 時間ごとの投与の間には一般に高い一致があるということです。例えば、0.5 mg/kg q24h および 0.25 mg/kg q12h は、RAAS に対して同様の薬力学的効果をもたらしますが、12 時間ごとの投与では、24 時間ごとの投与と比較して血漿中のアンジオテンシンの変動が少なくなりました。注目すべきことに、ヒト患者では心不全バイオマーカーの性別に関連した差異が報告されているが 32、我々の実験研究では雄犬と雌犬の間での RAAS 薬力学の有意な差異を実証できなかった。ただし、この研究ではサンプルサイズが小さいことを考慮して、これは慎重に解釈する必要があります。

著者の知る限り、これは獣医学における治療薬の投与量を最適化するために設計されたシミュレーションエンジンについての最初の記述です。ベッドサイドでの応用には実験による検証が必要ですが、モデル構造はそのような検証に容易に役立ちます。多くのパラメーターは意味のある薬理学的解釈を持っているため、直接測定可能です。例えば、ACE阻害を支配するミカエリス・メンテン反応速度パラメータは、独立して、おそらくはインビトロで測定できる可能性がある。さらに、個々の分子の動態は、in vivo での IV-PK 経時的研究で個別に測定できます。さらに、酵素の運動学的パラメーターを定義するための in vitro 研究、個々の代謝物の動態に関する in vivo 研究、ベースラインパラメーターの文献値、および乳頭区画パラメーターのアロメトリックスケーリングを組み合わせて使用することにより、このモデルは、両方の分野のベッドサイドツールに簡単に適応できます。犬と人間。その際、ヒトの CHF 患者における ACEi に対する治療反応の重要な共変量である性別や民族などの他の生理学的変数を考慮する必要がある 33,34。しかし、我々のモデルをヒトにスケールする試みにおいて含める必要があるもう一つの重要な変数は、アルブミンと同様に多くの内因性ペプチドが生体内でACE活性を抑制することが知られているという事実である35,36。実際、Ryan et al.37 の初期の報告では、多くの内因性小分子 (< 10 kDa) がすでに ACE 阻害に大きく寄与しているであろうことが示唆されています。これらの観察が犬に当てはまるかどうかはまだわかっていません。しかし興味深いことに、内因性 ACE 阻害はロバ、ヤギ、ウシの血清でも報告されています 35。

この研究には、将来のモデルの改良を導くために認識する価値のある実際的な制限がいくつかあります。第一に、我々の結果は、犬の CHF 患者を対象とした臨床試験におけるベナゼプリルの反復投与ではなく、ベナゼプリルの単回投与に応答した RAAS 活性化の実験モデルから得られたものです。また、研究のサンプルサイズは、成熟した臨床試験デザインと比較してかなり限られていました。したがって、当社のシミュレーションエンジンでは、年齢、品種、フロセミド 38 やフロセミド 38 などの RAAS を調節することが知られている他の薬剤の影響など、患者集団におけるベナゼプリルの効果に潜在的に影響を与える可能性のある複数の生理学的要因は考慮されていません。スピロノラクトン39。この情報は、モデルベースの予測を調整するために、CHF の犬患者を対象とした前向き臨床試験で提供されます。最後に、投与スケジュール間の比較を行う際には、治療期間は考慮されていませんでした。具体的には、ユーザーがシミュレーションエンジンで指定できる高用量のベナゼプリル (最大 2 mg/kg q6h) があり、実験的にはテストされていません。ただし、24 時間ごとに 1 mg/kg までの安全性は以前の研究で確立されています 22。

ベナゼプリルに反応した RAAS のこの広範な QSP モデルと、CHF および同様の疾患に対するベナゼプリルのベッドサイド最適化ツールへのそのモデルの開発は、非常に新規です。私たちのモデル用の使いやすいシミュレーションインターフェイスを開発することにより、CHF 患者における将来の研究を支援するために、犬におけるベナゼプリルの最適投与量/投与時間を最初に予測できるようになりました。私たちのツールを使用してこの原稿で紹介されている研究を超えて、シミュレーションツールは、線量の最適化に関する新しい仮説をテストするために使用され、パラメータ推定値を調整するために新しいデータが利用可能になったときに改良されることにより、科学研究の影響を継続的に拡大できます。 RAAS 活性化の実験モデルで測定したデータは、CHF の臨床転帰にまだ直接関連付けられていないため、リンク関数を使用してモデルを疾患転帰に拡張する余地があります。これは、投与量の選択における最終的な適用に必要です。最も重要な拡張は、関連するシミュレーションの選択を実験的に検証することです。このオプションは現在検討中です。このモデルベースのアプローチは現在、CHF の犬患者を対象とした今後の前向き多施設臨床試験の設計をサポートしており、シミュレータからの結果を確認し、実際の臨床情報を使用してモデルベースの予測を改良しています。この臨床試験は、異なる用量間で観察されたPKPDの違いが、自然発生的なCHFを患う犬における臨床上の利益に反映されるかどうかを確認するのに役立ちます。

