La vancomycine est l'un des antibiotiques les plus prescrits, principalement utilisé pour les infections suspectées et confirmées à Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline (SARM). Les infections par des souches de SARM font peser une charge importante sur le système de santé, à laquelle s'ajoute l'incertitude qui demeure quant à la posologie optimale de la vancomycine. Les récentes lignes directrices révisées sur le suivi thérapeutique de la vancomycine, publiées en 2020, avalisent principalement l'estimation directe de l'aire sous la courbe de concentration en fonction du temps (AUC) par l'utilisation d'équations bayésiennes ou pharmacocinétiques (PK) de premier ordre pour le suivi thérapeutique. Pour mieux informer la posologie de la vancomycine, nous avons d'abord mis à jour une revue précédente des analyses pharmacocinétiques de population (PopPK) de la vancomycine publiées chez les adultes et les enfants. Pour ce faire, nous avons déterminé les caractéristiques des modèles pharmacocinétiques rapportés et identifié les diverses sources potentielles de variabilité observées dans différentes sous-populations particulières. Motivés par la controverse existante autour des nouvelles directives de surveillance thérapeutique de la vancomycine et par l'absence d'une étude approfondie des méthodes recommandées, nous avons recueilli des données hospitalières et construit un cadre de modélisation qui nous a permis d'évaluer les recommandations des directives sur les méthodes de surveillance, tout en considérant une variété de scénarios et d'hypothèses cliniques réalistes. Notre analyse a confirmé que la surveillance bayésienne est la méthode la plus rapide et la plus fiable, à condition qu'elle soit correctement mise en œuvre, la plus importante condition pour cela étant l'utilisation de modèles bayésiens a priori appropriés. De plus, nous avons montré que le suivi bayésien ne nécessite pas nécessairement des niveaux de concentration de types creux ou pic et peut en fait être réalisé en utilisant un niveau aléatoire. Aussi, nous avons démontré que l'utilisation correcte des équations pharmacocinétiques de premier ordre exigerait au moins deux mesures de concentration à l'état d'équilibre. L’utilisation de la méthode creux-seulement de la vancomycine à l'état d'équilibre peut être tout aussi efficace dans certaines situations que nous avons explorées ici. En considérant la larges étendue et la grande variabilité des populations traitées à la vancomycine en termes d'âge, de gravité de l'infection et de scénarios cliniques, cette thèse adopte un regard objectif pour évaluer quantitativement le gain potentiel de chaque méthode de surveillance de la vancomycine, en explorant leur adéquation en termes d'effort nécessaire, de disponibilité des ressources et de gain potentiel. Compte tenu des lignes directrices sur la vancomycine récemment publiées et de la controverse qui persiste, nous pensons que cette thèse a permis de démêler la variété et la complexité de l'utilisation de la vancomycine et a apporté un éclairage supplémentaire plus objectifvement informé vers un suivi thérapeutique optimal de la vancomycine. / Vancomycin is among the most prescribed antibiotics, mainly used for suspected and confirmed methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections. Infections by MRSA strains carry a substantial burden on the health care system, supplemented by the uncertainty that remains regarding vancomycin optimal dosing. The recent revised vancomycin therapeutic monitoring guidelines published in 2020, endorsed primarily the direct estimation of area under the concentration-time curve (AUC) through the use of Bayesian or first-order pharmacokinetic (PK) equations monitoring. To better inform vancomycin dosing, we first updated a previous review of published vancomycin population pharmacokinetic (PopPK) analysis in both adults and children. This was accomplished by determining the characteristics of the reported pharmacokinetic models and identifying the potential various sources of variability observed in different special subpopulations. Motivated by the existing controversy around the new vancomycin therapeutic monitoring guidelines and the lack of a thorough investigation of the recommended methods, we collected hospital data and built a modeling framework that allowed us to assess the guideline recommendations of monitoring methods while considering a variety of realistic clinical scenarios and assumptions. Our analysis affirmed that Bayesian monitoring is the fastest and most reliable method, conditional on its proper implementation, the most important being the use of proper Bayesian priors. Moreover, we showed that Bayesian monitoring does not necessarily require trough or peak concentration levels and can in fact be performed using a random level. Proper use of first-order PK equations required at least two steady-state concentration measurements. Alternatively, simpler trough-only vancomycin monitoring near steady-state can be as effective in certain cases that we explored here. By considering the wide ranges and the high variability in populations treated with vancomycin in terms of age, the severity of infection, and clinical scenarios, this thesis takes an objective look to quantitatively assess the potential gain of each vancomycin drug monitoring method, by investigating their suitability in terms of the effort needed, the availability of resources and the resulting gain. Considering the recently released vancomycin guidelines and the ensuing controversies between well-established clinical teams, we believe that this dissertation helped untangle the variety and complexity of vancomycin use and brought additional insights towards a more objective and optimal vancomycin therapeutic monitoring.

