生体異物の生体利用率又は生物学的同等性の遺伝情報を活用する試験方法
本発明は、生体異物に対する薬物動態学（ＰＫ：Ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃｓ）又は薬力学（ＰＤ：Ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃｓ）的に影響を与える代謝酵素（ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｎｚｙｍｅ）又は輸送体（ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ）などの遺伝的情報（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）に基づいて試験対象（ヒト又は動物）を選定し、これらに対して生体利用率又は生物学的同等性試験を実施する方法、及び、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後に、試験対象の遺伝的情報を活用して生体利用率又は生物学的同等性試験の解釈に利用する方法を提供する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体異物（ｘｅｎｏｂｉｏｔｉｃｓ）の生体利用率（Ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）又は生物学的同等性（Ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ）試験方法に関する。より詳細には、生体異物に対して薬物動態学（ＰＫ；Ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃｓ）又は薬力学（ＰＤ；Ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃｓ）的に影響を与える代謝酵素（ｍａｔａｂｏｌｉｃ ｅｎｚｙｍｅ）又は輸送体（ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ）などの遺伝的情報（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）に基づいて試験対象（ヒト又は動物）を選定し、これらに対して生体利用率又は生物学的同等性試験を実施する方法、及び生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した以後における試験対象の遺伝的情報を活用して、生体利用率、又は、生物学的同等性試験の解釈に利用する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体利用率（以下、ＢＡと略記することもある）とは、“医薬品の有効成分又は活性成分が生体内の作用部位に到達する速度（ｒａｔｅ）及び程度 陽（ｅｘｔｅｎｔ）”と定義されている。１，２（先行技術文献の番号を示し、以下、数字だけで表記する）
一方、生物学的同等性（以下、ＢＥと略記することもある）とは、“２つの製剤が同一の投与量、同一の投与経路、同一の投与方法によって投与されたとき、医薬品の有効成分又は活性成分が生体内の作用部位に到達する速度（ｒａｔｅ）及び程度 陽（ｅｘｔｅｎｔ）において比較する２つの製剤の間に統計的に有意性のある差異がないこと”と定義されている。１，２
前記ＢＡ及びＢＥは、医薬品の有効成分又は活性成分が体内でどれ程吸収されるかを示す吸収量の指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｖｅｒｓｕｓ ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅ）と、どれ程早く吸収されるかを示す指標であるＣｍａｘ（ｔｈｅ ｐｅａｋ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）のＰＫパラメータなどによって表現される。血中濃度の測定が困難である場合には、尿中への累積排泄量が吸収量の指標として使用されることもある。特に、ＢＥ試験は、試験製剤が対照製剤と治療学的に同等であることを立証するために厳格な統計的基準を満足させなければならない。１、２
また、ＢＥ試験の目的が、試験製剤と対照製剤との間に製剤から起因する差異があるかを判定することにあるため、製剤による誤差以外の他の誤差などを最小限に減らすことができる場合は、試験製剤と対照製剤との差異の有無をより明瞭に判断することができる。
したがって、ＢＥ試験は一般的に次のような２×２交差試験法（ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｓｔｕｄｙ）によって試験を実施するようになる。Ｓｔａｎｄａｒｄ ｔｗｏ ｐｅｒｉｏｄ、ｔｗｏ−ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｄｅｓｉｇｎにおいて被験者などはｔｗｏ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｓｅｑｕｅｎｃｅにグループ化される。
第１のシーケンスにおいては、被験者は第１時期（ｐｅｒｉｏｄ−１）に対照薬Ｒを、第２時期（ｐｅｒｉｏｄ−２）に試験薬Ｔを服用するようになり、第２のシーケンスに属する被験者は、第１時期に試験薬を、第２時期に対照薬を服用するようになる。また、第１時期と第２時期との間には、十分に長いｗａｓｈｏｕｔ ｐｅｒｉｏｄがなければならない。このような試験設計をＲＴ／ＴＲデザインという（表１参照）。
【０００３】
【表１】
【０００４】
前記のような交差試験は、ｒｅｓｉｄｕａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎで個体間の誤差（ｂｅｔｗｅｅｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）を除去するので、ＢＥ試験には最適の試験設計である。このような理由によってＦＤＡ１、ＣＰＭＰ３においても交差設計によるＢＥ試験を推奨している。但し、薬物の半減期が長すぎる場合には、並行試験設計（ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｔｕｄｙ ｄｅｓｉｇｎ）も許容しているが、この時にはＢＥ試験の基本的仮定である被験者の薬物に対するクリアランスが第１時期と第２時期に亘って変わらない（一定である）という仮定が成立されないこともあることから注意する必要がある。しかし、実際においては並行試験設計は交差試験設計に比べて使用しなければならない被験者の数があまり多すぎるため、その使用は好ましくない。
ＵＳ ＦＤＡ、ＥＭＥＡ、ＫＦＤＡのＢＥガイダンス１、２、３、４によると、試験薬と対照薬のＰＫパラメータ（ＡＵＣ、Ｃｍａｘ）の平均値をログ変換して比較するとき、ログ変換された試験薬と対照薬とのＰＫパラメータの平均値の差異の９０％信頼区間が８０〜１２５％の範囲内にあることによって、生物学的同等性（ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）の認定を受けることができる。
このときの信頼区間（ＣＩ）は下記の式１によって与えられる。
（式１）
【０００５】
前記式１からＢＥ試験での信頼区間の範囲は、個体内誤差のサイズに比例し、サンプルサイズに反比例することを確認することができる。
すなわち、個体内誤差が微少な薬物の場合には、式１から分るように、信頼区間の範囲が狭いので同等性を立証することが容易であるが（図１参照）、Ｈｉｇｈｌｙ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｄｒｕｇ（ＨＶＤと略記する）のように個体内誤差が非常に大きな薬物の場合には、信頼区間に入ることが容易ではないことを確認することができる。図１はこれを模式的に表している。
一般的にＢＡ／ＢＥ試験においてＡＵＣ又はＣｍａｘのｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ（または、ｉｎｔｒａ−ｓｕｂｊｅｃｔ）ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙが３０％以上である薬物をＨＶＤという。５、６
因に、２００３年から２００５年の間に米国のＦＤＡに提出された生物学的同等性試験報告書の中で、ＨＶＤが占めている比率に対してＦＤＡから発表された資料を下記表２に示した。７
【０００６】
【表２】
【０００７】
提出された生同性試験の約１１％がＨＶＤに該当する薬物であって、１１１個の生同性試験に該当していた。このように多い薬物がＨＶＤに該当し、したがって、これらの薬物の個体内誤差が３０％以上であることによって信頼区間の範囲が広がることになり、生物学的同等性試験のガイドラインで指定している８０〜１２５％の範囲内に入ることが難しくなる（図１参照）。
前記のようなＨＶＤ薬物のように個体内誤差が非常に大きな薬物の場合、生物学的同等性を立証するためには、非常に多い数の被験者を使用しなければならない。これは、生物学的同等性試験を実施する製薬会社の立場から見るとき、コストの面や試験の成功確率の面で非常に難しい与件となっている。また、試験に参加する被験者の立場から見るときも必要以上に多くのヒトに薬物を投与して試験を実施しなければならないため、被験者の健康保護の観点からも決して好ましくない。
このような事情を鑑みて本発明においては、遺伝情報を活用することによって、ＨＶＤ薬物のように個体内誤差が大きい生体異物の生体利用率及び／又は生物学的同等性試験の成功確率を高めることのできる方法を提示する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】ＵＳ Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｕｇ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ：ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｓｔｕｄｉｅｓ ｆｏｒ ｏｒａｌｌｙ ａｄｍｉｎｉｓｔｅｒｅｄ ｄｒｕｇ ｐｒｏｄｕｃｔｓ−ｇｅｎｅｒａｌ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ，Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｄｒｕｇ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｒｏｃｋｖｉｌｌｅ，ＭＤ．，２００３。
【非特許文献２】ＵＳ Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｕｇ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ．Ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｒｏｃｋｖｉｌｌｅ，ＭＤ．，２００１。
【非特許文献３】ＥＭＥＡ／ＣＰＭＰ／ＥＷＰ／１４０１／９８．Ｎｏｔｅ ｆｏｒ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ．ＥＭＥＡ，Ｌｏｎｄｏｎ，２００１。
【非特許文献４】生物学的同等性試験基準、韓国食品医薬品安全庁（ＫＦＤＡ）告示第２００８−２２号。
【非特許文献５】Ｃ．Ｅ．Ｄｉｌｉｂｅｒｔｉ．Ｗｈｙ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｏｆ ｈｉｇｈｌｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｒｕｇｓ ｉｓ ａｎ ｉｓｓｕｅ．Ａｄｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｆｏｒ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｍｅｅｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ，２００４。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｄａ．ｇｏｖ／ｏｈｒｍｓ／ｄｏｃｋｅｔｓ／ａｃ／０４／ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ／４０３４Ｔ２．ｐｄｆ．
【非特許文献６】Ｋ．Ｋ．Ｍｉｄｈａ，Ｍ．Ｊ．Ｒａｗｓｏｎ ａｎｄ Ｊ．Ｗ．Ｈｕｂｂａｒｄ．Ｔｈｅ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｏｆ ｈｉｇｈｌｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｒｕｇｓ ａｎｄ ｄｒｕｇ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｔｈｅｒ．４３，４８５〜４９８，２００５．
【非特許文献７】Ｂ．Ｍ．Ｄａｖｉｔ ａｔ ａｌ．Ｈｉｇｈｌｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｒｕｇｓ：ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｄａｔａ ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ＦＤＡ ｆｏｒ ｎｅｗ ｇｅｎｅｒｉｃ ｄｒｕｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅ ＡＡＰＳ Ｊ．１０，１４８〜１５６，２００８。
【非特許文献８】Ｄ．Ｈａｕｓｃｈｋｅ，ｅｔ ａｌ．Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｒａｓｕｂｊｅｃｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓａｍｐｌｅ ｓｉｚｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｎ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｓｔｕｄｉｅｓ．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｔｈｅｒ．Ｔｏｘｉｃｏｌ．３２，３７６〜３７８，１９９４。
【非特許文献９】Ｊ．Ａ．Ｗｉｌｌｉａｍｓ ｅｔ ａｌ．ＰｈＲＭＡ Ｗｈｉｔｅ ｐａｐｅｒ ｏｆ ＡＤＭＥ ｐｈａｒｍａｃｏｇｅｎｏｍｉｃｓ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．４８，８４９〜８８９，２００８。
【非特許文献１０】Ｎｏｒｉｏ Ｙａｓｕｉ−Ｆｕｒｕｋｏｒｉ ｅｔ ａｌ．Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ＣＹＰ２Ｄ６ ｇｅｎｏｔｙｐｅｓ ｏｎ ｐｌａｓｍａ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｒｉｓｐｅｒｉｄｏｎｅ ａｎｄ ｅｎａｎｔｉｏｍｅｒｓ ｏｆ ９−ｈｙｄｒｏｘｙｒｉｓｐｅｒｉｄｏｎｅ ｉｎ Ｊａｐａｎｅｓｅ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｃｈｉｚｏｐｈｒｅｎｉａ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．２００３：４３，１２２〜１２７。
