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          <dc:title>2 －コンパートメントモデルと見かけの酵素阻害活性を仮定した薬物間相互作用の予測法の有用性についての検討</dc:title>
          <dc:title>Investigation into the Usefulness of 2-Compartment, Model-Assisted,Static Overall Inhibition Activity-Based Drug-Drug Interaction Prediction Methods</dc:title>
          <dc:creator>伊賀, 勝美</dc:creator>
          <dc:creator>445</dc:creator>
          <dc:creator>イガ, カツミ</dc:creator>
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          <dc:creator>Iga, Katsumi</dc:creator>
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          <dc:description>AN0016561X-20190930-67</dc:description>
          <dc:description>ラメルテオンとフルボキサミンとの併用により生じた異常に大きな相互作用については、規制当局が推奨するいかなる方法を用いてしても、予測が困難であった（過小予測となる）。その主な原因として、Well-stirredモデルを仮定したこれまでの方法によれば、ラメルテオンのような肝アベイラビリティ（Fh）が小さな薬物（Victim）においては、相互作用により生じるFhの増分を無視してしまうことによるものであることが示された。Tube法がそれを回避する最良の手段であることが示された。
相互作用の予測に際しては、これまでに生理学的モデル（PBPKモデル）を基本にした方法（多くのIn vitro試験から得られる特性をIn vivoへとbottom upしていく方法）が推奨されてきたが、その結果、予測はますます複雑化し、むつかしいものになってきており、世界の製薬研究者の悩みの種となっているが、本研究により提案された方法（2-コンパートメントAi,overall法：2-Comp Ai,overall法）は非常に単純なもので、着目する相互作用とその他の薬物の相互作用との間でのデータの橋渡しを可能とする応用度の高いものであることが、CYP1A2 およびCYP3A4が関与する相互作用のシミュレーションを通じて示された。
本研究により提案された2-Comp Ai,overall法は今後のこの分野の研究を飛躍的に発展させるものと期待される。</dc:description>
          <dc:description>論文</dc:description>
          <dc:description>departmental bulletin paper</dc:description>
          <dc:publisher>京田辺</dc:publisher>
          <dc:publisher>同志社女子大学学術情報部</dc:publisher>
          <dc:date>2017-12-26</dc:date>
          <dc:format>application/pdf</dc:format>
          <dc:identifier>同志社女子大學學術研究年報</dc:identifier>
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          <dc:identifier>Doshisha Women's College of Liberal Arts annual reports of studies</dc:identifier>
          <dc:identifier>AN0016561X</dc:identifier>
          <dc:identifier>04180038</dc:identifier>
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