薬物およびその分解生成物の定量化

さまざまな人口統計学的特徴 (年齢、体重、または除脂肪体重) を持つ患者に効果的な薬物療法を行うには、薬物の投与量に関する情報が不足していることがよくあります。

薬物の作用の予測可能性は、遺伝的素因によってさらに損なわれます。 遺伝的変異の影響が実証されたとしても、通常、患者のそれぞれの特徴は不明です。

たとえば、「古い」細胞増殖抑制薬である 5-フルオロウラシルの研究 (Gamelin et al., 2008) は、その遺伝的依存性の有効性を示しています。

患者の約 3 分の 1 でのみ、濃度が望ましい治療範囲 (体表に合わせた投与量) に達します。

特に重篤な患者の薬物動態に関する情報は著しく不足しています。

これらの患者は、現代の薬物承認研究では除外されていますが、薬物によっては、重度の腎機能障害、腎代替療法、重度の肝機能障害、敗血症または多臓器不全の多くの患者が後で物質を取得する可能性があると予想されます.

選択された集団における薬物の特定の薬物動態に関するこの知識のギャップは、新薬だけでなく、何十年もの間治療に使用されてきたものにも存在します。

特に薬物動態に対する体重と肝機能の影響については、データが非常に少ないです。 後者については、重度の肝機能障害患者に関するデータを検索する際に、データの不足が特に顕著です。 特定の薬剤に関する時折のデータが利用可能である場合、ほとんどの物質について、これらは安全な投与計画を開発するのに十分ではありません。 5-フルオロウラシルの前述の例について。 さらに、多くの薬物について、腎機能障害または腎代替療法における信頼できる薬物動態データは利用できません。 利用可能なデータは一般に肝不全よりもはるかに優れていますが、特に腎不全における代謝物の薬物動態に関するデータの欠如は、そのような代謝物が活性であり、効果に重要な役割を果たしているため、関連性があるかもしれません。副作用を担当。 例として、ドイツにおける薬物の投与問題に関する法的拘束力のある文書である「Fachinformation」(2012 年 4 月 30 日現在) が添付されています。 この表は重要な薬剤の選択を提供しますが、すべてを網羅しているわけではありません。

病院では、主に重症患者が治療され、いくつかの薬が同時に投与されます。 このように、薬物間相互作用の問題が注目されています。 古くから知られている薬の予想外の新しい臨床的相互作用、または既知の物質と新しい物質との相互作用が報告されています。 最近の例は、数十年にわたって使用されてきた併​​用薬であるコトリモキサゾールによって引き起こされる相互作用です (Antoniou et al., 2011)。

要約すると、薬物療法では、in vivo 血漿および酒の薬物濃度の定量化と、薬物の薬物動態に対するさまざまな特性の影響の定量化の両方に対する高い需要があると言えます。 したがって、ケルン大学病院で使用される広範囲の物質の濃度を、それぞれの代謝物を含めて測定する必要があります。 血漿と CSF (中枢神経系に影響を与えると考えられる薬物) の両方の濃度が定量化されます。 高感度かつ選択的な液体クロマトグラフィー - タンデム質量分析法 (LC-MS/MS) 法が利用可能になったことにより、このスクリーニングアプローチが可能になり、測定可能な物質の数が大幅に増加しました。 私たちのプロジェクトの最初の焦点は、抗感染薬、抗腫瘍薬、および抗精神病薬です。