実験手順は、アイオワ州立大学の関連ガイドラインおよび規制に従って実行されました。この研究は、プロトコル 19-344 に基づいてアイオワ州立大学の施設内動物管理使用委員会によって承認されました。著者らはこの研究を完了するにあたり、ARRIVE ガイドラインに準拠しました。

目的のために飼育された生後40～42ヵ月、体重9.0～13.5kgの9頭の実験用ビーグル犬（去勢雄5頭、避妊済み雌4頭）を、体重と性別に基づいてベナゼプリルの3つの経口投与グループに無作為に割り付けた。すべての犬の全身および心臓血管の健康状態は、身体検査、定期的な検査室スクリーニング（全血球計算、血清生化学分析）、血圧測定、および心エコー検査によって研究前に確認されました。

研究犬はアイオワ州立大学獣医学部の実験動物資源部門に収容された。犬は実験前に 1 か月以上施設に慣れさせました。犬は、高いゴムコーティングされた格子床の上の隣接する囲い（犬１匹当たり約２平方メートルまたはペア当たり４平方メートル）内でペアで飼育された。住宅条件は、周囲温度 18 °C、12 時間の明周期 (07:00 から 19:00)、および自由に水を摂取できるという標準化されました。集中サンプリング日（D1、D18、D35）のみ、犬を単一の飼育ユニットに分け、24 時間にわたって 8 時間ごとに水の消費量を定量化しました。

ベースラインサンプリング日（D-5、D12、D29）にサンプルを収集した後、犬に低ナトリウム食（ヒルズプリスクリプションダイエット 1 日/日、100 kcal あたりナトリウム 17 mg）を 24 時間ごとの 23 時に 5 日間与えました。 RAAS4、23、24 の安定した活性化を達成します。 D2、D35、および D36 のデータ収集後、イヌはサイクル間の 10 日間の休薬期間を開始し、その間、標準食 (ロイヤルカナンビーグルアダルト、100 kcal あたりナトリウム 110 mg) を 24 時間ごとに 09:00 に与えました。低ナトリウム食の量は、研究全体を通じて犬が同じカロリー摂取を受けるように計算されました。

この 35 日間の前向き研究は、3 つの異なるベナゼプリル投与群による 3 つの期間に分割されました: (A) 0.125 mg/kg q12hr PO、(B) 0.25 mg/kg q12hr PO、および (C) 0.5 mg/kg q24hr PO。すべての犬は、部分クロスオーバー (ABC/BCA/CAB) デザインを使用したすべての治療を受けました。犬は各時点で同じ順序でサンプリングされ、サンプリングの正確な時間が記録されました。血液サンプルの収集は、ベースラインサンプリング日（D-5、D12、および D29）、まばらなサンプリング日（0、17、および 34 日目）、集中サンプリング日（D1、D18、および D35）に分割されました。ベースラインおよびまばらなサンプリングは 07:00 に行われました。

集中サンプリング日（D1、D18、および D35）では、07:00（ベナゼプリル経口投与直前の 0 時間）から採血を開始し、+0.5、1、2、4、8、12、12.5、13 で繰り返しました。、投与後14、16、20、および24時間。ベナゼプリル（NELIO® 5 mg チュアブル錠、Ceva Sante Animale）を、0 時間の採血（すべての用量グループ）および 12 時間の採血（12 時間ごとの用量グループのみ）後の集中サンプリング日に投与しました。ベナゼプリルの用量は、1.25 mg 単位で最も近い値に計算されました。

