FDA体内外相关性(IVIVC)研究申报现状及案例分析

介绍

目前在国内体外相关性(IVIVC)研究尚未兴起，而在国外IVIVC研究方兴未艾。IVIVC表示制剂体外特征(例如，药物释放曲线)与其体内性能(例如浓度-时间曲线)之间的数学关系，目的是使用其体外溶出数据准确地预测药物的体内血药浓度-时间曲线。使用经过验证的IVIVC来获得生物等效豁免，即通过使用溶出试验来替代体内生物等效性试验(BE)，从而在产品开发和药品整个生命周期中节省了时间和成本。

二十年来，FDA一直鼓励固体制剂，特别是缓释(ER)制剂的IVIVCs开发。一方面，期望成功的IVIVC将支持某些处方和生产工艺变化，而不需要进行体内BE研究。另一方面，IVIVC在设计质量(QbD)方面的应用已经被用作辅助设计空间的验证，但遗憾的是其在该领域未得到充分的利用和实施。

体外溶出度测试在制药行业中通常被用作确定关键材料属性(CMA)、关键工艺参数(CPP)以及药物产品规格的工具。在理想情况下，应采用生物利用度(BA)和BE试验来研究CMA和CPP的变化对临床结果的影响。然而，对临床药物的每个处方/生产工艺的变更都进行BA/BE研究是不切实际的，将对制药行业构成巨大负担。由于体内溶出在确定药物生物利用度方面起到关键作用，因此通过IVIVC可以有效地使体外溶出度试验作为药物CMA和CPP之间以及体内性能的桥接手段。

然而通过IVIVC对药物体内性能进行准确预测并不是一个简单的过程，因为IVIVC开发和验证中面临的许多问题可能会不自觉地导致预测偏离。此外，速释(IR)制剂的IVIVC的开发未被充分利用，由于在不改变其处方组成的情况下难以获得不同的溶出速率，这也是各种剂型最常见的挑战之一。

2016发表年的文章《Regulatory Experience with In Vivo In Vitro Correlations (IVIVC) in New Drug Applications.》向我们提供了目前向FDA提交IVIVC研究的现状，案例分析以及开发和验证IVIVC常见的失败原因，我们汇总了其中重要的信息，特与读者分享，供大家了解IVIVC研究中的重要考虑因素。

体内外相关性(IVIVC)研究申报现状

不必多言，统计图一目了然。

图1.2008年至2015年IVIVC提交的数量(包括NDAs和IND)

图2. 涉及不同给药途径的IVIVC提交数量(2008-2015年，包括NDAs，PMA和IND)

图3. 根据剂型提交的IVIVC资料分布情况(2008-2015年，包括NDAs和INDs)。

ER缓释制剂，IR速释制剂，DR控释制剂

 图4.根据相关性水平提交的IVIVC资料分布情况(2008-2015年，包括PMA，NDAs和IND)

案例分析

值得注意的是，尽管IVIVC几十年来一直被提倡，但从2008年到2015年来，每年IVIVC提交的数量都没有增加。IVIVC未被充分开发的一个潜在原因可能是药物提交中所包含的IVIVC的成功率很低(约42％)，这可能会阻止申请者进行IVIVC研究。IVIVC不成功的常见原因各不相同，如表1所示。问题范围涉及从体外溶出度测试缺陷到模型方法的短缺。

案例研究1

为药物A构建IVIVC，并将其作为NDA提交的一部分，以支持标准偏差超过±10％的溶出接受标准。药物A是单规格的ER片剂产品。三种处方中含有不同用量的控释成分，配制成缓慢，中等和快速释放的制剂，用于构建IVIVC和内部验证。使用与质量控制目的相同的溶出方法来考察体外溶出速率的差异。

临床PK研究是对禁食状态下的健康受试者(n=27)进行的单剂量、随机、开放标签、四序列、四交叉研究。对于三种ER片剂和参比IR片剂，每个受试者以不同的顺序服用这四种药物，两种药物服用之间有7天的清除期。参比IR片剂每天服用的总剂量等于ER片剂的剂量，进而可得参比IR片剂每天服用次数。