【非特許文献１１】Ａ．Ｍａｒｚｏ Ｏｐｅｎ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ ｏｎ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ：ｓｏｍｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｒｅｓ．４０，３５７〜３６８，１９９９。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、試験対象に対して生体異物の薬物動態学（以下、薬動学と略記することもある）又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を利用する生体異物の生体利用率又は生物学的同等性（以下、生同性と略記することもある）試験方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、生体異物の生体利用率又は生同性試験において、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体利用率又は生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供することにある。
本発明のまた他の目的は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後に、試験対象の遺伝情報を活用する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記の目的を達成するために、本発明は、試験対象に対して生体異物の薬物動態学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型（ｗｉｌｄ ｔｙｐｅ）、ヘテロ型（ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｕｓ ｔｙｐｅ）、又は、突然変異型（ｍｕｔａｎｔ ｔｙｐｅ）であるかを確認する段階と、前記遺伝子型に従って試験対象に包含させるかの可否を決定する段階とを含める生体異物の生体利用率又は生物学的同等性の試験方法を提供する。
本発明による試験方法において、前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がない場合、前記試験対象に包含させることが好ましい。
一方、本発明による試験方法において、前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がある場合、試験対象に包含させないことが好ましい。
本発明による試験方法において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が突然変異型であるとき、試験対象に包含させないことが好ましい。
また、本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
また、本発明は、生体利用率又は生物学的同等性試験解釈の結論に影響を与える異常値（ｏｕｔｌｉｅｒ）がある場合、試験対象の遺伝子型に対するプロファイリング（ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）を実施する段階と、遺伝子型を野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型に分類して各遺伝子型別に薬動学又は薬力学的パラメータを比較する段階と、前記遺伝子型によって薬動学又は薬力学的パラメータとの間に有意性のある差異が認定される場合、前記遺伝子型による異常値を除いて結果を解釈する段階とを包含する、生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後の試験対象の遺伝情報を活用する方法を提供する。
また、本発明は、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することによって、試験対象から観察される副作用を減少させる生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して試験を実施することによって、試験時間を短縮させる生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、薬動学的パラメータに対して個体内誤差と個体間誤差との間に正 陽の比例関係が存在するという事実を活用して、前記生体異物の生体利用率試験の結果を、交差試験（ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｓｔｕｄｙ）、並行試験（ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｔｕｄｙ）及び反復試験（ｒｅｐｅａｔｅｄ ｓｔｕｄｙ）で構成された群から選択されるいずれか１つ以上の方法によって設計するか、又は、平均生物学的同等性（ａｖｅｒａｇｅ ＢＥ）、個体生物学的同等性（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ＢＥ）、及び集団生物学的同等性（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ＢＥ）で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法を活用する生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
本発明による前記試験方法において、前記薬動学的パラメータはＡＵＣ（ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｖｅｒｓｕｓ ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅ）及びＣｍａｘ（ｔｈｅ ｐｅａｋ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）で構成された群から選択されるいずれか１つ以上であることが好ましい。
また、本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、生物学的半減期が５日以上である生体異物の個体間誤差を減少させるために、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）が同質であるか、又は、類似する試験対象を選択して並行生体利用率（ｐａｒａｌｌｅｌ ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）試験又は生物学的同等性試験を実施する生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することにおいて、生体異物に対する薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体などの遺伝的特性を考慮して試験対象を選定し、試験対象個体間及び個体内の差異を減少させることによって、生体利用率又は生物学的同等性試験の検定力を高めることができ、製剤間の差異をより明確に判別させることができるようにして試験の成功率を高めることができる。
また、本発明による方法によれば、生体利用率又は生物学的同等性試験の例数（被験者の数又は動物の数）を節減させることにより全般的なコスト及び時間を節減させる効果があり、生体利用率又は生物学的同等性試験に参加する試験対象に対する生体異物の副作用及び有害作用の発現頻度を減らすことによって、被験者の健康保護にも寄与することができる。
また、既に実施された生物学的利用率又は生物学的同等性試験の結果を解釈する時、前記のような遺伝情報を活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】ＢＥ試験において、ログ変換されたＡＵＣ又はＣｍａｘ値の試験薬と対照薬との平均値の差の９０％信頼区間を模式的に示した図面である。 前記図１において、信頼区間は個体内誤差のサイズに比例するので、製剤学的に同等であっても個体内誤差が大きいＨＶＤはＢＥ同等性基準を満足させない場合がある。
【図２】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＣｍａｘに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値と個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図２において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点などの９０％信頼区間を示す。
【図３】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＣｍａｘに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値とログ変換された試験薬と対照薬のＣｍａｘ平均値の差異の９０％信頼区間（ＣＩ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図３において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点らの９０％信頼区間を示す。
【図４】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＡＵＣに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値と個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図４において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点らの９０％信頼区間を示す。
【図５】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＡＵＣに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値とログ変換された試験薬と対照薬のＣｍａｘ平均値の差異の９０％信頼区間（ＣＩ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図５において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点らの９０％信頼区間を示す。
【図６】本発明においてリスペリドン製剤を健康な成人志願者に経口投与した後、血漿中濃度の経時的変化を示したグラフである。本試験に参加した１７名の被験者全員の経時的変化を示した。
【図７】ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型遺伝子を有するヒトのリスペリドン血漿中濃度の経時変化を示したグラフである。
【図８】ＣＹＰ２Ｄ６＊１０のヘテロ型遺伝子を有するヒトのリスペリドン血漿中濃度の経時変化を示したグラフである。
【図９】ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の突然変異型遺伝子を有するヒトのリスペリドン血漿中濃度の経時変化を示したグラフである。
【図１０】本発明において、ＢＡ／ＢＥ試験でＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素／輸送体の遺伝子多型に関する情報を活用して試験対象を選別するフロー図面である。
【図１１】本発明において、ＢＡ／ＢＥ試験を実施した後にＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素／輸送体の遺伝子多型に関する情報を試験結果の解釈に活用するフロー図面である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の生体異物の生体利用率、又は、生同性試験方法は、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型であるかを確認する段階と、前記遺伝子型に従って試験対象に選択するかを決定する段階とによってなることを特徴とする。
前記の生体異物は、ヒトに適用する医薬品、動物に適用する動物用医薬品、バイオ医薬品、ヒト又は動物に適用するための医薬品として使用することのできる物質を意味する。
前記において、代謝酵素及び輸送体は、生体異物のＰＫ又はＰＤに影響を与える代謝酵素及び輸送体を意味する。バイオ医薬品の場合、特異的輸送体（ｒｅｃｅｐｔｏｒ）がＰＫ／ＰＤに関与する場合があるが、バイオ医薬品の場合、特異的輸送体は広い意味で代謝酵素及び輸送体の概念に包含される。
前記において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、ＰＫ又はＰＤに対して野生型と有意性のある差異が無い場合、試験対象に包含させることが好ましい。
前記において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、ＰＫ又はＰＤに対して野生型と有意性のある差異が有る場合、試験対象に包含させないことが好ましい。前記において有意性のある差異が無いということは、例えば、ＰＫパラメータであるＣｍａｘ又はＡＵＣの野生型の平均値とヘテロ型の平均値との間に統計的検定法を適用するとき、有意水準５％又は１％で差異が無いとのことを意味する。
前記において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が突然変移型である場合は、試験対象に包含させないことが好ましい。
また、本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、試験対象に対して生体異物のＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験を設計するか、又は、生体利用率又は生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することが好ましい。
また、本発明は生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後、遺伝情報を活用して特定試験対象を最終分析に包含させるか、又は、除外させるかを決定することにおいて試験対象の遺伝情報を活用することができる。
本発明は生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後、試験対象の遺伝情報を活用することにおいて、生体利用率又は生物学的同等性試験解釈の結論に影響を与える異常値がある場合、試験対象の遺伝子型に対するプロファイリングを実施することが好ましい。
試験対象の遺伝子型に対するプロファイリングを実施して前記試験対象の遺伝子型を野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型に分類した後、各遺伝子型別にＰＫ又はＰＤパラメータを比較して、前記遺伝子型によってＰＫ又はＰＤパラメータとの間に有意性のある差異が認定される場合、遺伝子型による異常値を除いた結果を解釈することが好ましい。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、その遺伝子型が野生型である試験対象のみを選別して生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することによって、試験対象から観察されることができる副作用を減らすことができるため、試験対象になった被験者の健康権を保護することができる。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して試験を実施することによって試験時間を短縮することができる。
