3 курс / Фармакология / Диссертация_Ромодановский_Д_П_Разработка_требований_для_оценки_фармакокинетики

ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Для достижения поставленной цели и сформулированных задач в рамках диссертационной работы проведено комплексное аналитическое исследование, которое состояло из сравнительного анализа нормативных документов, научных публикаций и систематического обзора результатов официальных рандомизированных исследований биоэквивалентности, выполненных в соответствии с правилами надлежащей клинической практики и принципами доказательной медицины. Систематический анализ включал сравнительный анализ фармакокинетики лекарственных препаратов, оценку гендерных различий и факторов, ассоциированных с результатами биоэквивалентности.

Систематический обзор проведен с использованием разработанной методологией,

позволяющей исключить случайные и систематические ошибки. В систематическом обзоре использованы стандартизированные методы отбора и проверки результатов исследований с помощью актуальных методов математической и статистической оценки, применяемых в сравнительных рандомизированных фармакокинетических исследованиях. План-схема работы представлена на рисунках 8 и 9.

1. Сравнительный анализ нормативных документов и научных публикаций в

отношении оценки биоэквивалентности ЛП с высокой внутрииндивидуальной вариабельностью фармакокинетических параметров, препаратов – аналогов эндогенных соединений и препаратов с узким терапевтическим диапазоном в рамках актуальной научной концепции терапевтической эквивалентности для определения их взаимозаменяемости.

Вкачестве источников информации (объектов исследования) использованы научные публикации; российские, зарубежные и международные нормативные правовые документы (и их проекты).

Вкачестве методов исследований использованы библиографический поиск;

системный анализ источников информации: анализ научных публикаций, анализ зарубежных и отечественных нормативно-правовых документов; SWOT анализ согласно риск-ориентированной модели планирования клинических исследований.

В результате поиска отобрали 111 различных нормативных документов и экспертных отчетов из которых вопросам высоковариабельных препаратов был посвящены

37 документов, препаратам с узким терапевтическим диапазоном - 39, препаратам аналогам эндогенных соединений – 26, гендерным различиям – 2, прочие 27 документов посвящены общим вопросам регулирования обращения лекарственных средств, таким как разработка воспроизведённых ЛП, и их in vivo и in vitro изучение. Часть нормативных документов содержала информацию по нескольким рассматриваемым вопросам.

61

В том числе проведен сравнительный анализ регуляторных документов Администрации по пищевым продуктам и лекарственным средствам США (FDA),

Европейского агентства по лекарственным средствам (ЕМА), Всемирной организации здравоохранения (WHO), Евразийской экономической комиссии (ЕЭК), Канадского регулятора обращения лекарственных средств (Health Canada), Японского национального института медицинских наук (NIHS), Российской Федерации, посвященных вопросам:

-биофармацевтической разработки синтетических пероральных воспроизведённых ЛП немедленного и модифицированного высвобождения;

-планирования и оценки результатов исследований биоэквивалентности ЛП с высокой внутрииндивидуальной вариабельностью фармакокинетических параметров, узким терапевтическим диапазоном и препаратов аналогов эндогенных соединений;

-оценки влияния гендерных различий на фармакокинетику воспроизведенных ЛП;

-возможности замены исследований биоэквивалентности in vivo на сравнительные исследования in vitro (процедура «biowaiver») при фармацевтической разработке, при регистрации и в случае пострегистрационных изменений синтетических пероральных воспроизведённых ЛП немедленного и модифицированного высвобождения.

Проведен библиографический поиск в базах данных MEDLINE (PubMed), Google, Researchgate (глубина поиска — с 1990 по 2019 гг.) в зависимости от поставленных в работе задач по ключевым словам: interchangeable, interchangeability, innovator product, brand medications, generic medications, generic substitution, biosimilar, bioequivalence, bioinequivalence, biowaiver, dissolution test, biopharmaceutics classification system, intraindividual variability, highly variable drugs, endogenous compound, endogenous drugs, narrow therapeutic drugs, pharmacokinetics gender differences.