静脈血サンプルは、6 mL シリンジに取り付けられた 1 インチ、20 ゲージまたは 22 ゲージの針を使用して外頸静脈または橈側静脈から収集されました。採血中、イヌを同じ姿勢（首を伸ばして座る）に保ち、維持した。集中サンプリング日には、各時点で約 4 mL の全血を採取し、2 mL を無添加の採取チューブに移し、2 mL を 6 mg/mL 溶液として調製したジクロルボス 11.2 μL を含むリチウムヘパリンチューブに移しました。アセトニトリル中で。ベースライン日に、約 6 mL の全血を採取し、2 mL を RAAS 分析用に無添加チューブに入れ、2 mL を全血球計算用に EDTA チューブに入れ、2 mL を血清用に無添加チューブに入れました。化学パネル。サンプリングがまばらな日には、2 mL の血液を採取し、無添加のチューブに入れました。薬物動態分析または RAAS 分析を目的としたすべてのサンプルは 15 分間遠心分離され、その後、血漿または血清が冷凍バイアルに移され、その後の分析のために -80 °C で保存されました。全血球計算または血清化学パネルのサンプルは、アイオワ州立臨床病理学研究所によって分析されました。

血漿ベナゼプリラット分析は、アイオワ州立大学分析化学研究所によって実施されました。ベナゼプリラットおよびベナゼプリラット-d5 分析標準は、トロントリサーチケミカルズ (カナダ、オンタリオ) から購入しました。ベナゼプリルおよびベナゼプリル-d5 分析標準は、Cayman Chemical (米国ミシガン州アナーバー) から購入しました。ベナゼプリラットおよびベナゼプリラット-d5 ストック標準溶液は、2:1:1 アセトニトリル:水:DMSO 中で 0.25 mg/mL に調製されました。ベナゼプリルおよびベナゼプリル-d5 ストック溶液をアセトニトリル中で 1 mg/mL に調製しました。対照ビーグル血漿は、Equitech Bio (米国テキサス州カービル) から購入しました。サンプル調製および分析方法のクロマトグラフィー部分に使用したすべての溶媒は、Fisher Scientific (Waltham MA, USA) から購入しました。

150 μL のサンプル量を、0.1 ppm のベナゼプリラット d5 溶液 15 μL で強化しました。血漿サンプルを 0.5% ギ酸を含むアセトニトリル 600 μL で沈殿させ、手で数秒間ボルテックスしました。すべてのサンプルを 10,000 rpm で 5 分間遠心分離しました。 600 μL の各サンプルを清潔な 2 mL フリップトップチューブに移しました。すべてのフリップトップチューブを CentriVap Concentrator システム (Labconco Corp.、カンザスシティ、ミズーリ州、米国) に置き、濃縮乾固しました。すべてのサンプルを 50:50 アセトニトリル:水 100 µL で再構成し、LC-MS/MS 分析の前に 10,000 rpm で 5 分間遠心分離しました。すべてのサンプルは 2 µL の注入量を使用して分析されました。

分析には、TSQ Altis 質量分析計 (Thermo Fisher Scientific、サンノゼ、カリフォルニア州、米国) と接続された Vanquish Flex LC ポンプを使用しました。ソース条件は次のとおりでした: スプレー電圧 - 3500 V、シースガス - 40.6 Arb、補助ガス - 23 Arb、スイープガス - 0.4 Arb、イオン移送管温度 - 325 °C、および気化器温度 - 350 °C。この方法の合計実行時間は 3 分でした。 Q1 と Q3 の分解能は 0.7 FWHM でした。ＣＩＤガスは２ｍＴｏｒｒに設定した。クロマトグラフィーのピーク幅は 2 秒でした。サイクルタイムは0.2秒でした。質量分析計は、陽イオンエレクトロスプレーイオン化モードで動作させた。データは、ベナゼプリラット ([M+H]+ 397.2) およびベナゼプリラット-d5 ([M+H]+ 402.2) 前駆体イオンを選択した多重反応モニタリング (MRM) 法を使用して取得されました。

分析に使用したカラムは、Hypersilgold Aq 50 × 2.1 mm、1.9 µm (Thermo Fisher Scientific、Waltham、MA、USA) でした。移動相 A は水 + 0.1% ギ酸、移動相 B はアセトニトリル + 0.1% ギ酸でした。カラムオーブンの温度は 35 °C に設定しました。クロマトグラフィー勾配は次のとおりでした: 0% B で開始し、2.0 分で 100% B まで直線的に上昇し、100% B で 0.4 分間保持し、0.01 分で 0% B まで低下し、0.59 分間保持します。。この方法の流量は 0.4 mL/分でした。