野生型のみを有するヒトらにおいて、生体異物を投薬した後の血中濃度は突然変異型のヒトより早い時間内で減少する。したがって、野生型を有するヒトのみを試験対象に選定する場合、薬物によっては採血時間を大幅に短縮することができる。
また、血漿中の薬物濃度が相対的に低いため、薬物に起因する副作用の発現率も低めることが予想される。このように代謝酵素及び輸送体が野生型である被験者を使用することによって、ＢＡ又はＢＥ試験を進行するときに発生する副作用を減らすことによって被験者の管理及び中途脱落者などの問題を予防することができる。
本発明は、ＰＫ又はＰＤに影響を与える代謝酵素、輸送体などの遺伝情報の概要（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）に基づいて試験対象（ヒト又は動物）を選択し、これらを対象にしてＢＡ又はＢＥ試験を実施することを主旨とするものである。したがって、本発明は従来使用されているいろいろなＢＡ又はＢＥ試験方法、多様な遺伝子プロファイリング方法（ＲＴ−ＰＣＲ，ｇｅｎｅ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ，ｇｅｎｅ ｃｈｉｐ，ｅｔｃ．）をそのまま活用することができる。
生体異物の代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型がＰＫ又はＰＤの個体差に影響を与えるという多くの報告がある。
下記の表３にはｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ Ｐ４５０代謝酵素の遺伝子多型の例を示し、表４には第２相代謝酵素（ｐｈａｓｅ−２ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｎｚｙｍｅｓ）の例を示した。また、表５には輸送体の遺伝子多型の例を整理した。９
【００１４】
【表３】
【００１５】
【表４】
【００１６】
【表５】
【００１７】
前記表３、４及び５に例示されているように、ｄｒｕｇ ｍｅｔａｂｏｌｉｚｉｎｇ ｅｎｚｙｍｅ（ＤＭＥ）又は輸送体によって輸送される生体異物であり、個体間の差異の主な原因が、これらの代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型に起因する場合に、このような遺伝情報をＢＡ又はＢＥ試験に体系的に活用してＢＡ又はＢＥ試験を改善させることのできる方法を提示する。
以下、本発明の内容を実施例を通じてより詳細に説明する。ただ、これらの実施例は本発明の内容を理解するために提示されるだけであり、本発明の権利範囲がこれらの実施例に限定されない。
（実施例１）
本発明においては、実施された５０例の生物学的同等性試験から各試験別Ｃｍａｘに対する個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と、個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）を式２及び式３を利用して求め、９０％信頼区間（ＣＩ）を式１を利用して求めた。８
個体内誤差の変異係数ＣＶｗ（ｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）は下記（式２）のように定義される。８
（式２）
【００１８】
個体間誤差の変異係数ＣＶｂ（Ｂｅｔｗｅｅｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）は下記（式３）のように定義される。８
（式３）
【００１９】
自然ログに変換された個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と自然ログに変換された個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）とをＳＡＳプログラム（ＳＡＳ９．１．３，ＳＡＳ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｉｎｃ．，Ｃａｒｙ，ＮＣ，ＵＳＡ）を利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。また、図２にこれらの関係を示した。
【００２０】
自然ログに変換されたＣＶｗと自然ログに変換されたＣＶｂとの間には直線的な比例関係が観察され、このときの傾度は０．６１８であった（ｐ＜０．０００１）。すなわち、図２から分るように、Ｃｍａｘの個体内誤差と個体間誤差との間に比例関係があることが観察された。ＰＫパラメータであるＣｍａｘに対して個体間誤差と個体内誤差との間に下記式４のような正 陽の相関関係が存在することを確認したことは本発明の新規性と独創性に該当する。
（式４）
【００２１】
生同性試験の場合、信頼区間のサイズは、式１から分るように、個体内誤差のサイズに比例するが、図２から分るように、個体内誤差と個体間誤差との間に式４のような比例関係が成立することが観察された。したがって、個体間誤差が減少されることになれば個体内誤差も減少されるとのことを意味する。
別途に５０例の生物学的同等性試験の実施例からＣｍａｘの９０％信頼区間をＳＡＳプログラムを利用して計算し、自然ログに変換した９０％信頼区間（ＣＩ）と、自然ログに変換した個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）との間の関係をＳＡＳプログラムを利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。
【００２２】
自然ログに変換されたＣＩと自然ログに変換されたＣＶｗとの間には直線的な比例関係が観察され、このときの傾度は０．７５１であった（ｐ＜０．０００１）。このときの関係を図３に示した。図３から分るように、個体内誤差のサイズと９０％信頼区間との間には下記式５のような正 陽の相関関係があることを観察した。
（式５）
【００２３】
したがって、図２と図３から個体間誤差を減らせることができた場合、個体内誤差が減られることになり、したがって、信頼区間の範囲を減少させることができ、かつ検定力も高めることができる。すなわち、被験者の例数を増加させることがなくても信頼区間の範囲を減少させる効果を期待することができる。
しかし、個体間誤差が生じるいろいろな原因の中で最も重要なこととしては、薬物の体内動態に関与する代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型を考えることができる。したがって、個体間誤差を減らすためには代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型が類似であるか、又は、同質の個体だけを選択した場合、個体間誤差を減らすことができる。したがって、本発明において新たに発見した個体間誤差と個体内誤差との比例関係から個体内誤差を減らすことができるようになる。
（実施例２）
本発明で実施された５０例の生物学的同等性試験から各試験別にＡＵＣに対する個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）を式２及び式３を利用して求め、９０％信頼区間（ＣＩ）を式１を利用して求めた。
自然ログに変換された個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と自然ログに変換された個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）とをＳＡＳプログラム（ＳＡＳ９．１．３，ＳＡＳ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｉｎｃ．，Ｃａｒｙ，ＮＣ，ＵＳＡ）を利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。また、図４にこれらの関係を示した。
【００２４】
自然ログに変換されたＣＶｗと自然ログに変換されたＣＶｂとの間には、式６のような直線的な比例関係が観察された（図４参照）。このときの傾度は０．６６８であった（ｐ＜０．０００１）。すなわち、個体内誤差と個体間誤差との間に比例関係があることが観察された。ＰＫパラメータであるＡＵＣに対して個体間誤差と個体内誤差との間に式６のような正 陽の相関関係が存在することを確認したことは、本発明の新規性と独創性に該当する。
（式６）
【００２５】
一方、以上５０例の生物学的同等性試験の実施例からＡＵＣの９０％信頼区間を計算し、自然ログに変換した信頼区間と自然ログに変換した個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）との間をＳＡＳプログラムを利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。
【００２６】
自然ログに変換された９０％ＣＩと自然ログに変換されたＣＶｗとの間には直線的な比例関係が観察された。このときの傾度は０．８１６であった（ｐ＜０．０００１）。このときの関係を図５に示した。前記図５から分るように、個体内誤差のサイズと９０％信頼区間との間には式７のような正 陽の相関関係があることが観察された。
（式７）
【００２７】
しかし、ＡＵＣに対する個体間誤差が生じるいろいろな原因の中で最も重要なことは、薬物の体内動態に関与する代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型を考えることができる。したがって、個体間誤差を減らすためには代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型が類似であるか、又は、同質の個体だけを選択した場合、個体間誤差を減らすことができる。したがって、本発明において新規的に発見した個体間誤差と個体内誤差との比例関係から個体内誤差を減らすことができるようになる。
（実施例３）
シトクロム（ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ）代謝酵素であるＣＹＰ２Ｄ６によって主に代謝され、遺伝的多型（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）が知られている１０リスペリドン（ｒｉｓｐｅｒｉｄｏｎｅ、Ｊａｎｓｓｅｎ Ｋｏｒｅａ，Ｌｔｄ．製）を健康な成人男子１７名にそれぞれ３ｍｇを経口投与した後、経時的に採血した（０．２５、０．５、１、２、３、４、６、８、１２、２４、３６、４８時間）。血漿中のリスペリドン濃度はバリデーションされたＬＣ−ＭＳ／ＭＳ法によって定量した。
リスペリドン定量方法（ＬＣ−ＭＳ／ＭＳ法）は次のようである。
リスペリドンを５０％メタノールに溶解させ遊離塩基（ｆｒｅｅ ｂａｓｅ）として１ｍｇ／ｍＬになるように作製した後、冷蔵保管し、この溶液を冷凍保管していたブランク（ｂｌａｎｋ）血漿によって希釈してリスペリドンの血漿中の濃度がそれぞれ０．２、０．５、１、５、１０、３０、４０ｎｇ／ｍＬになるように血漿試料を調製した。
それぞれの標準血漿２００μＬに内部標準物質であるデシプラミン（ｄｅｓｉｐｒａｍｉｎｅ）（１μｇ／ｍＬ）５０μＬを加えてボルテックス（ｖｏｒｔｅｘ）した後、２Ｍ水酸化ナトリウム水溶液２５μＬ及び酢酸エチル１．２ｍＬを加えてさらに２分間ボルテックスを実施した。
次いで１２，０００ｒｐｍで５分間遠心分離し、上澄液１ｍＬを取って３０分間蒸発・乾燥させた。このように前処理された血漿試料は次のＬＣ／ＭＳ／ＭＳ条件で定量した。装置はＷａｔｅｒｓ社のＨＰＬＣを、検出器はＷａｔｅｒｓ社のｔｒｉｐｌｅ ｑｕａｄｒｕｐｌｅ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒを利用して、ＭＲＭ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）法によってリスペリドン（ｍ／ｚ４１０．９１＞１９１．３５）と内部標準物質であるデシプラミン（ｍ／ｚ２６７．０９＞２０８．２２）を検出した。コラムはＡｌｌｔｅｃｈ Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｐｒｅｆｉｌｔｅｒ（４．０ｍｍ×２．０μｍ）を連結したＣａｐｃｅｌｌ Ｐａｋ Ｃ１８ ＵＧ１２０Ｖ（５μｍ、２．０ｍｍ×１５０ｍｍ）を、データ処理装置はＷａｔｅｒｓ社のＭａｓｓＬｙｎｘ ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒを使用した。移動相としては［１０ｍＭ ａｍｍｏｎｉｕｍ ｆｏｒｍａｔｅ ｂｕｆｆｅｒ（ａｄｊｕｓｔｅｄ ｔｏ ｐＨ３．５ ｗｉｔｈ ｆｏｒｍｉｃ ａｃｉｄ）／ａｃｅｔｏｎｉｔｒｉｌｅ−１５／８５、ｖ／ｖ］混合溶液を使用し、流速０．２５ｍＬ／ｍｉｎで測定した。
図６には、被験者１７名全員のリスペリドン血漿中の濃度を示した。この血漿中のリスペリドン濃度の時間曲線からＡＵＣＬＡＳＴ（最終濃度測定時間までのＡＵＣ）を台形公式（ｔｒａｐｅｚｏｉｄａｌ ｒｕｌｅ）の式８を使用して計算し、また、Ｃｍａｘは実測値を使用して求めた。
（式８）
【００２８】
ここでＣｉは、測定時間ｔｉにおける血中薬物濃度を示す。
一方、被験者の遺伝子検査は被験者の書面による事前同意を得た後、血球からＤＮＡを抽出し、ＲＴ−ＰＣＲ法によってＣＹＰ２Ｄ６＊２、ＣＹＰ２Ｄ６＊５、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の対立遺伝子（ａｌｌｅｌｅ）に対して調査した。ＣＹＰ２Ｄ６＊２、ＣＹＰ２Ｄ６＊５の遺伝子型に従ってリスペリドンの血漿中濃度に影響が殆どないことが観察されたが、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０遺伝子型に従ってリスペリドンの血漿中濃度に大きな差異があることが観察された。
図７には、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型を有する被験者の血漿中リスペリドン濃度を、図８には、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０のヘテロ型を有する被験者の血漿中リスペリドン濃度を、図９には、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の突然変異型を有する被験者の血漿中リスペリドン濃度を示した。
下記表６に、Ｃｍａｘ値をログ変換して、これらの平均、標準偏差、分散、個体間誤差、信頼区間などを求めてリスペリドンの主代謝酵素であるＣＹＰ２Ｄ６の遺伝子型別に整理した。
【００２９】
【表６】
【００３０】
前記表６から分るように、ＣＹＰ２Ｄ６の代謝を受けるリスペリドンのＣｍａｘ値は遺伝子型によって被験者を分類しなく、すべてを合わせた状態におけるリスペリドンのＣｍａｘのＣＶｂ値は２０．８％であることに対して、ＣＹＰ２Ｄ６の遺伝子型が野生型である被験者だけを選択した場合には、ＣＶｂ値が１３．６％と著しく減少されていることを観察することができた。
個体間誤差と個体内誤差との間には、式４のような相関関係が観察されているので、リスペリドンのＣｍａｘ値の個体間誤差の変異係数を式４に代入して個体内誤差の変異係数を計算すると、下記の表７のような結果が得られる。
【００３１】
【表７】
【００３２】
ＢＥ試験の検定力及び試料のサイズを計算するプログラムであるｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）は、Ｄｉｌｅｔｔｉなどが発表したアルゴリズムを使用するが８、検定力はｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ＣＶを分れば計算することができる。