Врезультате поиска отобрали 423 источника информации (58 источников посвящены вопросам высоковариабельных препаратов, 58 - препаратам с узким терапевтическим диапазоном, 25 - препаратам аналогам эндогенных соединений, 28 -

вопросам гендерных различий фармакокинетики воспроизведенных ЛП, 254 - общим вопросам взаимозаменяемости, биофармацевтики, фармакокинетики и исследованиям биоэквивалентности).

Проведен сравнительный систематический анализ научных публикаций,

посвящённых вопросам планирования и оценки результатов исследований биоэквивалентности ЛП с высокой внутрииндивидуальной вариабельностью фармакокинетических параметров, узким терапевтическим диапазоном и препаратов аналогов эндогенных соединений; оценки влияния гендерных различий на фармакокинетику воспроизведенных ЛП. Согласно SWOT анализу выявлено 28 факторов

62

связанных исходами исследований БЭ.

Стоит отметить, что работа не является исчерпывающим анализом всех имеющихся в настоящее время данных по вышеуказанным вопросам, а обобщает лишь актуальный зарубежный опыт и ключевые публикации в этих областях.

2. Систематический обзор исследований биоэквивалентности.

Анализ фармакокинетики.

Методика сбора дынных носила проспективно-ретроспективный характер.

Материал диссертации собран за период 2008 - 2019 г.

Проанализирована база данных официальных отчетов исследований ФГБОУ ВО

«ЯГМУ» Минздрава России, отобрано 11 проспективных исследований биоэквивалентности воспроизведенных лекарственных препаратов, выполненных в ФГБОУ ВО «ЯГМУ» Минздрава России. Результаты исследований были ослеплены и обезличены, включая торговые наименования лекарственных препаратов,

идентификационные данные исследований и данные о добровольцах. Проводился анализ только параметров фармакокинетики и факторов, влияющих на результаты оценки биоэквивалентности.

Ретроспективный анализ проведен по базе данных официальных отчетов исследований биоэквивалентности ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России согласно официальному разрешению. Отобрано 279 исследований биоэквивалентности воспроизведенных лекарственных препаратов. Все наблюдения зашифрованы с целью не допустить нарушения конфиденциальности данных, представляемых на экспертизу ФГБУ

«НЦЭСМП» Минздрава России.

Все 290 исследований соответствовали правилами надлежащей клинической практики, принципам доказательной медицины и законодательству Российской Федерации.

На рисунке 10 представлена схема анализа. 287 исследований были с простым перекрестным дизайном в двух периодах, с двумя режимами терапии в двух последовательностях (так называемые 2х2х2 исследования) при однократном приеме натощак исследуемого препарата и препарата сравнения. 2 исследования были выполнены с неполным повторным дизайном с двумя режимами терапии в двух последовательностях в трех периодах (2х2х3), и 1 исследование с полным повторным дизайном с двумя режимами терапии в двух последовательностях в четырех периодах (2х2х4).

Рандомизационные схемы приема, исследуемого и рефренного препаратов, были индивидуальны в каждом исследовании, но во всех исследованиях каждый субъект принимал и исследуемый, и референтный препарат с периодом отмывки между приёмами.

В общей совокупности в исследования были включены 7985 здоровых добровольцев

63

(5399 мужчин и 2586 женщин) в возрасте 18-45 лет. Таким образом, были проанализированы более 31940 наборов данных (для параметра Cmax и для параметра AUC,

для каждого препарата и каждого субъекта).

Использованы следующие методы анализа:

-аналитический метод (включая общенаучные методы познания - методы индукции

идедукции, наблюдения и сравнения и др.) описания и обобщения данных ФК ЛП.

-метод экспертной оценки эффективности и безопасности ЛП – оценка эквивалентности в соответствии с разработанным алгоритмом и методологией.

-математический, статистический («STATISTICA» (версия 6.0), SPSS Statistics (версия 25), модули PowerTOST и ReplicateBE (начиная с версии 1.3-3) пакета статистических программ R). В рамках анализа провели расчет основных фармакокинетических параметров Cmax, AUC и tmax, их усредненные значения, значения внутрииндивидуальной вариабельности для каждого исследования и взвешенные средние полученных коэффициентов внутрииндивидуальной вариабельности (CVintra pooled). AUC

рассчитывали методом трапеций в интервале времени от 0 до момента отбора биоматериала с концентрацией аналита выше нижнего предела количественного определения аналитического метода.