Ang I、Ang II、Ang III、Ang IV、Ang 1 ～ 9、Ang 1 ～ 7、および Ang 1 ～ 5 の平衡濃度は、商業研究所で実施される液体クロマトグラフィー - 質量分析 / 質量分析法によって血清サンプル中で定量されました。 Attoquant Diagnostics、オーストリア、ウィーン）、前述のとおり4,40。簡単に説明すると、ex vivo 平衡化後、サンプルに各アンジオテンシンの安定同位体標識内部標準を添加し、C18 ベースの固相抽出を使用して分析物を抽出しました。抽出サンプルは、多重反応モニタリングモードで XEVO TQ-S トリプル四重極質量分析計 (Waters Xevo TQ/S、マサチューセッツ州ミルフォード) と連動して動作する逆分析カラム (Acquity UPLC C18、Waters) を使用した質量分析を使用して分析されました。。内部標準を使用して、個々のサンプルのサンプル前処理手順全体にわたる分析対象物の回収率を補正しました。検体濃度は、積分シグナルが信号対雑音比 10 を超えた場合に、血清マトリックスの適切な検量線で決定された対応する応答係数を考慮して積分クロマトグラムから計算されました。イヌ血清中の検体の定量下限は 3 pmol//でした。 L (Ang I)、2 pmol/L (Ang II)、2.5 pmol/L (Ang III)、2 pmol/L (Ang IV)、2.5 pmol/L (Ang 1 ～ 7)、および 2 pmol/L (Ang 1 ～ 5)、それぞれ 41、42。

薬物動態および薬力学のデータは、モデルの準備のために R 4.0.243 にインポートされました。投与単位と測定単位間の一貫性を維持するために、すべての濃度データはリットルあたりのマイクロモルに変換されました。塩酸ベナゼプリルおよびベナゼプリラートの分子量は、PubChem から取得しました 44,45。

以前の研究からの過去の対照データが、プラセボ群の代わりに使用されました23。フィッティング中にこのベースラインに対するパラメータを参照した後、生成されたすべてのプラセボシミュレーション応答は、すべてのバイオマーカー応答の同時モデリングから推定されたパラメータを備えたベースライン時間生物学関数と同等でした。

記録されたデータ (yij) は Monolix 20120 R1 (Lixoft、フランス) にインポートされ、確率的近似期待値最大化アルゴリズム (SAEM) を介して母集団パラメーター (μ) と分散を推定するために使用されました 46。個々のパラメータ (ϕi) は、マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 手順を使用して推定された個々の事後分布のモードを介して決定されました。 NLME モデルは、以前に説明したように記述されました (式 7)47,48。

j 番目の時点 (時間 (tij)) における i 番目の個人のモデル予測 (F(ϕi, βi, tij)) は、個々のパラメーターと個々の共変量 (βi) を使用してパラメーター化されました。残差は G(ϕi, tij) · εij としてモデル化されました。ここで、G は比例誤差分布と加算誤差分布の算術結合です。

個々のパラメーターは、母集団パラメーター、個人間変動 (ηi)、および個人間変動関数 h(μ, ηi, βi) を介した個々の共変量の関数としてモデル化されました。個人変動は、平均 0、分散共分散行列 Ω、分散 ω2 の正規分布でモデル化されました。通常、h(μ, ηi, βi) は、ϕi が 0 と 1 の間に制限されている場合には、対数正規リンク関数 (式 8) またはロジット正規リンク関数 (式 9) になります。

システム薬理学モデルは、2 つの連続するフェーズで構築されました。まず、データ内の基本的な生物学的変動を捕捉するために、最小限のパラメータ化を備えた主に経験的な PKPD モデルが構築されました。実際には、これには、基本的な 1、2、または 3 コンパートメントモデルをベナゼプリラトの薬物動態に適合させ、その後、さまざまな間接的および直接的応答モデルを介して PK を RAAS バイオマーカー濃度に関連付けることが必要でした。可能な限り、直接効果モデルよりも間接効果モデルを選択し、コンパートメントの数を減らして、モデルの適合中に推定されるパラメーターの総数を削減しました。

