Simcyp

Simcyp Limited
Тип компании	Частный
Промышленность	Фармакокинетическое моделирование и симуляция
Основан	Шеффилд , Великобритания (2001)
Штаб-квартира	Шеффилд , Великобритания
Продукция	Simcyp Популяционный ADME-симулятор ; Simcyp Paediatric ; Simcyp Rat
Веб-сайт	https://www.certara.com

Simcyp Limited была приобретена 13 марта 2012 года компанией Certara inc. ^[1] Simcyp Limited — это научно-исследовательская компания, которая предоставляет фармацевтической промышленности программное обеспечение для моделирования и имитации для использования в процессе разработки лекарств . Simcyp базируется в Шеффилде , Великобритания .

Симуляторы Simcyp позволяют прогнозировать in silico всасывание, распределение, выведение из организма ( ADME ) лекарственных средств и потенциальные взаимодействия между лекарственными средствами.

Исследования и разработки

Научно-исследовательская деятельность Simcyp сосредоточена на разработке алгоритмов вместе с базами данных населения и лекарственных средств для моделирования и имитации (M&S) абсорбции и распределения лекарственных средств у пациентов и определенных подгрупп пациентов в разных возрастных диапазонах. Модели Simcyp используют экспериментальные данные, регулярно генерируемые во время доклинического открытия и разработки лекарственных средств из in vitro ферментных и клеточных систем, а также любые соответствующие физико-химические свойства лекарственных средств и лекарственных форм. ^[2] Некоторые подробности о научном обосновании подходов Simcyp можно найти в недавних публикациях. ^[3]^[4]^[5]^[6]

Фон

Simcyp изначально была создана как отделившаяся компания из Университета Шеффилда , Великобритания . Компания управляет Консорциумом фармацевтических и биотехнологических компаний Simcyp. Консорциум действует как руководящий комитет, направляющий научные исследования и разработки в Simcyp. Также в рамках Консорциума осуществляется тесное сотрудничество с регулирующими органами ( Управление по контролю за продуктами питания и лекарственными средствами США , Шведское агентство по лекарственным препаратам , NAM, ECVAM) и академическими центрами передового опыта по всему миру.

Симуляторные платформы

Платформы симуляторов включают в себя симулятор ADME на основе популяции Simcyp, ^[7] Simcyp Paediatric, Simcyp Rat, Simcyp Dog и Simcyp Mouse.

Simcyp Симулятор

Simcyp Simulator — это симулятор ADME на основе популяции ^[7] , платформа моделирования и имитации, используемая фармацевтической промышленностью при открытии и разработке лекарств. Simulator моделирует абсорбцию, распределение, метаболизм и выведение лекарств с использованием регулярно генерируемых in vitro данных.

Симуляции Simcyp проводятся на виртуальных популяциях, включая педиатрические популяции, а не на среднестатистическом человеке. Это позволяет выявлять людей с экстремальным риском побочных реакций до проведения исследований на людях. ^[8] Функциональные возможности Simcyp Simulator суммированы в следующей таблице.

Метаболизм	Выявление крайних значений и детерминант популяционной изменчивости метаболизма лекарственных средств in vivo на основе данных in vitro, полученных с использованием: Микросомы печени человека Микросомы кишечника человека Микросомы почек человека Гепатоциты человека Рекомбинантные ферменты CYP и UGT
Профили ПК	Моделирование профилей полной концентрации препарата и метаболита во времени. Прогнозирование объема распределения на основе липофильности, ионизации, связывания с белками и состава тканей с использованием модели PBPK с 14 органами
Взаимодействие лекарств	Прогнозирование степени метаболического взаимодействия лекарственных средств, позволяющее одновременно учитывать: Конкурентное ингибирование ферментов Необратимое, основанное на механизме (времени) ингибирование ферментов (включая аутоингибирование) Индукция ферментов (включая аутоиндукцию) Множественные взаимодействия (включая до четырех препаратов и два метаболита) со сложными схемами исследований
Поглощение	Модель расширенного растворения, абсорбции и метаболизма (ADAM) Simcyp учитывает факторы, влияющие на скорость и степень всасывания пероральных лекарственных средств, в том числе: Скорость опорожнения желудка и время прохождения через кишечник и толстую кишку. Регионально- и возрастной уровень pH просвета, влияющий на ионизацию, растворимость, химическую стабильность, проницаемость, растворение и осаждение. Площадь поверхности желудочно-кишечного тракта и региональные различия в проницаемости, а также плотность ферментов и транспортеров. Объемы и динамика жидкости в просвете. Состояния после еды и натощак. Позволяет оценивать составы с немедленным и модифицированным высвобождением, а также влияние размера частиц на скорость растворения.
Виртуальные популяции пациентов	Базы данных популяций Simcyp включают в себя представителей североевропейской европеоидной расы, японцев, здоровых добровольцев (для виртуальных исследований фазы I), а также лиц с ожирением/патологическим ожирением и пациентов с почечной недостаточностью (умеренной или тяжелой) и циррозом печени (классы A, B или C по шкале Чайлда-Пью).
Пробный дизайн	Гибкие варианты дизайна испытаний облегчают различные пути введения препарата и различные варианты дозировки, включая однократное/многократное дозирование и дифференцированное дозирование
Педиатрический	Полная модель PBPK, поддерживаемая обширными библиотеками по демографии, физиологии развития и онтогенезу путей выведения лекарственных средств, позволяет прогнозировать поведение PK у новорожденных, младенцев и детей.