Фармакокинетические параметры Cmax, AUC были логарифмически преобразованы и подвергнуты дисперсионному анализу (Analysis of variance (ANOVA)). В дисперсионный анализ были включены следующие факторы, вносящие вклад в наблюдаемую вариацию данных: последовательность приема препаратов, различия между субъектами, периоды исследования, различия между препаратами. На основании полученных значений остаточной вариации MSE были рассчитаны значения CVintra для каждого параметра по формуле:

= √[exp ( ) − 1] 100.

Для CVintra pooled также рассчитана верхняя граница 80% доверительного интервала,

как наиболее приемлемая оценка внутрииндивидуальной вариабельности лекарственного средства по данным метаанализа нескольких исследований биоэквивалентности. Данную оценку можно рекомендовать использовать для расчета размера выборки в исследованиях биоэквивалентности.

Анализ гендерных различий фармакокинетики воспроизведённых ЛП в сравнении с референтными препаратами. Схема анализа представлена на рисунке 11.

Объектом исследования являются данные Сmax, AUC, CVintra, T/R рассчитанные отдельно для субъектов мужского и женского пола. Собраны данные 193 исследований биоэквивалентности воспроизведенных препаратов с участием субъектов обоего пола.

64

Данные исследований с выборкой субъектов только одного пола не включались в анализ.

Характеристики субъектов представлены на рисунке 12.

191 исследования были с простым перекрестным дизайном в двух периодах, с двумя режимами терапии в двух последовательностях (так называемые 2х2х2 исследования) при однократном приеме натощак исследуемого препарата и препарата сравнения. 2

исследования были выполнены с неполным повторным дизайном с двумя режимами терапии в двух последовательностях в трех периодах (2х2х3).

В общей совокупности в исследования были включены 4949 здоровых добровольцев

(2405 мужчин и 2544 женщин) в возрасте 18-45 лет. Таким образом, были проанализированы более 19796 наборов данных (для параметра Cmax и для параметра AUC,

для каждого препарата и каждого субъекта).

Использованы следующие методы исследования:

-аналитический метод (включая общенаучные методы познания - методы индукции

идедукции, наблюдения и сравнения и др.) описания и обобщения данных фармакокинетики ЛП у мужчин и женщин.

-математический, статистический (SPSS Statistics (версия 25), модуль ReplicateBE

(начиная с версии 1.3-3) пакета статистических программ R). В рамках анализа провели расчет основных фармакокинетических параметров Cmax и AUC для мужчин и женщин. AUC

рассчитывали методом трапеций. Фармакокинетические параметры были логарифмически преобразованы и подвергнуты дисперсионному анализу (Analysis of variance (ANOVA)). В

дисперсионный анализ были включены следующие факторы, вносящие вклад в наблюдаемую вариацию данных: последовательность приема препаратов, различия между субъектами, периоды исследования, различия между препаратами. На основании полученных значений остаточной вариации MSE были рассчитаны значения CVintra для каждого пола по формуле:

= √[exp ( ) − 1] 100.

Согласно полученным значениям геометрических средних параметров Cmax и AUC

исследуемых (T) и референтного (R) препарата у мужчин и женщин рассчитали отношение геометрических средних T/R. Клинически значимая разница отношений геометрических средних T/R у мужчин и женщин принята за 20%.

Также были выполнены расчеты 90% доверительных интервалов биоэквивалентности для мужчин и женщин с учетом полученных значений CVintra и

отношения геометрических средних T/R для каждого пола.

Расчеты фармакокинетических параметров, CVintra, отношения геометрических средних T/R и 90% доверительных интервалов были проведены с использованием программ

65

SSPS Statistics v. 25. и Microsoft Office Excel 2016. Разницу между группами по параметрам

CVintra и отношению геометрических средних T/R фармакокинетических параметров Cmax и

AUC у мужчин и женщин оценивали с помощью критерия Стьюдента или критерия Манна-

Уитни для независимых выборок. Нормальность распределения оценивали по критерию Колмогорова-Смирнова. Оценку ассоциации между принадлежностью к определённому полу и выявлением высокой частоты внутрииндивидуальной вариабельности фармакокинетических параметров и не эквивалентных результатов исследований биоэквивалентности препаратов выполняли, используя критерий χ2 Пирсона с поправкой Йейтса или критерий Фишера. Различия считали значимыми при уровне р <0,05.