次に、反復的な方法で、モデルのコンポーネントがより機械的な構造に置き換えられました。これを行うために、代替および古典的な RAAS 経路を定義するペプチドのカスケードをモデル化しました。また、肝臓と腎臓を介したアンジオテンシンのクリアランス、非特異的血漿結合、初回通過代謝、部位特異的代謝などの重要な生物学的システムを含めるように数学的モデルを拡張できるかどうかもテストしました。モデル構造の一部のコンポーネントとパラメーターは、関連する生物学的システムへの忠実性を維持するために、文献または探索的な値に任意に固定されました。たとえば、我々のモデル方程式は、AngII の生成がアンジオテンシン変換酵素による AngI の触媒作用と常に 1 対 1 に比例するように書き直されました。最終モデルは、実験データへの適合を損なうことなく、パラメータ推定の精度を可能な限り向上させるために、さまざまな算術単純化とパラメータ検索の最適化を通じて洗練されました。パラメータ推定値に対する体重、性別、ナトリウム摂取量、およびベナゼプリル用量の重要性は、Monolix 2020 R1 に実装されている自動ピアソン相関検定および ANOVA 法を使用してさらに評価されました。

実験データは照合され、データ探索、モデル開発、評価のために 2020R1 Monolix Suite にインポートされました。適合の質は、標準的な適合度診断（観察対予測、残差の散布図など）、および修正ベイジアン情報基準（BICc）などの適合の数値要約を使用して評価されました。パラメーター推定の精度は、残差標準誤差 (RSE%) を使用して決定されました。

正規化予測分布誤差（NPDE）は、研究デザインが投与群に関して不均一である場合に、モデルの誤った仕様を評価するために推奨されます49。この研究では、さまざまな投与スケジュールの下でいくつかの異なる研究グループを設けました。したがって、より従来の視覚的予測チェックではなく、適合の質を決定するために NPDE が選択されました。実際には、NPDE は観測の下で各平均予測における予測の分布のパーセンテージを評価するため、不均一な一様な分布が形成されます。したがって、逆累積分布関数を各値に適用して、確率密度関数対人口予測を取得します。

シミュレーションアプリケーションに関連するすべてのプログラミングは R v4.0.243 で書かれています。モデルは、臨床試験をシミュレートするために、Mlxtran (Monolix Suite 2020R1) からドメイン固有言語および R パッケージ、Odin v1.2.150 に翻訳されました。 Odin は、ODE ソルバー、R パッケージ、deSolve v1.3051 および dde v1.0.152 用のインターフェイスを提供します。 Odin が使用されたのは、他の R パッケージよりも大規模な ODE システムを解決する能力が優れているためです。

最後に、臨床試験をシミュレーションするためのアプリケーションが Shiny v1.6.0 で構築されました。 Shiny は、R コードから HTML アプリケーションを自動的に生成する R パッケージです。すべての Shiny アプリケーションは、(1) ユーザーが Shiny アプリケーションをホストするサーバーと呼ばれるコンピュータと対話できるようにする HTML ベースのグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) を生成し、(2) サーバー上で R コードを実行するように設計されています。ユーザーの GUI との対話。シミュレーターの使用を容易にするために、Web サイトサーバー上で R で臨床試験シミュレーションのモダリティを指定 (つまり、用量、投与間隔、試験のサイズなどのパラメーターを定義) できるユーザーフレンドリーな GUI が開発されました。

この研究中に生成されたデータは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

BENCH (犬の心臓病におけるベナゼプリル) 研究グループ。うっ血性心不全の犬の生存期間と臨床症状に対するベナゼプリルの効果：多施設共同、前向き、無作為化、二重盲検、プラセボ対照、長期臨床試験の結果。 J.獣医。カーディオール。 1(1)、7–18 (1999)。

記事 Google Scholar

JA ウッドフィールド心不全の犬におけるエナラプリルの管理された臨床評価: 協力獣医エナラプリル研究グループの結果 COVE 研究グループ。 J.獣医。インターン。医学。 9(4)、243–252 (1995)。

記事 Google Scholar

Swedberg, K. エナラプリルで治療された患者の重度心不全における長期生存。コンセンサス I. Eur の 10 年間の追跡調査。 Heart J. 20(2)、136–139 (1999)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

モケル、JP et al. 犬におけるベナゼプリルによるアンジオテンシン変換酵素 (ACE) 阻害療法後のレニン - アンジオテンシンアルドステロンバイオマーカーの薬物動態学的/薬力学的モデリング。薬局。解像度 32(6)、1931 ～ 1946 年 (2015)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Seifarth, C.、Trenkel, S.、Schobel, H.、Hahn, EG & Hensen, J. 本態性高血圧症と原発性アルドステロン症の鑑別診断におけるアルドステロンおよびレニン濃度に対する降圧薬の影響：降圧薬と原発性アルドステロン症。クリン。内分泌。 57(4)、457–465 (2002)。