式４を利用して得られたＣＶｗ値を使用してＢＥ試験で９０％の検定力（１−β）を得るために、必要のサンプル数を試験製剤と対照製剤の比（Ｔ／Ｒ Ｒａｔｉｏ）が０．９〜１．１である場合に対して、ｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）を利用して計算した。前記表７にこの結果を整理した。
リスペリドンの場合、試験製剤と対照製剤のＣｍａｘ平均値の比が１であるとき、９０％の検定力を得るために、遺伝情報を使用しないときには２６名の被験者が必要であることに比べて、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型である志願者だけを被験者に選定して実験を行うと、１６名の被験者だけが必要であることを示している（表７参照）。
このような差異は、生産者の立場から見るとき、経済的側面や全体的なＢＥ試験の管理側面で大きな意味を有する。また、図７から分るように、野生型の被験者においては、血漿中のリスペリドン濃度がヘテロ型（図８）、又は、突然変異型（図９）である被験者の血漿中濃度より低く、かつ、迅速に血漿中の濃度が減少することを確認することができる。
野生型のみを有するヒトにおいては、投薬後２４時間程度経過した後の血漿中濃度は殆ど測定感度以下に減少されているが、突然変異型のヒトにおいては４８時間経過した後まで血漿中の濃度が測定されることが観察された。したがって、野生型を有するヒトだけを試験対象に選定した場合には、採血時間を大幅に短縮することのできるメリットがある。また、血漿中の薬物濃度が相対的に低いため、薬物から起因する副作用の発現率も低くなることが予想される。
このように代謝酵素及び輸送体が野生型である被験者を使用することによって、ＢＡ又はＢＥ試験進行の時に生じる副作用を減らすことができ、被験者の管理及び中途脱落者などの問題を予防することができる。
以上の実施例１〜実施例３において、ＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型を検査して試験対象（ヒト又は動物）を選定し、これらに対してＢＡ又はＢＥ試験を実施することによって（図１０）、同一の数の試験例数を使用するとき、生産者の危険率を減少させることができ（検定力の増加）、９０％信頼区間の範囲を縮小してＢＥ試験の成功率を高めることができる。
また、換言すると、ＢＡ／ＢＥ試験の一定の検定力を得ることに必要な試験対象の例数を大きく減らすことによって、試験に係る経費の節減及び試験の管理を大きく改善する効果が期待される。
（実施例４）
一方、本発明で実施したリスペリドンの試験結果からそれぞれの遺伝子型別にＡＵＣＬＡＳＴ値の平均値、分散、標準偏差、個体間誤差を示す変異係数（ＣＶｂ）値を下記表８に示した。
【００３３】
【表８】
【００３４】
前記表８から分るように、ＣＹＰ２Ｄ６の代謝を受けるリスペリドンのＡＵＣ値は、遺伝子型によって被験者を分類しなく、すべてを合わせた状態におけるリスペリドンのＡＵＣのＣＶｂ値は２２．２％であることに対して、ＣＹＰ２Ｄ６の遺伝子型が野生型である被験者だけを選択した場合には、ＣＶｂ値が１５％と著しく減少されていることが観察された。
個体間誤差と個体内誤差との間には、式６のような相関関係が観察されているので、リスペリドンのＡＵＣ値の個体間誤差の変異係数を式６に代入して個体内誤差の変異係数を計算すると、下記表９のような結果が得られる。
【００３５】
【表９】
【００３６】
ＢＥ試験の検定力及び試料のサイズを計算するプログラムであるｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）は、Ｄｉｌｅｔｔｉなどが発表したアルゴリズムを使用するが８、検定力はｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ＣＶを分れば計算することができる。
式６を利用して得られたＣＶｗ値を使用してＢＥ試験で９０％の検定力（１−β）を得るために必要のサンプル数を試験製剤と対照製剤との比（Ｔ／Ｒ Ｒａｔｉｏ）が０．９〜１．１である場合に対して、ｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）を利用して計算した。この結果を下記表１０に整理した。
【００３７】
【表１０】
【００３８】
前記表１０から分るように、リスペリドンの場合、試験製剤と対照製剤とのＡＵＣ平均値の比が１であるとき、９０％の検定力を得るために遺伝情報を使用しないときには、１２名の被験者が必要であることに比べてＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型の志願者だけを被験者に選定して実験を行うときは、８名の被験者が必要であることを示している。
以上の実施例３及び実施例４のように遺伝情報を活用してＢＡ／ＢＥ試験の設計及び実施に活用することによって得られるメリット及び利益は明白である。
ＢＡ／ＢＥ試験において、遺伝情報の活用は、試験を実施する以前に使用することもでき、試験が既に終了された以後にも遺伝情報を活用して一部の試験対象の資料を判定から除外させるか、又は、包含させるなどの分析や解釈にも活用することができる（図１１）。また、試験に先立って試験例数を計算するとき、遺伝情報を活用する場合と活用しない場合に、例数がどのように変わるかなどに対しても使用することができる。
また、半減期が非常に長い（５日以上）薬物の場合１１、ＢＥ試験の交差試験法によって試験を実施する場合、試験進行が非常に難しい。このときは、並行試験法によって試験することが有利であるが、並行試験法の場合、個体間誤差が大きいので多くの試験例数を必要とする。しかし、遺伝子プロファイリングを通じて個体間誤差を減らせることができるとすれば、半減期が非常に長い生体異物の並行試験法による生体利用率、又は、生物学的同等性試験の成功率を高めることができる。下記表１１に半減期が長い薬物の例を示した。
【００３９】
【表１１】
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することにおいて、生体異物に対する薬物動態学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体などの遺伝的特性を考慮して試験対象を選定し、試験対象の個体間及び個体内の差異を減少させることによって、生体利用率又は生物学的同等性試験の検定力を高め、製剤間の差異をより明確に判別することができるので試験の成功率を高めることができる。
また、本発明による方法によると、生体利用率又は生物学的同等性試験の試験例数（被験者数又は動物数）を減少させることによって全般的なコスト及び時間を節減させる効果があり、生体利用率又は生物学的同等性試験に参加する試験対象に対する生体異物の副作用及び有害作用の発現頻度を減らすことによって被験者の健康権の保護にも寄与することができる。
また、既に実施された生物学的利用率又は生物学的同等性試験の結果を解釈する時、前記のような遺伝情報を活用することができる。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体異物（ｘｅｎｏｂｉｏｔｉｃｓ）の生体利用率（Ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）又は生物学的同等性（Ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ）試験方法に関する。より詳細には、生体異物に対して薬物動態学（ＰＫ；Ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃｓ）又は薬力学（ＰＤ；Ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃｓ）的に影響を与える代謝酵素（ｍａｔａｂｏｌｉｃ ｅｎｚｙｍｅ）又は輸送体（ｔｒａｎｓｐｏｒｔｅｒ）などの遺伝的情報（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）に基づいて試験対象（ヒト又は動物）を選定し、これらに対して生体利用率又は生物学的同等性試験を実施する方法、及び生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した以後における試験対象の遺伝的情報を活用して、生体利用率、又は、生物学的同等性試験の解釈に利用する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体利用率（以下、ＢＡと略記することもある）とは、“医薬品の有効成分又は活性成分が生体内の作用部位に到達する速度（ｒａｔｅ）及び程度 陽（ｅｘｔｅｎｔ）”と定義されている。１，２（先行技術文献の番号を示し、以下、数字だけで表記する）
一方、生物学的同等性（以下、ＢＥと略記することもある）とは、“２つの製剤が同一の投与量、同一の投与経路、同一の投与方法によって投与されたとき、医薬品の有効成分又は活性成分が生体内の作用部位に到達する速度（ｒａｔｅ）及び程度 陽（ｅｘｔｅｎｔ）において比較する２つの製剤の間に統計的に有意性のある差異がないこと”と定義されている。１，２
前記ＢＡ及びＢＥは、医薬品の有効成分又は活性成分が体内でどれ程吸収されるかを示す吸収量の指標であるＡＵＣ（ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｖｅｒｓｕｓ ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅ）と、どれ程早く吸収されるかを示す指標であるＣｍａｘ（ｔｈｅ ｐｅａｋ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）のＰＫパラメータなどによって表現される。血中濃度の測定が困難である場合には、尿中への累積排泄量が吸収量の指標として使用されることもある。特に、ＢＥ試験は、試験製剤が対照製剤と治療学的に同等であることを立証するために厳格な統計的基準を満足させなければならない。１、２
また、ＢＥ試験の目的が、試験製剤と対照製剤との間に製剤から起因する差異があるかを判定することにあるため、製剤による誤差以外の他の誤差などを最小限に減らすことができる場合は、試験製剤と対照製剤との差異の有無をより明瞭に判断することができる。
したがって、ＢＥ試験は一般的に次のような２×２交差試験法（ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｓｔｕｄｙ）によって試験を実施するようになる。Ｓｔａｎｄａｒｄ ｔｗｏ ｐｅｒｉｏｄ、ｔｗｏ−ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｄｅｓｉｇｎにおいて被験者などはｔｗｏ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｓｅｑｕｅｎｃｅにグループ化される。
第１のシーケンスにおいては、被験者は第１時期（ｐｅｒｉｏｄ−１）に対照薬Ｒを、第２時期（ｐｅｒｉｏｄ−２）に試験薬Ｔを服用するようになり、第２のシーケンスに属する被験者は、第１時期に試験薬を、第２時期に対照薬を服用するようになる。また、第１時期と第２時期との間には、十分に長いｗａｓｈｏｕｔ ｐｅｒｉｏｄがなければならない。このような試験設計をＲＴ／ＴＲデザインという（表１参照）。
【０００３】
【表１】
【０００４】
前記のような交差試験は、ｒｅｓｉｄｕａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎで個体間の誤差（ｂｅｔｗｅｅｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）を除去するので、ＢＥ試験には最適の試験設計である。このような理由によってＦＤＡ１、ＣＰＭＰ３においても交差設計によるＢＥ試験を推奨している。但し、薬物の半減期が長すぎる場合には、並行試験設計（ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｔｕｄｙ ｄｅｓｉｇｎ）も許容しているが、この時にはＢＥ試験の基本的仮定である被験者の薬物に対するクリアランスが第１時期と第２時期に亘って変わらない（一定である）という仮定が成立されないこともあることから注意する必要がある。しかし、実際においては並行試験設計は交差試験設計に比べて使用しなければならない被験者の数があまり多すぎるため、その使用は好ましくない。
ＵＳ ＦＤＡ、ＥＭＥＡ、ＫＦＤＡのＢＥガイダンス１、２、３、４によると、試験薬と対照薬のＰＫパラメータ（ＡＵＣ、Ｃｍａｘ）の平均値をログ変換して比較するとき、ログ変換された試験薬と対照薬とのＰＫパラメータの平均値の差異の９０％信頼区間が８０〜１２５％の範囲内にあることによって、生物学的同等性（ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ）の認定を受けることができる。
このときの信頼区間（ＣＩ）は下記の式１によって与えられる。
（式１）
【０００５】
前記式１からＢＥ試験での信頼区間の範囲は、個体内誤差のサイズに比例し、サンプルサイズに反比例することを確認することができる。
すなわち、個体内誤差が微少な薬物の場合には、式１から分るように、信頼区間の範囲が狭いので同等性を立証することが容易であるが（図１参照）、Ｈｉｇｈｌｙ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｄｒｕｇ（ＨＶＤと略記する）のように個体内誤差が非常に大きな薬物の場合には、信頼区間に入ることが容易ではないことを確認することができる。図１はこれを模式的に表している。
一般的にＢＡ／ＢＥ試験においてＡＵＣ又はＣｍａｘのｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ（または、ｉｎｔｒａ−ｓｕｂｊｅｃｔ）ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙが３０％以上である薬物をＨＶＤという。５、６
因に、２００３年から２００５年の間に米国のＦＤＡに提出された生物学的同等性試験報告書の中で、ＨＶＤが占めている比率に対してＦＤＡから発表された資料を下記表２に示した。７
【０００６】
【表２】
【０００７】
提出された生同性試験の約１１％がＨＶＤに該当する薬物であって、１１１個の生同性試験に該当していた。このように多い薬物がＨＶＤに該当し、したがって、これらの薬物の個体内誤差が３０％以上であることによって信頼区間の範囲が広がることになり、生物学的同等性試験のガイドラインで指定している８０〜１２５％の範囲内に入ることが難しくなる（図１参照）。
前記のようなＨＶＤ薬物のように個体内誤差が非常に大きな薬物の場合、生物学的同等性を立証するためには、非常に多い数の被験者を使用しなければならない。これは、生物学的同等性試験を実施する製薬会社の立場から見るとき、コストの面や試験の成功確率の面で非常に難しい与件となっている。また、試験に参加する被験者の立場から見るときも必要以上に多くのヒトに薬物を投与して試験を実施しなければならないため、被験者の健康保護の観点からも決して好ましくない。