биоэквивалентности.

Объектом исследования являются факторы, выявленные в ходе проведенного анализа 290 исследований биоэквивалентности лекарственных препаратов. Схема анализа представлена на рисунке 13. В 252 исследованиях были достигнуты 90% доверительные интервалы, укладывающиеся в установленный диапазон 80,00-125,00%, и в 38

исследованиях - границы 90% доверительных интервалов выходили за рамки указанного диапазона (исследования были выполнены в соответствии с устаревшими требованиями и установленными границами для параметра Cmax 75,00-133,00%). Таким образом, были сформированы две группы наблюдений (А и B): «эквивалентные» и «неэквивалентные».

По каждому исследованию сформированы факторы, которые могут повлиять на прогноз результатов исследований биоэквивалентности. Нормальность распределения признаков в группах наблюдений определялась с помощью критерия Колмогорова-

Смирнова, различия по каждому признаку рассчитывались с помощью критерия Стьюдента в случае нормального распределения или критерия Мана-Уитни в случае распределения отличного от нормального. Для обоснования включения ряда факторов применяли метод корреляционного анализа.

Для наиболее значимых признаков определены значения информативности по формуле Кульбака в модификации Гублера Е.В. [12]. Факторы с низкой информативностью были подвергнуты многофакторному анализу с целью извлечения объединенных факторов и оценкой их информативности.

Факторы со значением информативности более 0,5 включены в прогностическую таблицу, в которой для каждого фактора определены интервалы значений и соответствующие им прогностические коэффициенты (баллы). Пороги для принятий решений определены по методу последовательного статистического анализа А. Вальда [4]

исходя из значений ошибок I и II рода (5% и 20%, соответственно), принятых в

66

исследованиях биоэквивалентности.

Проверка точности прогнозов, чувствительности и специфичности модели были выполнены на обучающей выборке из 290 проанализированных исследований и контрольной выборке из результатов ретроспективной оценки 65 исследований,

определенных при случайном поиске по данным литературы.

Статистический анализ выполняли с помощью программ SSPS Statistics v. 25. и

Microsoft Office Excel 2016.

Рисунок 8.

Примечания: ЛП – лекарственный препарат; ВВП – препараты с высокой внутрииндивидуальной вариабельностью; УТД – узкий терапевтический диапазон; АЭС – аналог эндогенного соединения; n – количество проанализированных исследований биоэквивалентности или количество субъектов в клиническом исследовании; БЭ – исследования биоэквивалкентности;2х2х2 – простой перекрестный дизайн в 2 периодах и 2 последовательностях приема 2 препаратов.

67

Рисунок 9.

Рисунок 10.

Примечания к рис. 9 и 10: * - в проанализированных исследованиях параллельный дизайн не использовался; ЛП

–лекарственный препарат; ВВВ – высокая внутрииндивидуальная вариабельность; УТД – узкий терапевтический диапазон; АЭС – аналог эндогенного соединения; Сmax - максимальная концентрация в крови; AUC0-t - площадь под кривой «концентрация-время» в интервале времени от 0 до времени забора последнего образца крови; tmax – время достижения максимальной концентрации; MRT – среднее время удерживания, характеризующее среднее время пребывания в организме лекарственного средства; t1/2 – период полувыведения; БЭ – исследования биоэквивалентности; 2х2х2 – простой перекрестный дизайн в 2 периодах и 2 последовательностях приема 2 препаратов; 2х2х3 – не полный повторный дизайн в 3 периодах и 2 последовательностях приема 2 препаратов; 2х2х4 – полный повторный дизайн в 4 периодах и 2 последовательностях приема 2 препаратов; T – исследуемый препарат, R – референтный препарат; CVintra

–коэффициент внутрииндивидуальной вариабельности; ДИ – доверительный интервал; ФК – фармакокинетический.

68

Рисунок 13.

Алгоритм оценки прогнозирования результатов БЭ.

Примечание: ФК – фармакокинетический; БЭ - исследования биоэквивалентности

70