記事 CAS Google Scholar

チョバニアン、AV 他。高血圧の予防、検出、評価、治療に関する合同国内委員会の第 7 報。高血圧症 42(6)、1206–1252 (2003)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Pacurari, M.、Kafoury, R.、Tchounwou, PB & Ndebele, K. 血管炎症とリモデリングにおけるレニン-アンジオテンシン-アルドステロン系。内部。Ｊ．インフラム． 2014、1–13 (2014)。

記事 Google Scholar

Tummala、PE et al. アンジオテンシン II はラットの血管系で血管細胞接着分子 1 の発現を誘導します。レニン - アンジオテンシン系とアテローム性動脈硬化との潜在的な関連性。回覧 100(11)、1223–1229 (1999)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Qi、Y.ら。アンジオテンシン II 2 型受容体の適度な心臓選択的過剰発現は、虚血性損傷から心臓機能を保護します。AT 2 受容体の過剰発現による心臓保護。経験値生理。 97(1)、89–101 (2012)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Regulski、M. et al. アンジオテンシン変換酵素阻害剤の化学と薬理学。 CPD。 21(13)、1764–1775 (2015)。

記事 CAS Google Scholar

Toutain、PL & Lefebvre、HP アンジオテンシン変換酵素阻害剤の薬物動態学および薬物動態学/薬力学関係。 J.獣医。薬理学。それで。 27(6)、515–525 (2004)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Ames, MK、Atkins, CE & Pitt, B. レニン-アンジオテンシン-アルドステロン系とその抑制。 J.獣医。インターン。医学。 33(2)、363–382 (2019)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Larouche-Lebel, É.、Loughran, KA、Huh, T. & Oyama, MA 心臓病の犬の血漿平衡アンジオテンシンペプチド濃度に対するアンジオテンシン受容体遮断薬とアンジオテンシン変換酵素 2 の効果。 J.獣医。インターン。医学。 35(1)、22–32 (2021)。

論文 PubMed Google Scholar

Patel、VB、Zhong、JC、Grant、MB、および Oudit、GY 心不全におけるレニン - アンジオテンシン系の ACE2/アンジオテンシン 1-7 軸の役割。円解像度 118(8)、1313–1326 (2016)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

アイゼンバーグ MJ およびジョイア LC うっ血性心不全におけるアンジオテンシン II 受容体拮抗薬: 心臓学の概説。カーディオール。改訂 14(1)、26–34 (2006)。

論文 PubMed Google Scholar

Silveira、KD et al. アドリアマイシン誘発性腎症のマウスモデルにおけるアンジオテンシン-(1-7) Mas 受容体の活性化の有益な効果。 PLoS ONE 8(6)、e66082 (2013)。

論文 ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

King, JN、Mauron, C. & Kaiser, G. ベナゼプリル、ベナゼプリラットの活性代謝物の薬物動態、およびイヌへの単回および反復投与後の血漿アンジオテンシン変換酵素活性の阻害。午前。 J.獣医。解像度 56(12)、1620–1628 (1995)。

CAS PubMed Google Scholar

著者/タスクフォースメンバーら 2008 年急性および慢性心不全の診断および治療のための ESC ガイドライン: 欧州心臓病学会の 2008 年急性および慢性心不全の診断および治療のためのタスクフォース。 ESC 心不全協会 (HFA) と共同で開発され、欧州集中治療医学会 (ESICM) によって承認されています。ユーロ。 Heart J. 29(19)、2388–2442 (2008)。

記事 Google Scholar

キーン、BW et al. 犬の粘液腫性僧帽弁疾患の診断と治療に関するACVIMコンセンサスガイドライン。 J.獣医。インターン。医学。 33(3)、1127–1140 (2019)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Toutain, PL, Lefebvre, HP & King, JN 犬におけるベナゼプリラットの性質と効果を、薬物動態学/薬力学モデリングのアプローチで再考しました。Ｊ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．経験値それで。 292(3)、1087–1093 (2000)。

CAS PubMed Google Scholar

Hamlin, RL & 中山, T. 正常なビーグル犬における 5 種類のアンジオテンシン変換酵素阻害剤のいくつかの薬物動態パラメーターの比較。 J.獣医。インターン。医学。 12(2)、93–95 (1998)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Ward, JL、Chou, Y.、Yuan, L.、Dorman, KS & Mochel, JP 心疾患の犬の長期転帰に対するアンジオテンシン変換酵素阻害剤の用量依存的効果の遡及的評価。 J.獣医。インターン。医学。 35(5)、2102–2111 (2021)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