A级IVIVC是使用数字去卷积的两步法开发的。使用从IR片剂产生的单位脉冲响应(UIR)对来自ER制剂的各个血浆浓度-时间曲线进行去卷积(具有一阶吸收和滞后时间的双室模型是最佳拟合)。基于结果，体内释放和体外溶出曲线显示出相似的排序。然后将体内药物释放的平均百分比作为时间的函数与每个ER制剂的体外溶出平均值(n=12个单位用于体外溶出试验)相关。体内释放的平均分数(Fab)与体外溶出(Fdiss)的平均分数呈现非线性关系。此外，制剂中时间换算因子的差异是明显的，因为Levy图中个别处方存在不同的斜率(图5)。为了建立IVIVC，将平均体内释放量(本文中未显示数据)与三种ER制剂的时间换算体外释放作图，并使用线性回归分析构建IVIVC模型。

虽然申请人声称该模型的内部验证符合接受标准(例如，平均％预测误差(PE)<10％)，但一个处方的个别％PE失败了(％PE> 15％)，因此IVIVC不被监管机构所接受，原因有几个。

①体外和体内数据的归一化程序对于IVIVC数据分析是不可接受的。(即，基于每次处理的最后时间点的溶出％将体外溶出数据归一化为100％，并且基于每次处理的最后的吸收％将吸收的体内％归一化为100％)药物溶出量应以标签要求的百分比表示，而吸收的％应该被归一化为一个共同的参照，如IR或IV制剂。

②没有提供任何数据证明选择的溶出模型是合理的。

③体内外相关似乎具有由Levy图表示的处方依赖性(图5)。

④在审查期间发现，快速vs.中等和中等vs.缓释的处方，f2值超过50，表明只有两个释放速率(快速vs.慢速)被认为是显著不同的。

为了IVIVC的全面监管，需要进行使用额外处方的外部验证，因为在IVIVC开发中使用的三种制剂中只有两种符合体外释放速率至少10％差异的标准。鉴于此，IVIVC被认定不能接受。

图5  IVIVC结构中使用的Levy图(Tvivovs. Tvitro)(符号代表实测值；线代表预测值)

案例研究2

药物B，为含有BCS II类药物的IR口服片剂。在IND阶段进行IVIVC研究，以支持溶出接受标准的设定，并在QbD中帮助在药物生产过程中制定一些规格的CPP(关键工艺参数)。

用于构建IVIVC的专用PK研究评估了片剂硬度(四种不同批次)对体内暴露量的影响。这项PK研究是在禁食条件下对健康受试者进行的开放标签、单剂量、随机、四周期交叉试验。使用质量控制方法(USP装置II)测定所有批次的体外溶出度。发现溶出速率与片剂硬度有显著的负相关，而测试批次之间的体内总体暴露量(AUC)非常相似。此外，不同硬度的片剂具有规范的Cmax排序。尽管该IR处方的A 级IVIVC不可行，但通过使用线性回归模型将Cmax与溶出曲线的几个时间点(例如10，20和30min)的药物溶出分数相关联来完成多重C级 IVIVC。线性模型在内部使用三个批次进行验证，在外部使用一批额外的批次进行验证。正如个体和平均PE数据所示，这些PE在IVIVCFDA指南中建议的接受标准之内，说明IVIVC模型是成功的。使用交叉验证方法(例如，leave-one-out方法)进一步验证了模型的可行性。

虽然多重C级 IVIVC被认为是可以接受的，由于在IVIVC构建和验证中仅考虑Cmax，使得该模型在其被批准用于支持生物等效豁免方面(例如，无主要处方/过程变化)的应用受到限制。然而，这个多重C级 IVIVC被成功地用于在QbD框架中建立一些CPP的设计空间。由于溶出度被选为CQA，它可以作为可接受临床表现的CPP范围的研究终点。具体来说，临床研究结果意味着需要将Cmax控制在适当的范围内，因为安全性的暴露反应分析显示出具有陡峭曲线的浓度依赖性。使用经验证的多重C级 IVIVC模型，在一些过程控制中影响溶出的下限。该决策过程使用体外溶出数据作为体内输入来建立CPP的范围，确保药物B在Cmax水平等效。