このような事情を鑑みて本発明においては、遺伝情報を活用することによって、ＨＶＤ薬物のように個体内誤差が大きい生体異物の生体利用率及び／又は生物学的同等性試験の成功確率を高めることのできる方法を提示する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】ＵＳ Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｕｇ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ：ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｓｔｕｄｉｅｓ ｆｏｒ ｏｒａｌｌｙ ａｄｍｉｎｉｓｔｅｒｅｄ ｄｒｕｇ ｐｒｏｄｕｃｔｓ−ｇｅｎｅｒａｌ ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓ，Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ Ｄｒｕｇ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｒｏｃｋｖｉｌｌｅ，ＭＤ．，２００３。
【非特許文献２】ＵＳ Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ｄｒｕｇ Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ．Ｇｕｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｒｏｃｋｖｉｌｌｅ，ＭＤ．，２００１。
【非特許文献３】ＥＭＥＡ／ＣＰＭＰ／ＥＷＰ／１４０１／９８．Ｎｏｔｅ ｆｏｒ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｏｎ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ．ＥＭＥＡ，Ｌｏｎｄｏｎ，２００１。
【非特許文献４】生物学的同等性試験基準、韓国食品医薬品安全庁（ＫＦＤＡ）告示第２００８−２２号。
【非特許文献５】Ｃ．Ｅ．Ｄｉｌｉｂｅｒｔｉ．Ｗｈｙ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｏｆ ｈｉｇｈｌｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｒｕｇｓ ｉｓ ａｎ ｉｓｓｕｅ．Ａｄｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｆｏｒ Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｍｅｅｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ，２００４。ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｆｄａ．ｇｏｖ／ｏｈｒｍｓ／ｄｏｃｋｅｔｓ／ａｃ／０４／ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔｓ／４０３４Ｔ２．ｐｄｆ．
【非特許文献６】Ｋ．Ｋ．Ｍｉｄｈａ，Ｍ．Ｊ．Ｒａｗｓｏｎ ａｎｄ Ｊ．Ｗ．Ｈｕｂｂａｒｄ．Ｔｈｅ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｏｆ ｈｉｇｈｌｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｒｕｇｓ ａｎｄ ｄｒｕｇ ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｔｈｅｒ．４３，４８５〜４９８，２００５．
【非特許文献７】Ｂ．Ｍ．Ｄａｖｉｔ ａｔ ａｌ．Ｈｉｇｈｌｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｄｒｕｇｓ：ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｄａｔａ ｓｕｂｍｉｔｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ＦＤＡ ｆｏｒ ｎｅｗ ｇｅｎｅｒｉｃ ｄｒｕｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅ ＡＡＰＳ Ｊ．１０，１４８〜１５６，２００８。
【非特許文献８】Ｄ．Ｈａｕｓｃｈｋｅ，ｅｔ ａｌ．Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｒａｓｕｂｊｅｃｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓａｍｐｌｅ ｓｉｚｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｎ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ ｓｔｕｄｉｅｓ．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｔｈｅｒ．Ｔｏｘｉｃｏｌ．３２，３７６〜３７８，１９９４。
【非特許文献９】Ｊ．Ａ．Ｗｉｌｌｉａｍｓ ｅｔ ａｌ．ＰｈＲＭＡ Ｗｈｉｔｅ ｐａｐｅｒ ｏｆ ＡＤＭＥ ｐｈａｒｍａｃｏｇｅｎｏｍｉｃｓ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．４８，８４９〜８８９，２００８。
【非特許文献１０】Ｎｏｒｉｏ Ｙａｓｕｉ−Ｆｕｒｕｋｏｒｉ ｅｔ ａｌ．Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ＣＹＰ２Ｄ６ ｇｅｎｏｔｙｐｅｓ ｏｎ ｐｌａｓｍａ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｒｉｓｐｅｒｉｄｏｎｅ ａｎｄ ｅｎａｎｔｉｏｍｅｒｓ ｏｆ ９−ｈｙｄｒｏｘｙｒｉｓｐｅｒｉｄｏｎｅ ｉｎ Ｊａｐａｎｅｓｅ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｓｃｈｉｚｏｐｈｒｅｎｉａ．Ｊ．Ｃｌｉｎ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．２００３：４３，１２２〜１２７。
【非特許文献１１】Ａ．Ｍａｒｚｏ Ｏｐｅｎ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ ｏｎ ｂｉｏｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ：ｓｏｍｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．Ｐｈａｒｍａｃｏｌ．Ｒｅｓ．４０，３５７〜３６８，１９９９。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、試験対象に対して生体異物の薬物動態学（以下、薬動学と略記することもある）又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を利用する生体異物の生体利用率又は生物学的同等性（以下、生同性と略記することもある）試験方法を提供することにある。
本発明の他の目的は、生体異物の生体利用率又は生同性試験において、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体利用率又は生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供することにある。
本発明のまた他の目的は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後に、試験対象の遺伝情報を活用する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記の目的を達成するために、本発明は、試験対象に対して生体異物の薬物動態学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型（ｗｉｌｄ ｔｙｐｅ）、ヘテロ型（ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｕｓ ｔｙｐｅ）、又は、突然変異型（ｍｕｔａｎｔ ｔｙｐｅ）であるかを確認する段階と、前記遺伝子型に従って試験対象に包含させるかの可否を決定する段階とを含める生体異物の生体利用率又は生物学的同等性の試験方法を提供する。
本発明による試験方法において、前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がない場合、前記試験対象に包含させることが好ましい。
一方、本発明による試験方法において、前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がある場合、試験対象に包含させないことが好ましい。
本発明による試験方法において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が突然変異型であるとき、試験対象に包含させないことが好ましい。
また、本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
また、本発明は、生体利用率又は生物学的同等性試験解釈の結論に影響を与える異常値（ｏｕｔｌｉｅｒ）がある場合、試験対象の遺伝子型に対するプロファイリング（ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）を実施する段階と、遺伝子型を野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型に分類して各遺伝子型別に薬動学又は薬力学的パラメータを比較する段階と、前記遺伝子型によって薬動学又は薬力学的パラメータとの間に有意性のある差異が認定される場合、前記遺伝子型による異常値を除いて結果を解釈する段階とを包含する、生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後の試験対象の遺伝情報を活用する方法を提供する。
また、本発明は、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することによって、試験対象から観察される副作用を減少させる生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して試験を実施することによって、試験時間を短縮させる生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、薬動学的パラメータに対して個体内誤差と個体間誤差との間に正 陽の比例関係が存在するという事実を活用して、前記生体異物の生体利用率試験の結果を、交差試験（ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｓｔｕｄｙ）、並行試験（ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｔｕｄｙ）及び反復試験（ｒｅｐｅａｔｅｄ ｓｔｕｄｙ）で構成された群から選択されるいずれか１つ以上の方法によって設計するか、又は、平均生物学的同等性（ａｖｅｒａｇｅ ＢＥ）、個体生物学的同等性（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ＢＥ）、及び集団生物学的同等性（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ＢＥ）で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法を活用する生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
本発明による前記試験方法において、前記薬動学的パラメータはＡＵＣ（ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｖｅｒｓｕｓ ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅ）及びＣｍａｘ（ｔｈｅ ｐｅａｋ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）で構成された群から選択されるいずれか１つ以上であることが好ましい。
また、本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、生物学的半減期が５日以上である生体異物の個体間誤差を減少させるために、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）が同質であるか、又は、類似する試験対象を選択して並行生体利用率（ｐａｒａｌｌｅｌ ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）試験又は生物学的同等性試験を実施する生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験方法を提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することにおいて、生体異物に対する薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体などの遺伝的特性を考慮して試験対象を選定し、試験対象個体間及び個体内の差異を減少させることによって、生体利用率又は生物学的同等性試験の検定力を高めることができ、製剤間の差異をより明確に判別させることができるようにして試験の成功率を高めることができる。
また、本発明による方法によれば、生体利用率又は生物学的同等性試験の例数（被験者の数又は動物の数）を節減させることにより全般的なコスト及び時間を節減させる効果があり、生体利用率又は生物学的同等性試験に参加する試験対象に対する生体異物の副作用及び有害作用の発現頻度を減らすことによって、被験者の健康保護にも寄与することができる。
また、既に実施された生物学的利用率又は生物学的同等性試験の結果を解釈する時、前記のような遺伝情報を活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】ＢＥ試験において、ログ変換されたＡＵＣ又はＣｍａｘ値の試験薬と対照薬との平均値の差の９０％信頼区間を模式的に示した図面である。 前記図１において、信頼区間は個体内誤差のサイズに比例するので、製剤学的に同等であっても個体内誤差が大きいＨＶＤはＢＥ同等性基準を満足させない場合がある。
【図２】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＣｍａｘに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値と個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図２において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点などの９０％信頼区間を示す。
【図３】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＣｍａｘに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値とログ変換された試験薬と対照薬のＣｍａｘ平均値の差異の９０％信頼区間（ＣＩ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図３において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点らの９０％信頼区間を示す。