モケル、JP et al. 犬のレニン-アンジオテンシン-アルドステロン系の時間生物学: 血圧および腎臓生理学との関係。クロノビオール。内部。 30(9)、1144–1159 (2013)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

モケル、JP et al. 犬のレニン活性、尿中電解質、血圧の時間生物学に対する給餌スケジュールの影響。クロノビオール。内部。 31(5)、715–730 (2014)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Monolix のデータセットを定義します。 Monolix 2017。 https://monolix.lixoft.com/data-and-models/creating-data-set/ (2021 年 12 月 15 日にアクセス)。

マレー、JD 6.1 酵素反応速度論: 基本的な酵素反応。数理生物学 I の入門。第3版 175-8。（スプリンガー、17歳）。

マサチューセッツ州フェルムリー、メイン州モリス、デラウェア州メイジャーメカニズムに基づく薬力学モデリング。方法Ｍｏｌ．バイオル。 929、583–600 (2012)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

KEGG 経路: レニン-アンジオテンシン系 - ホモサピエンス (ヒト)。 https://www.genome.jp/pathway/hsa04614 (2022 年 1 月 31 日にアクセス)。

Bodineau, L.、Frugière, A.、Marc, Y.、Claperon, C. および Llorens-Cortes, C. 中枢作用性降圧剤としてのアミノペプチダーゼ A 阻害剤。ハートフェイル。改訂版 13(3)、311–319 (2008)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Danziger、RS 動脈性高血圧症におけるアミノペプチダーゼ N。心不全。改訂版 13(3)、293–298 (2008)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

シュナイダー、B.ら。獣医学と人間の医学の間のモデルベースの逆変換: One Health イニシアチブ: モデルベースの逆変換薬理学。 CPT ファーマコメトリクスシステム薬理学。 7(2)、65–68 (2018)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Cediel、G. et al. 心不全バイオマーカーにおける性別による違い。フロント。心臓血管。医学。 5(7)、617705 (2021)。

記事 Google Scholar

Falconnet, C.、Bochud, M.、Bovet, P.、Maillard, M. & Burnier, M. アフリカ系高血圧患者におけるアンジオテンシン変換酵素阻害剤および利尿剤に対する反応の性差。Ｊ．ハイパーテンス。 22(6)、1213–1220 (2004)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

リー、JSら。小児におけるアンジオテンシン変換酵素阻害剤に対する血圧反応の人種差：メタ分析。クリン。薬理学。それで。 84(3)、315–319 (2008)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ファギャス、M.ら。レニン-アンジオテンシン-アルドステロン系 (RAAS) の新しい視点 I: 内因性アンジオテンシン変換酵素 (ACE) 阻害。 PLoS ONE 9(4)、e87843 (2014)。

論文 ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

ファギャス、M.ら。レニン-アンジオテンシン-アルドステロン系 (RAAS) II の新しい視点: アルブミンはヒトのアンジオテンシン変換酵素 (ACE) 活性を抑制します。 PLoS ONE 9(4)、e87844 (2014)。

論文 ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ryan, JW、Martin, LC、Chung, A. & Pena, GA アンジオテンシン変換酵素 (キニナーゼ II) の哺乳動物阻害剤。上級経験値医学。バイオル。 120B、599–606 (1979)。

CAS PubMed Google Scholar

Bieth, B.、Bornkamp, B.、Toutain, C.、Garcia, R. & Mochel, JP 多重比較手順とモデリング: 獣医薬理学における用量反応関係を評価するための多用途ツール - フロセミドのケーススタディ。 J.獣医。薬理学。それで。 39(6)、539–546 (2016)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

ピット、B.ら。重度の心不全患者の罹患率と死亡率に対するスピロノラクトンの影響。ランダム化アルダクトン評価研究の研究者。Ｎ．Ｅｎｇｌ． J.Med. 341(10)、709–717 (1999)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Adin、D. et al. アンジオテンシン変換酵素遺伝子多型を有する犬におけるアンジオテンシン変換酵素阻害剤投与前後のレニン-アンジオテンシンアルドステロンプロファイル。 J.獣医。インターン。医学。 34(2)、600–606 (2020)。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

Guo、Z.ら。原発性アルドステロン症患者におけるアルドステロン/レニン比およびアルドステロン/アンジオテンシン II 比に対するラミプリルの効果。高血圧症 76(2)、488–496 (2020)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Guo、Z.ら。原発性アルドステロン症の診断における平衡アンジオテンシン II の測定。クリン。化学。 66(3)、483–492 (2020)。