Ссылки

^ https://support.certara.com/news/certara-announces-completion-of-acquisition-of-simcyp-limited
^ Rostami-Hodjegan A, Tucker GT (февраль 2007 г.). «Моделирование и прогнозирование метаболизма лекарств in vivo в человеческих популяциях на основе данных in vitro». Nature Reviews Drug Discovery . 6 (2): 140– 8. doi :10.1038/nrd2173. PMID 17268485.
^ Yang J, Jamei M, Yeo KR, Tucker GT, Rostami-Hodjegan A (октябрь 2007 г.). «Прогнозирование кишечного метаболизма лекарств первого прохода». Curr. Drug Metab . 8 (7): 676– 84. doi :10.2174/138920007782109733. PMID 17979655. Архивировано из оригинала 23 июля 2012 г.
^ Yang J, Jamei M, Yeo KR, Tucker GT, Rostami-Hodjegan A (июль 2007 г.). «Теоретическая оценка нового экспериментального протокола для определения кинетических значений, описывающих механизм (время)-основанного ингибирования фермента». Eur J Pharm Sci . 31 ( 3– 4): 232– 41. doi :10.1016/j.ejps.2007.04.005. PMID 17512176.
^ Perrett HP, et al. (2007). «Несоответствие в соотношениях холопротеина/апопротеина различных стандартов, используемых для иммуноквантификации ферментов гепатоцитарного цитохрома P450». Drug Metabolism and Disposition . 35 (10): 1733– 1736. doi :10.1124/dmd.107.015743. PMID 17600083.
^ Yang J, Jamei M, Yeo KR, Rostami-Hodjegan A, Tucker GT (март 2007 г.). «Неправильное использование хорошо перемешиваемой модели печеночного клиренса лекарств». Drug Metab. Dispos . 35 (3): 501– 2. doi :10.1124/dmd.106.013359. PMID 17325025.
^ ab Jamei M, Marciniak S, Feng K, Barnett A, Tucker G, Rostami-Hodjegan A (февраль 2009 г.). "The Simcyp((R)) Population-based ADME Simulator". Expert Opin Drug Metab Toxicol . 5 (2): 211– 223. doi :10.1517/17425250802691074. PMID 19199378.
^ Rostami-Hodjegan A, Tucker GT (февраль 2007 г.). «Моделирование и прогнозирование метаболизма лекарств in vivo в человеческих популяциях на основе данных in vitro». Nat Rev Drug Discov . 6 (2): 140– 8. doi :10.1038/nrd2173. PMID 17268485.

Внешние ссылки

http://www.simcyp.com
https://www.certara.com/

[1] ttps://support.certara.com/news/certara-announces-completion-of-acquisition-of-simcyp-limited

[2] Rostami-Hodjegan A, Tucker GT (февраль 2007 г.). «Моделирование и прогнозирование метаболизма лекарств in vivo в человеческих популяциях на основе данных in vitro». Nature Reviews Drug Discovery . 6 (2): 140– 8. doi :10.1038/nrd2173. PMID 17268485.

[3] Yang J, Jamei M, Yeo KR, Tucker GT, Rostami-Hodjegan A (октябрь 2007 г.). «Прогнозирование кишечного метаболизма лекарств первого прохода». Curr. Drug Metab . 8 (7): 676– 84. doi :10.2174/138920007782109733. PMID 17979655. Архивировано из оригинала 23 июля 2012 г.

[4] Yang J, Jamei M, Yeo KR, Tucker GT, Rostami-Hodjegan A (июль 2007 г.). «Теоретическая оценка нового экспериментального протокола для определения кинетических значений, описывающих механизм (время)-основанного ингибирования фермента». Eur J Pharm Sci . 31 ( 3– 4): 232– 41. doi :10.1016/j.ejps.2007.04.005. PMID 17512176.

[5] Perrett HP, et al. (2007). «Несоответствие в соотношениях холопротеина/апопротеина различных стандартов, используемых для иммуноквантификации ферментов гепатоцитарного цитохрома P450». Drug Metabolism and Disposition . 35 (10): 1733– 1736. doi :10.1124/dmd.107.015743. PMID 17600083.

[6] Yang J, Jamei M, Yeo KR, Rostami-Hodjegan A, Tucker GT (март 2007 г.). «Неправильное использование хорошо перемешиваемой модели печеночного клиренса лекарств». Drug Metab. Dispos . 35 (3): 501– 2. doi :10.1124/dmd.106.013359. PMID 17325025.

[auto-7] Jamei M, Marciniak S, Feng K, Barnett A, Tucker G, Rostami-Hodjegan A (февраль 2009 г.). "The Simcyp((R)) Population-based ADME Simulator". Expert Opin Drug Metab Toxicol . 5 (2): 211– 223. doi :10.1517/17425250802691074. PMID 19199378.

[8] Rostami-Hodjegan A, Tucker GT (февраль 2007 г.). «Моделирование и прогнозирование метаболизма лекарств in vivo в человеческих популяциях на основе данных in vitro». Nat Rev Drug Discov . 6 (2): 140– 8. doi :10.1038/nrd2173. PMID 17268485.