案例研究3

为三种不同处方的药物C (ER制剂)开发了两个A级IVIVC模型，通过使用两种不同溶出方法的体外释放测试证明其显示不同的释放速率(f2<50)。这两种溶出方法分别为·QC方法(模拟胃液作为溶出介质)和另一种使用pH 6.8的模拟肠液的方法。通过使用商业软件使用的两步法(数字去卷积)开发A级IVIVC模型。使用从口服给药的IR片剂获得的PK数据来估算UIR值。

对来自ER制剂的平均血浆浓度对时间数据的去卷积以获得体内吸收曲线的时间过程。对于两个模型，使用药物体外溶出的平均百分比和药物体内释放的平均百分比来开发其相关性。在NDA审查期间，申请人被要求使用各种血浆浓度重新运行模型以进行UIR测定和去卷积过程。评价了计算的体内释放和测定的体外溶出之间的关系，并使用非线性回归分析获得曲线(多项式)。IVIVC模型仅使用模型构建数据进行内部验证。

虽然使用单个血浆浓度构建的模型符合内部可预测性要求，但有人指出，在提出的IVIVC模型的构建和验证中，申请人排除了16名研究对象中4名的数据，因为这4名研究对象的血浆浓度高度振荡而没有给出充分的理由。在这方面，审查人员进行了独立分析。使用平均值和个体血浆浓度数据重建模型，而不忽略这4名受试者(使用16名受试者的所有数据)。使用来自所有16名受试者的个体和平均血浆浓度构建的IVIVC模型未能通过内部验证。还尝试了使用线性模型来提高相关系数。虽然表现出较好的相关性，但线性模型也不符合内部可预测性标准。此外，审查者使用原始提交中包含的II期和III期研究的附加数据，对线性模型和任何一个或多个数据进行去卷积来对构建的多项式模型进行外部预测性分析。然而，模型的外部预测性不符合接受标准要求。

案例研究4

药品D，在505 (b) (2)途径下被批准为两个商业化规格一种ER片剂。这两个规格(这里称为低和高)在组成成分上不成比例地相似。A级 IVIVC被纳入NDA提交，以支持解溶出接受标准和生产地点的变更。IVIVC最初是针对申请人提出的具有独特释放速率特征的三种处方中的最高规格制剂开发而来的。在禁食条件下进行的四周期，四序列交叉生物利用度研究获得三种制剂和IR参比制剂的体内数据。使用从IR片剂数据产生的个体UIR对每个ER制剂的单个受试者血浆药物浓度时间曲线进行去卷积。根据申请人的分析，满足了内部验证标准(例如，单个的%PE和平均的%PE分别小于15％和10％)。审查人员通过使用不同方法的分析确认了申请人的结果，并获得了两项其他研究结果。

首先，为了增加对模型的信心，审查者使用了leave-one-out方法(即用于模型构建/内部验证两个处方的三个附加分析，以及用于外部验证的第三个方案)来重建该模型。结果表明，在leave-one-out方法中，每种组合的所有IVIVC模型都符合验证标准，表明模型的可行性。

其次，审查者对目标和缓慢释放处方进行的分析结果显示f2>50，表明虽然外部验证是作为leave-one-out方法的一部分进行的，总体上只有两种不同的释放速率用于模型构建和验证。因此，鉴于在模型的构建中只考虑了两个释放速率。所以，IVIVC是可以接受的，但有一些限制(即，根据IVIVC指南的2a类生物等效豁免)。

尽管IVIVC可以接受，但该模型不支持超过±10％变异的溶出接受标准；具体来说，是建议的上限(+11％)和下限(-11％)之间的模型预测AUC差异>20％。此外，上限与目标制剂不具有生物等效性。因此，根据关键临床研究中测试批次的平均溶出度值，溶出接受标准设定为±10％。

参考文献

1. Sandra Suarez-Sharp，Min Li，John Duan，Heta Shah and Paul Seo. Regulatory Experience with In Vivo In Vitro Correlations (IVIVC) in New Drug Applications. The AAPS Journal，Vol. 18，No. 6，November 2016 DOI: 10.1208/s12248-016-9966-2

2. Guidance for Industry-Extended Release Oral Dosage Forms: Development，Evaluation，and Application of In Vitro/In Vivo Correlations 1997.

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