【図４】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＡＵＣに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値と個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図４において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点らの９０％信頼区間を示す。
【図５】本発明で調査した５０例のＢＥ試験から得られたＡＵＣに対して求めた個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）値とログ変換された試験薬と対照薬のＣｍａｘ平均値の差異の９０％信頼区間（ＣＩ）値を自然ログに変換してこれらの間の相関性を示したグラフである。前記図５において、直線は回帰直線を示し、長い点線は回帰直線の９０％信頼区間を示し、短い点線は各測定点らの９０％信頼区間を示す。
【図６】本発明においてリスペリドン製剤を健康な成人志願者に経口投与した後、血漿中濃度の経時的変化を示したグラフである。本試験に参加した１７名の被験者全員の経時的変化を示した。
【図７】ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型遺伝子を有するヒトのリスペリドン血漿中濃度の経時変化を示したグラフである。
【図８】ＣＹＰ２Ｄ６＊１０のヘテロ型遺伝子を有するヒトのリスペリドン血漿中濃度の経時変化を示したグラフである。
【図９】ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の突然変異型遺伝子を有するヒトのリスペリドン血漿中濃度の経時変化を示したグラフである。
【図１０】本発明において、ＢＡ／ＢＥ試験でＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素／輸送体の遺伝子多型に関する情報を活用して試験対象を選別するフロー図面である。
【図１１】本発明において、ＢＡ／ＢＥ試験を実施した後にＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素／輸送体の遺伝子多型に関する情報を試験結果の解釈に活用するフロー図面である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の生体異物の生体利用率、又は、生同性試験方法は、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型であるかを確認する段階と、前記遺伝子型に従って試験対象に選択するかを決定する段階とによってなることを特徴とする。
前記の生体異物は、ヒトに適用する医薬品、動物に適用する動物用医薬品、バイオ医薬品、ヒト又は動物に適用するための医薬品として使用することのできる物質を意味する。
前記において、代謝酵素及び輸送体は、生体異物のＰＫ又はＰＤに影響を与える代謝酵素及び輸送体を意味する。バイオ医薬品の場合、特異的輸送体（ｒｅｃｅｐｔｏｒ）がＰＫ／ＰＤに関与する場合があるが、バイオ医薬品の場合、特異的輸送体は広い意味で代謝酵素及び輸送体の概念に包含される。
前記において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、ＰＫ又はＰＤに対して野生型と有意性のある差異が無い場合、試験対象に包含させることが好ましい。
前記において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、ＰＫ又はＰＤに対して野生型と有意性のある差異が有る場合、試験対象に包含させないことが好ましい。前記において有意性のある差異が無いということは、例えば、ＰＫパラメータであるＣｍａｘ又はＡＵＣの野生型の平均値とヘテロ型の平均値との間に統計的検定法を適用するとき、有意水準５％又は１％で差異が無いとのことを意味する。
前記において、代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が突然変移型である場合は、試験対象に包含させないことが好ましい。
また、本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、試験対象に対して生体異物のＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験を設計するか、又は、生体利用率又は生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することが好ましい。
また、本発明は生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後、遺伝情報を活用して特定試験対象を最終分析に包含させるか、又は、除外させるかを決定することにおいて試験対象の遺伝情報を活用することができる。
本発明は生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後、試験対象の遺伝情報を活用することにおいて、生体利用率又は生物学的同等性試験解釈の結論に影響を与える異常値がある場合、試験対象の遺伝子型に対するプロファイリングを実施することが好ましい。
試験対象の遺伝子型に対するプロファイリングを実施して前記試験対象の遺伝子型を野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型に分類した後、各遺伝子型別にＰＫ又はＰＤパラメータを比較して、前記遺伝子型によってＰＫ又はＰＤパラメータとの間に有意性のある差異が認定される場合、遺伝子型による異常値を除いた結果を解釈することが好ましい。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、その遺伝子型が野生型である試験対象のみを選別して生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することによって、試験対象から観察されることができる副作用を減らすことができるため、試験対象になった被験者の健康権を保護することができる。
また、本発明は生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験において、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して試験を実施することによって試験時間を短縮することができる。
野生型のみを有するヒトらにおいて、生体異物を投薬した後の血中濃度は突然変異型のヒトより早い時間内で減少する。したがって、野生型を有するヒトのみを試験対象に選定する場合、薬物によっては採血時間を大幅に短縮することができる。
また、血漿中の薬物濃度が相対的に低いため、薬物に起因する副作用の発現率も低めることが予想される。このように代謝酵素及び輸送体が野生型である被験者を使用することによって、ＢＡ又はＢＥ試験を進行するときに発生する副作用を減らすことによって被験者の管理及び中途脱落者などの問題を予防することができる。
本発明は、ＰＫ又はＰＤに影響を与える代謝酵素、輸送体などの遺伝情報の概要（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ）に基づいて試験対象（ヒト又は動物）を選択し、これらを対象にしてＢＡ又はＢＥ試験を実施することを主旨とするものである。したがって、本発明は従来使用されているいろいろなＢＡ又はＢＥ試験方法、多様な遺伝子プロファイリング方法（ＲＴ−ＰＣＲ，ｇｅｎｅ ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ，ｇｅｎｅ ｃｈｉｐ，ｅｔｃ．）をそのまま活用することができる。
生体異物の代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型がＰＫ又はＰＤの個体差に影響を与えるという多くの報告がある。
下記の表３にはｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ Ｐ４５０代謝酵素の遺伝子多型の例を示し、表４には第２相代謝酵素（ｐｈａｓｅ−２ ｍｅｔａｂｏｌｉｃ ｅｎｚｙｍｅｓ）の例を示した。また、表５には輸送体の遺伝子多型の例を整理した。９
【００１４】
【表３】
【００１５】
【表４】
【００１６】
【表５】
【００１７】
前記表３、４及び５に例示されているように、ｄｒｕｇ ｍｅｔａｂｏｌｉｚｉｎｇ ｅｎｚｙｍｅ（ＤＭＥ）又は輸送体によって輸送される生体異物であり、個体間の差異の主な原因が、これらの代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型に起因する場合に、このような遺伝情報をＢＡ又はＢＥ試験に体系的に活用してＢＡ又はＢＥ試験を改善させることのできる方法を提示する。
以下、本発明の内容を実施例を通じてより詳細に説明する。ただ、これらの実施例は本発明の内容を理解するために提示されるだけであり、本発明の権利範囲がこれらの実施例に限定されない。
（実施例１）
本発明においては、実施された５０例の生物学的同等性試験から各試験別Ｃｍａｘに対する個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と、個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）を式２及び式３を利用して求め、９０％信頼区間（ＣＩ）を式１を利用して求めた。８
個体内誤差の変異係数ＣＶｗ（ｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）は下記（式２）のように定義される。８
（式２）
【００１８】
個体間誤差の変異係数ＣＶｂ（Ｂｅｔｗｅｅｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）は下記（式３）のように定義される。８
（式３）
【００１９】
自然ログに変換された個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と自然ログに変換された個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）とをＳＡＳプログラム（ＳＡＳ９．１．３，ＳＡＳ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｉｎｃ．，Ｃａｒｙ，ＮＣ，ＵＳＡ）を利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。また、図２にこれらの関係を示した。
【００２０】
自然ログに変換されたＣＶｗと自然ログに変換されたＣＶｂとの間には直線的な比例関係が観察され、このときの傾度は０．６１８であった（ｐ＜０．０００１）。すなわち、図２から分るように、Ｃｍａｘの個体内誤差と個体間誤差との間に比例関係があることが観察された。ＰＫパラメータであるＣｍａｘに対して個体間誤差と個体内誤差との間に下記式４のような正 陽の相関関係が存在することを確認したことは本発明の新規性と独創性に該当する。
（式４）
【００２１】
生同性試験の場合、信頼区間のサイズは、式１から分るように、個体内誤差のサイズに比例するが、図２から分るように、個体内誤差と個体間誤差との間に式４のような比例関係が成立することが観察された。したがって、個体間誤差が減少されることになれば個体内誤差も減少されるとのことを意味する。
別途に５０例の生物学的同等性試験の実施例からＣｍａｘの９０％信頼区間をＳＡＳプログラムを利用して計算し、自然ログに変換した９０％信頼区間（ＣＩ）と、自然ログに変換した個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）との間の関係をＳＡＳプログラムを利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。
【００２２】
自然ログに変換されたＣＩと自然ログに変換されたＣＶｗとの間には直線的な比例関係が観察され、このときの傾度は０．７５１であった（ｐ＜０．０００１）。このときの関係を図３に示した。図３から分るように、個体内誤差のサイズと９０％信頼区間との間には下記式５のような正 陽の相関関係があることを観察した。
（式５）
【００２３】
したがって、図２と図３から個体間誤差を減らせることができた場合、個体内誤差が減られることになり、したがって、信頼区間の範囲を減少させることができ、かつ検定力も高めることができる。すなわち、被験者の例数を増加させることがなくても信頼区間の範囲を減少させる効果を期待することができる。
しかし、個体間誤差が生じるいろいろな原因の中で最も重要なこととしては、薬物の体内動態に関与する代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型を考えることができる。したがって、個体間誤差を減らすためには代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型が類似であるか、又は、同質の個体だけを選択した場合、個体間誤差を減らすことができる。したがって、本発明において新たに発見した個体間誤差と個体内誤差との比例関係から個体内誤差を減らすことができるようになる。
（実施例２）
本発明で実施された５０例の生物学的同等性試験から各試験別にＡＵＣに対する個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）を式２及び式３を利用して求め、９０％信頼区間（ＣＩ）を式１を利用して求めた。
自然ログに変換された個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）と自然ログに変換された個体間誤差の変異係数（ＣＶｂ）とをＳＡＳプログラム（ＳＡＳ９．１．３，ＳＡＳ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｉｎｃ．，Ｃａｒｙ，ＮＣ，ＵＳＡ）を利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。また、図４にこれらの関係を示した。
【００２４】
自然ログに変換されたＣＶｗと自然ログに変換されたＣＶｂとの間には、式６のような直線的な比例関係が観察された（図４参照）。このときの傾度は０．６６８であった（ｐ＜０．０００１）。すなわち、個体内誤差と個体間誤差との間に比例関係があることが観察された。ＰＫパラメータであるＡＵＣに対して個体間誤差と個体内誤差との間に式６のような正 陽の相関関係が存在することを確認したことは、本発明の新規性と独創性に該当する。
（式６）
【００２５】
一方、以上５０例の生物学的同等性試験の実施例からＡＵＣの９０％信頼区間を計算し、自然ログに変換した信頼区間と自然ログに変換した個体内誤差の変異係数（ＣＶｗ）との間をＳＡＳプログラムを利用して直線回帰を実施することにより下記のような結果を得た。
【００２６】
自然ログに変換された９０％ＣＩと自然ログに変換されたＣＶｗとの間には直線的な比例関係が観察された。このときの傾度は０．８１６であった（ｐ＜０．０００１）。このときの関係を図５に示した。前記図５から分るように、個体内誤差のサイズと９０％信頼区間との間には式７のような正 陽の相関関係があることが観察された。
（式７）
【００２７】
しかし、ＡＵＣに対する個体間誤差が生じるいろいろな原因の中で最も重要なことは、薬物の体内動態に関与する代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型を考えることができる。したがって、個体間誤差を減らすためには代謝酵素及び／又は輸送体の遺伝子多型が類似であるか、又は、同質の個体だけを選択した場合、個体間誤差を減らすことができる。したがって、本発明において新規的に発見した個体間誤差と個体内誤差との比例関係から個体内誤差を減らすことができるようになる。
