ベイジアン予測によるタクロリムスの投与量の最適化 (OPTIMUS)

当院で腎移植患者を対象に行った遺伝子多型研究の結果、CYP3A5*3およびCYP3A4*22の一塩基多型（SNP）がTac曝露に及ぼす影響が明らかになりました。 これらの結果から、個人間変動の説明変数として CYP3A5 * 3 および CYP3A4 * 22 多型とヘマトクリットを含む、最初の母集団薬物動態モデルが開発されました。 私たちの集団モデルに基づいて、シミュレーションツールを使用して、6-10 ng/mL の範囲内の Co 値に基づいて治療目標に到達した患者のパーセンテージは、達成された Co に従って経験的に従来の投与量の戦略に従って投与された後に決定されました。 . 従来の投与量による 50 Co 値のシミュレーションにより、各ケースで治療目標に到達した患者の割合と信頼区間を決定することができました。 患者の 40% は治療目標に達しませんでした。 2 つの多型のクラスターに基づいて、暴露された患者または暴露されていない患者の割合は、それぞれ代謝が遅いか速いかによって異なりました。 Tac PK のこの高い変動性により、Tac posology の個別化は、以前に開発された集団モデルに従って初期用量を計算し、その後の用量を調整することによって、遺伝子型決定を含むベイジアン近似による Tac Co の関数として計算されました。およびヘマトクリットは、移植直後の治療開始から薬物への最適な曝露を達成するために大きく貢献し、Co-achievedで観察される変動性を減らすことができます。これは、代謝プロファイルが遅い患者と速い患者にとって特に重要です。 これらすべてが、悪影響を最小限に抑え、標的集団での有効性を高め、急性拒絶反応のリスクを軽減し、関連するコストを削減することに貢献する可能性があります。

本研究では、de novo 患者への適用のためにファーマコゲノミクスを組み込む予定です。これにより、ターゲット Co の値と、免疫抑制療法の開始以来、患者は効率を改善し、副作用を減少させます。