論文 PubMed Google Scholar

/bin/windows/base/old/4.0.2 のインデックス。 https://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/4.0.2/ (2021 年 12 月 10 日にアクセス)。

パブケム。塩酸ベナゼプリル。 https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/5362123 (2022 年 1 月 31 日にアクセス)。

パブケム。ベナゼプリラット。 https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/5463984 (2022 年 1 月 31 日にアクセス)。

Monolix Methodology、非線形混合効果モデルの解析用ソフトウェア。 (2014) http://lixoft.com/wp-content/uploads/2016/03/monolixMethodology.pdf (2020 年 5 月 10 日にアクセス)。

Pelligand, L.、Soubret, A.、King, JN、Elliott, J. & Mochel, JP 非線形混合効果を使用した大規模な薬物動態データのモデリング: 獣医学薬理学におけるパラダイムシフト。猫におけるロベナコキシブのケーススタディ。 CPT ファーマコメトリクスシステム薬理学。 5(11)、625–635 (2016)。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Sheiner, LB & Ludden, TM 人口薬物動態/動態*。アンヌ。ファーマコル牧師。有毒。 32(1)、185–209 (1992)。

論文 CAS PubMed Google Scholar

Mentré, F. & Escolano, S. 非線形混合効果モデルの評価における予測の不一致。Ｊ．Ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔ．ファーマカディン。 33(3)、345–367 (2006)。

論文 PubMed Google Scholar

FitzJohn、R.、Jombart、T.、科学 IC、医学 T、および。 odin: ODE の生成と統合。 (2021) https://CRAN.R-project.org/package=odin (2021 年 12 月 10 日にアクセス)。

Soetaert K、Petzoldt T、Setzer RW、ddaspk.f PNB (ファイル、dvode.f、zvode.f)、他。 deSolve: 微分方程式の初期値問題のソルバー (「ODE」、「DAE」、「DDE」) (2021) https://CRAN.R-project.org/package=deSolve (2021 年 12 月 10 日にアクセス)。

FitzJohn、R.、Hinsley、W.、サイエンス IC、医学 T、および。 dde: 遅延微分方程式を解きます。 (2020) https://CRAN.R-project.org/package=dde (2021 年 12 月 10 日にアクセス)。

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著者らは、研究の後方支援についてブルゴワ・モシェル博士と、薬力学データの定量分析についてオリバー・ドメニグ博士に感謝したい。

この研究への資金提供は Ceva Sante Animale によって行われました。

アイオワ州立大学獣医科 SMART 薬理学医学、2448 Lloyd、1809 S Riverside Dr.、エイムズ、アイオワ州、50011-1250、米国

ベンジャミン K. シュナイダー & ジョナサン P. モケル

獣医臨床科学、アイオワ州立大学、エイムズ、アイオワ州、50011-1250、米国

ジェシカ・ウォード & サマンサ・ソティロ

Ceva Santé Animale、33 500、リブルヌ、フランス

キャサリン・ガレッリ＝パール、エミリー・ギヨ、マーク・プリカスキー

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BKS: 方法論、調査、形式的分析、ソフトウェア、検証、視覚化、執筆 - 原案の準備。 JW: 概念化、データのキュレーション、調査、執筆 - 原案の準備。 SS: データのキュレーション、調査、執筆 - レビューと編集。 CGP、MP: 概念化、調査、執筆 - レビューと編集。 EG: 概念化、調査、執筆 - 原案の準備。 JPM: 監督、プロジェクト管理、概念化、方法論、調査、資金調達、リソース、正式な分析、検証、執筆 - 原案の準備。

ジョナサン P. モケルへの通信。

著者のJPMとJWはCeva Sante Animaleのコンサルタントを務めており、コンサルティング、専門家の証言、旅行、主要オピニオンリーダー（KOL）としての奉仕に対して報酬と謝礼を受け取っている。著者の Garelli-Paar、Guillot、Prikazsky は Ceva Sante Animale の従業員です。著者の SS と BKS には利益相反がありません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Schneider, BK、Ward, J.、Sotillo, S. 他ブレークスルー: トランスレーショナル心臓血管医学における ACE 阻害剤の用量最適化のための、クラス初の仮想シミュレーター。 Sci Rep 13、3300 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-30453-x

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受信日: 2022 年 11 月 21 日

受理日: 2023 年 2 月 23 日

公開日: 2023 年 2 月 26 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-30453-x

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