（実施例３）
シトクロム（ｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅ）代謝酵素であるＣＹＰ２Ｄ６によって主に代謝され、遺伝的多型（ｇｅｎｅｔｉｃ ｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍ）が知られている１０リスペリドン（ｒｉｓｐｅｒｉｄｏｎｅ、Ｊａｎｓｓｅｎ Ｋｏｒｅａ，Ｌｔｄ．製）を健康な成人男子１７名にそれぞれ３ｍｇを経口投与した後、経時的に採血した（０．２５、０．５、１、２、３、４、６、８、１２、２４、３６、４８時間）。血漿中のリスペリドン濃度はバリデーションされたＬＣ−ＭＳ／ＭＳ法によって定量した。
リスペリドン定量方法（ＬＣ−ＭＳ／ＭＳ法）は次のようである。
リスペリドンを５０％メタノールに溶解させ遊離塩基（ｆｒｅｅ ｂａｓｅ）として１ｍｇ／ｍＬになるように作製した後、冷蔵保管し、この溶液を冷凍保管していたブランク（ｂｌａｎｋ）血漿によって希釈してリスペリドンの血漿中の濃度がそれぞれ０．２、０．５、１、５、１０、３０、４０ｎｇ／ｍＬになるように血漿試料を調製した。
それぞれの標準血漿２００μＬに内部標準物質であるデシプラミン（ｄｅｓｉｐｒａｍｉｎｅ）（１μｇ／ｍＬ）５０μＬを加えてボルテックス（ｖｏｒｔｅｘ）した後、２Ｍ水酸化ナトリウム水溶液２５μＬ及び酢酸エチル１．２ｍＬを加えてさらに２分間ボルテックスを実施した。
次いで１２，０００ｒｐｍで５分間遠心分離し、上澄液１ｍＬを取って３０分間蒸発・乾燥させた。このように前処理された血漿試料は次のＬＣ／ＭＳ／ＭＳ条件で定量した。装置はＷａｔｅｒｓ社のＨＰＬＣを、検出器はＷａｔｅｒｓ社のｔｒｉｐｌｅ ｑｕａｄｒｕｐｌｅ ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒを利用して、ＭＲＭ（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｒｅａｃｔｉｏｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）法によってリスペリドン（ｍ／ｚ４１０．９１＞１９１．３５）と内部標準物質であるデシプラミン（ｍ／ｚ２６７．０９＞２０８．２２）を検出した。コラムはＡｌｌｔｅｃｈ Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ ｐｒｅｆｉｌｔｅｒ（４．０ｍｍ×２．０μｍ）を連結したＣａｐｃｅｌｌ Ｐａｋ Ｃ１８ ＵＧ１２０Ｖ（５μｍ、２．０ｍｍ×１５０ｍｍ）を、データ処理装置はＷａｔｅｒｓ社のＭａｓｓＬｙｎｘ ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒを使用した。移動相としては［１０ｍＭ ａｍｍｏｎｉｕｍ ｆｏｒｍａｔｅ ｂｕｆｆｅｒ（ａｄｊｕｓｔｅｄ ｔｏ ｐＨ３．５ ｗｉｔｈ ｆｏｒｍｉｃ ａｃｉｄ）／ａｃｅｔｏｎｉｔｒｉｌｅ−１５／８５、ｖ／ｖ］混合溶液を使用し、流速０．２５ｍＬ／ｍｉｎで測定した。
図６には、被験者１７名全員のリスペリドン血漿中の濃度を示した。この血漿中のリスペリドン濃度の時間曲線からＡＵＣＬＡＳＴ（最終濃度測定時間までのＡＵＣ）を台形公式（ｔｒａｐｅｚｏｉｄａｌ ｒｕｌｅ）の式８を使用して計算し、また、Ｃｍａｘは実測値を使用して求めた。
（式８）
【００２８】
ここでＣｉは、測定時間ｔｉにおける血中薬物濃度を示す。
一方、被験者の遺伝子検査は被験者の書面による事前同意を得た後、血球からＤＮＡを抽出し、ＲＴ−ＰＣＲ法によってＣＹＰ２Ｄ６＊２、ＣＹＰ２Ｄ６＊５、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の対立遺伝子（ａｌｌｅｌｅ）に対して調査した。ＣＹＰ２Ｄ６＊２、ＣＹＰ２Ｄ６＊５の遺伝子型に従ってリスペリドンの血漿中濃度に影響が殆どないことが観察されたが、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０遺伝子型に従ってリスペリドンの血漿中濃度に大きな差異があることが観察された。
図７には、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型を有する被験者の血漿中リスペリドン濃度を、図８には、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０のヘテロ型を有する被験者の血漿中リスペリドン濃度を、図９には、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の突然変異型を有する被験者の血漿中リスペリドン濃度を示した。
下記表６に、Ｃｍａｘ値をログ変換して、これらの平均、標準偏差、分散、個体間誤差、信頼区間などを求めてリスペリドンの主代謝酵素であるＣＹＰ２Ｄ６の遺伝子型別に整理した。
【００２９】
【表６】
【００３０】
前記表６から分るように、ＣＹＰ２Ｄ６の代謝を受けるリスペリドンのＣｍａｘ値は遺伝子型によって被験者を分類しなく、すべてを合わせた状態におけるリスペリドンのＣｍａｘのＣＶｂ値は２０．８％であることに対して、ＣＹＰ２Ｄ６の遺伝子型が野生型である被験者だけを選択した場合には、ＣＶｂ値が１３．６％と著しく減少されていることを観察することができた。
個体間誤差と個体内誤差との間には、式４のような相関関係が観察されているので、リスペリドンのＣｍａｘ値の個体間誤差の変異係数を式４に代入して個体内誤差の変異係数を計算すると、下記の表７のような結果が得られる。
【００３１】
【表７】
【００３２】
ＢＥ試験の検定力及び試料のサイズを計算するプログラムであるｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）は、Ｄｉｌｅｔｔｉなどが発表したアルゴリズムを使用するが８、検定力はｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ＣＶを分れば計算することができる。
式４を利用して得られたＣＶｗ値を使用してＢＥ試験で９０％の検定力（１−β）を得るために、必要のサンプル数を試験製剤と対照製剤の比（Ｔ／Ｒ Ｒａｔｉｏ）が０．９〜１．１である場合に対して、ｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）を利用して計算した。前記表７にこの結果を整理した。
リスペリドンの場合、試験製剤と対照製剤のＣｍａｘ平均値の比が１であるとき、９０％の検定力を得るために、遺伝情報を使用しないときには２６名の被験者が必要であることに比べて、ＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型である志願者だけを被験者に選定して実験を行うと、１６名の被験者だけが必要であることを示している（表７参照）。
このような差異は、生産者の立場から見るとき、経済的側面や全体的なＢＥ試験の管理側面で大きな意味を有する。また、図７から分るように、野生型の被験者においては、血漿中のリスペリドン濃度がヘテロ型（図８）、又は、突然変異型（図９）である被験者の血漿中濃度より低く、かつ、迅速に血漿中の濃度が減少することを確認することができる。
野生型のみを有するヒトにおいては、投薬後２４時間程度経過した後の血漿中濃度は殆ど測定感度以下に減少されているが、突然変異型のヒトにおいては４８時間経過した後まで血漿中の濃度が測定されることが観察された。したがって、野生型を有するヒトだけを試験対象に選定した場合には、採血時間を大幅に短縮することのできるメリットがある。また、血漿中の薬物濃度が相対的に低いため、薬物から起因する副作用の発現率も低くなることが予想される。
このように代謝酵素及び輸送体が野生型である被験者を使用することによって、ＢＡ又はＢＥ試験進行の時に生じる副作用を減らすことができ、被験者の管理及び中途脱落者などの問題を予防することができる。
以上の実施例１〜実施例３において、ＰＫ／ＰＤに影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型を検査して試験対象（ヒト又は動物）を選定し、これらに対してＢＡ又はＢＥ試験を実施することによって（図１０）、同一の数の試験例数を使用するとき、生産者の危険率を減少させることができ（検定力の増加）、９０％信頼区間の範囲を縮小してＢＥ試験の成功率を高めることができる。
また、換言すると、ＢＡ／ＢＥ試験の一定の検定力を得ることに必要な試験対象の例数を大きく減らすことによって、試験に係る経費の節減及び試験の管理を大きく改善する効果が期待される。
（実施例４）
一方、本発明で実施したリスペリドンの試験結果からそれぞれの遺伝子型別にＡＵＣＬＡＳＴ値の平均値、分散、標準偏差、個体間誤差を示す変異係数（ＣＶｂ）値を下記表８に示した。
【００３３】
【表８】
【００３４】
前記表８から分るように、ＣＹＰ２Ｄ６の代謝を受けるリスペリドンのＡＵＣ値は、遺伝子型によって被験者を分類しなく、すべてを合わせた状態におけるリスペリドンのＡＵＣのＣＶｂ値は２２．２％であることに対して、ＣＹＰ２Ｄ６の遺伝子型が野生型である被験者だけを選択した場合には、ＣＶｂ値が１５％と著しく減少されていることが観察された。
個体間誤差と個体内誤差との間には、式６のような相関関係が観察されているので、リスペリドンのＡＵＣ値の個体間誤差の変異係数を式６に代入して個体内誤差の変異係数を計算すると、下記表９のような結果が得られる。
【００３５】
【表９】
【００３６】
ＢＥ試験の検定力及び試料のサイズを計算するプログラムであるｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）は、Ｄｉｌｅｔｔｉなどが発表したアルゴリズムを使用するが８、検定力はｗｉｔｈｉｎ−ｓｕｂｊｅｃｔ ＣＶを分れば計算することができる。
式６を利用して得られたＣＶｗ値を使用してＢＥ試験で９０％の検定力（１−β）を得るために必要のサンプル数を試験製剤と対照製剤との比（Ｔ／Ｒ Ｒａｔｉｏ）が０．９〜１．１である場合に対して、ｎＱｕｅｒｙ Ａｄｖｉｓｏｒ（登録商標）（Ｖｅｒ．６．０，Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ＭＡ，ＵＳＡ）を利用して計算した。この結果を下記表１０に整理した。
【００３７】
【表１０】
【００３８】
前記表１０から分るように、リスペリドンの場合、試験製剤と対照製剤とのＡＵＣ平均値の比が１であるとき、９０％の検定力を得るために遺伝情報を使用しないときには、１２名の被験者が必要であることに比べてＣＹＰ２Ｄ６＊１０の野生型の志願者だけを被験者に選定して実験を行うときは、８名の被験者が必要であることを示している。
以上の実施例３及び実施例４のように遺伝情報を活用してＢＡ／ＢＥ試験の設計及び実施に活用することによって得られるメリット及び利益は明白である。
ＢＡ／ＢＥ試験において、遺伝情報の活用は、試験を実施する以前に使用することもでき、試験が既に終了された以後にも遺伝情報を活用して一部の試験対象の資料を判定から除外させるか、又は、包含させるなどの分析や解釈にも活用することができる（図１１）。また、試験に先立って試験例数を計算するとき、遺伝情報を活用する場合と活用しない場合に、例数がどのように変わるかなどに対しても使用することができる。
また、半減期が非常に長い（５日以上）薬物の場合１１、ＢＥ試験の交差試験法によって試験を実施する場合、試験進行が非常に難しい。このときは、並行試験法によって試験することが有利であるが、並行試験法の場合、個体間誤差が大きいので多くの試験例数を必要とする。しかし、遺伝子プロファイリングを通じて個体間誤差を減らせることができるとすれば、半減期が非常に長い生体異物の並行試験法による生体利用率、又は、生物学的同等性試験の成功率を高めることができる。下記表１１に半減期が長い薬物の例を示した。
【００３９】
【表１１】
【産業上の利用可能性】
【００４０】
本発明は、生体異物の生体利用率又は生物学的同等性試験を実施することにおいて、生体異物に対する薬物動態学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体などの遺伝的特性を考慮して試験対象を選定し、試験対象の個体間及び個体内の差異を減少させることによって、生体利用率又は生物学的同等性試験の検定力を高め、製剤間の差異をより明確に判別することができるので試験の成功率を高めることができる。
また、本発明による方法によると、生体利用率又は生物学的同等性試験の試験例数（被験者数又は動物数）を減少させることによって全般的なコスト及び時間を節減させる効果があり、生体利用率又は生物学的同等性試験に参加する試験対象に対する生体異物の副作用及び有害作用の発現頻度を減らすことによって被験者の健康権の保護にも寄与することができる。
また、既に実施された生物学的利用率又は生物学的同等性試験の結果を解釈する時、前記のような遺伝情報を活用することができる。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試験対象に対して生体異物の薬物動態学（以下、薬動学と略記することもある）（ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃｓ）又は薬力学（ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃｓ）的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、
代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型（ｗｉｌｄ ｔｙｐｅ）、ヘテロ型（ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｕｓ ｔｙｐｅ）、又は、突然変異型（ｍｕｔａｎｔ ｔｙｐｅ）であるかを確認する段階と、
前記遺伝子型に従って試験対象に包含させるかの可否を決定する段階とを含めてなることを特徴とする生体異物（ｘｅｎｏｂｉｏｔｉｃｓ）の生体利用率（ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）の試験方法。
【請求項２】
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、
代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型であるかを確認する段階と、
前記遺伝子型に従って試験対象に包含させるかの可否を決定する段階とを包含してなることを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項３】
前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がない場合、前記試験対象に包含させることを特徴とする請求項１又は２に記載の試験方法。
【請求項４】
前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がある場合、試験対象に包含させないことを特徴とする請求項１又は２に記載の試験方法。
【請求項５】
前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が突然変異であるとき、試験対象に包含させないことを特徴とする請求項１又は２に記載の試験方法。
【請求項６】
生体異物の生体利用率試験において、
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体異物の生体利用率試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項７】
生体異物の生物学的同等性試験において、
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体異物の生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項８】
生体利用率又は生物学的同等性試験解釈の結論に影響を与える異常値（ｏｕｔｌｉｅｒ）がある場合、試験対象の遺伝子型に対するプロファイリングを実施する段階と、
遺伝子型を野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型に分類して各遺伝子型別に薬動学又は薬力学的パラメータを比較する段階と、
前記遺伝子型に従って薬動学又は薬力学的パラメータとの間に有意性のある差異が認定される場合、前記遺伝子型による異常値を除いて結果を解釈する段階とを包含してなることを特徴とする生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後に試験対象の遺伝情報を活用する方法。
【請求項９】
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、生体利用率試験を実施することによって、試験対象から観察される副作用を減少させることを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１０】
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、生物学的同等性試験を実施することによって、試験対象から観察される副作用を減少させることを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１１】
生体異物の生体利用率試験において、
生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して実施することによって、試験時間を短縮させることを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１２】
生体異物の生物学的同等性試験において、
生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して試験を実施することによって、試験時間を短縮させることを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１３】
生体異物の生体利用率試験において、
薬動学的パラメータに対して個体内誤差と個体間誤差との間に正 陽の比例関係が存在するという事実を活用して、前記生体異物の生体利用率試験結果を、交差試験（ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｓｔｕｄｙ）、並行試験（ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｔｕｄｙ）及び反復試験（ｒｅｐｅａｔｅｄ ｓｔｕｄｙ）で構成された群から選択されるいずれか１つ以上の評価方法によって設計するか、
又は、平均生物学的同等性（ａｖｅｒａｇｅ ＢＥ）、個体生物学的同等性（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ＢＥ）、及び集団生物学的同等性（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ＢＥ）で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法を活用することを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１４】
生体異物の生物学的同等性試験において、
薬動学的パラメータに対して個体内誤差と個体間誤差との間に正 陽の比例関係が存在するという事実を活用して、前記生体異物の生物学的同等性試験の結果を、交差試験、並行試験、及び反復試験で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法によって設計するか、
又は、平均生物学的同等性、個体生物学的同等性、及び集団生物学的同等性で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法を活用することを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１５】
前記薬動学的パラメータがＡＵＣ（ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｖｅｒｓｕｓ ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅ）及びＣｍａｘ（ｔｈｅ ｐｅａｋ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）で構成されることを特徴とする請求項１３又は１４に記載の方法。
【請求項１６】
生体異物の生体利用率試験において、
生物学的半減期が非常に長い（５日以上）生体異物の個体間誤差を減少させるために、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型が同質であるか、又は、類似する試験対象を選択して並行生体利用率試験を実施することを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１７】
生体異物の生物学的同等性試験において、
生物学的半減期が非常に長い（５日以上）生体異物の個体間誤差を減少させるために、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型が同質であるか、又は、類似する試験対象を選択して並行生物学的同等性試験を実施することを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１】
試験対象に対して生体異物の薬物動態学（以下、薬動学と略記することもある）（ｐｈａｒｍａｃｏｋｉｎｅｔｉｃｓ）又は薬力学（ｐｈａｒｍａｃｏｄｙｎａｍｉｃｓ）的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、
代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型（ｗｉｌｄ ｔｙｐｅ）、ヘテロ型（ｈｅｔｅｒｏｚｙｇｏｕｓ ｔｙｐｅ）、又は、突然変異型（ｍｕｔａｎｔ ｔｙｐｅ）であるかを確認する段階と、
前記遺伝子型に従って試験対象に包含させるかの可否を決定する段階とを含めてなることを特徴とする生体異物（ｘｅｎｏｂｉｏｔｉｃｓ）の生体利用率（ｂｉｏａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ）の試験方法。
【請求項２】
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型をスクリーニングする段階と、
代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型であるかを確認する段階と、
前記遺伝子型に従って試験対象に包含させるかの可否を決定する段階とを包含してなることを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項３】
前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がない場合、前記試験対象に包含させることを特徴とする請求項１又は２に記載の試験方法。
【請求項４】
前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型がヘテロ型であるとき、野生型の薬動学又は薬力学的に有意性のある差異がある場合、試験対象に包含させないことを特徴とする請求項１又は２に記載の試験方法。
【請求項５】
前記代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が突然変異であるとき、試験対象に包含させないことを特徴とする請求項１又は２に記載の試験方法。
【請求項６】
生体異物の生体利用率試験において、
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体異物の生体利用率試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項７】
生体異物の生物学的同等性試験において、
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝情報を分析して試験法を設計するか、又は、生体異物の生物学的同等性試験に必要とする試験対象の例数を計算することを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項８】
生体利用率又は生物学的同等性試験解釈の結論に影響を与える異常値（ｏｕｔｌｉｅｒ）がある場合、試験対象の遺伝子型に対するプロファイリングを実施する段階と、
遺伝子型を野生型、ヘテロ型、又は、突然変異型に分類して各遺伝子型別に薬動学又は薬力学的パラメータを比較する段階と、
前記遺伝子型に従って薬動学又は薬力学的パラメータとの間に有意性のある差異が認定される場合、前記遺伝子型による異常値を除いて結果を解釈する段階とを包含してなることを特徴とする生体利用率又は生物学的同等性試験を実施した後に試験対象の遺伝情報を活用する方法。
【請求項９】
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、生体利用率試験を実施することによって、試験対象から観察される副作用を減少させることを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１０】
試験対象に対して生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型を考慮して、生物学的同等性試験を実施することによって、試験対象から観察される副作用を減少させることを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１１】
生体異物の生体利用率試験において、
生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して実施することによって、試験時間を短縮させることを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１２】
生体異物の生物学的同等性試験において、
生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子型が野生型である試験対象を選択して試験を実施することによって、試験時間を短縮させることを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１３】
生体異物の生体利用率試験において、
薬動学的パラメータに対して個体内誤差と個体間誤差との間に正 陽の比例関係が存在するという事実を活用して、前記生体異物の生体利用率試験結果を、交差試験（ｃｒｏｓｓ−ｏｖｅｒ ｓｔｕｄｙ）、並行試験（ｐａｒａｌｌｅｌ ｓｔｕｄｙ）及び反復試験（ｒｅｐｅａｔｅｄ ｓｔｕｄｙ）で構成された群から選択されるいずれか１つ以上の評価方法によって設計するか、
又は、平均生物学的同等性（ａｖｅｒａｇｅ ＢＥ）、個体生物学的同等性（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ＢＥ）、及び集団生物学的同等性（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ＢＥ）で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法を活用することを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１４】
生体異物の生物学的同等性試験において、
薬動学的パラメータに対して個体内誤差と個体間誤差との間に正 陽の比例関係が存在するという事実を活用して、前記生体異物の生物学的同等性試験の結果を、交差試験、並行試験、及び反復試験で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法によって設計するか、
又は、平均生物学的同等性、個体生物学的同等性、及び集団生物学的同等性で構成される評価方法の中から選択されるいずれか１つ以上の評価方法を活用することを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【請求項１５】
前記薬動学的パラメータがＡＵＣ（ａｒｅａ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｖｅｒｓｕｓ ｔｉｍｅ ｃｕｒｖｅ）及びＣｍａｘ（ｔｈｅ ｐｅａｋ ｂｌｏｏｄ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｄｒｕｇ）で構成されることを特徴とする請求項１３又は１４に記載の方法。
【請求項１６】
生体異物の生体利用率試験において、
生物学的半減期が非常に長い（５日以上）生体異物の個体間誤差を減少させるために、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型が同質であるか、又は、類似する試験対象を選択して並行生体利用率試験を実施することを特徴とする生体異物の生体利用率の試験方法。
【請求項１７】
生体異物の生物学的同等性試験において、
生物学的半減期が非常に長い（５日以上）生体異物の個体間誤差を減少させるために、生体異物の薬動学又は薬力学的に影響を与える代謝酵素又は輸送体の遺伝子多型が同質であるか、又は、類似する試験対象を選択して並行生物学的同等性試験を実施することを特徴とする生体異物の生物学的同等性の試験方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公表番号】特表２０１０−５２３１０８（Ｐ２０１０−５２３１０８Ａ）
【公表日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５０２０４２（Ｐ２０１０−５０２０４２）
【出願日】平成２１年１月７日（２００９．１．７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＫＲ２００９／００００７７
【国際公開番号】ＷＯ２００９／０８８２２２
【国際公開日】平成２１年７月１６日（２００９．７．１６）
【出願人】（５０９２７２５７３）アイバイオファーム シーオー．， エルティーディー． (1)
【氏名又は名称原語表記】ＩＢＩＯＰＨＡＲＭ ＣＯ．， ＬＴＤ．
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２２年７月１５日（２０１０．７．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１月７日（２００９．１．７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＫＲ２００９／００００７７
【国際公開番号】ＷＯ２００９／０８８２２２
【国際公開日】平成２１年７月１６日（２００９．７．１６）
【出願人】（５０９２７２５７３）アイバイオファーム シーオー．， エルティーディー． (1)
【氏名又は名称原語表記】ＩＢＩＯＰＨＡＲＭ ＣＯ．， ＬＴＤ．
【Ｆターム（参考）】
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