La maladie de Parkinson (MP) est un trouble dégénératif du système nerveux central qui affecte principalement les personnes âgées. Son principal traitement est la L-3,4-dihydroxyphénylalanine (L-DOPA), qui malheureusement provoque des problèmes handicapants tels que les dyskinésies et les psychoses à la suite d’une administration chronique. Peu de traitements sont disponibles pour réduire efficacement ces complications et certains interfèrent avec l’effet thérapeutique de la L-DOPA, alors que d’autres induisent des effets secondaires potentiellement dangereux pour la vie des patients. Il est donc crucial de découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques. Des études cliniques et précliniques ont montré que le site de liaison de la glycine du récepteur N-méthyl-D-aspartate (NMDA) est une cible thérapeutique prometteuse pour les problèmes moteurs de la MP. En effet, la stimulation de celui-ci augmenterait la transmission glutamatergique via la voie hyperdirecte des ganglions de la base, et par conséquent favoriserait l’inhibition du thalamus qui mènera à une moindre activation du cortex moteur, et donc possiblement moins de dyskinésies. De plus, puisque l’activation des récepteurs NMDA le long de la voie nigro-striée augmente la libération de dopamine dans le striatum, il est possible qu’un effet antiparkinsonien soit également obtenu. L’objectif de cette étude est de caractériser les potentiels anti-dyskinétique, antipsychotique et antiparkinsonien de l’inhibition sélective du transporteur de la glycine 1 (GlyT1) chez deux modèles animaux de la MP. Le chapitre 1 décrit le développement et la validation d’une nouvelle méthode de détection pour quantifier les niveaux plasmatiques du bitopertin, un inhibiteur du GlyT1. Le chapitre 2 détermine le profil pharmacocinétique du bitopertin chez le rat, à la suite d’une administration sous-cutanée. Le chapitre 3 évalue l’effet du bitopertin sur la dyskinésie et le parkinsonisme chez le rat hémi-parkinsonien, montrant une amélioration significative de la dyskinésie et du parkinsonisme. Le chapitre 4 évalue l’effet de l’ALX-5407, un inhibiteur du GlyT1, sur la dyskinésie et les comportements de types psychotiques chez le ouistiti lésé au 1-méthyl-4-phényl-1,2,3,6-tétrahydropyridine (MPTP), démontrant une amélioration de la sévérité globale de la dyskinésie, des comportements de type psychose et du parkinsonisme. Dans l’ensemble, ces résultats fournissent des données convaincantes pour soutenir le potentiel thérapeutique de l’inhibition de GlyT1. De plus, le bitopertin a fait l’objet d’essais cliniques approfondies pour le traitement de la schizophrénie, et a présenté un profil de sécurité et de tolérance bien documenté, ce qui en fait un candidat attrayant pour une nouvelle étude clinique dans le traitement de la MP. / Parkinson's disease (PD) is a degenerative disorder of the central nervous system that primarily affects older people. Its main treatment is L-3,4-dihydroxyphenylalanine (L-DOPA), which unfortunately causes disabling problems such as dyskinesias and psychosis following chronic administration. Few treatments are available to effectively reduce these complications, and some interfere with the therapeutic effect of L-DOPA, while others induce potentially life-threatening side effects. It is therefore crucial to discover new therapeutic targets. Clinical and preclinical studies have shown that the glycine site of the N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor is a promising therapeutic target for motor problems in PD. Indeed, this may increase glutamatergic transmission via the hyperdirect pathway of the basal ganglia, and consequently promote inhibition of the thalamus, which will lead to minimal activation of the motor cortex, and therefore possibly less dyskinesia. Additionally, since activation of NMDA receptors along the nigrostriatal pathway increases dopamine release in the striatum, it is possible that an antiparkinsonian effect is also achieved. The objective of this study is to characterize the anti-dyskinetic, antipsychotic and antiparkinsonian potentials of selective inhibition of glycine transporter 1 (GlyT1) in two animal models of PD. Chapter 1 describes the development and validation of a new detection method to quantify plasma levels of bitopertin, a GlyT1 inhibitor. Chapter 2 determines the pharmacokinetic profile of bitopertin in rats, following subcutaneous administration. Chapter 3 evaluates the effect of bitopertin on dyskinesia and parkinsonism in hemi-parkinsonian rats, showing a significant improvement in dyskinesia and parkinsonism. Chapter 4 evaluates the effect of ALX-5407, a GlyT1 inhibitor, on dyskinesia and psychotic-like behaviours in marmosets injured with 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP), demonstrating an improvement in the overall severity of dyskinesia, psychosis-like behaviours, and parkinsonism. Taken together, these results provide compelling data to support the therapeutic potential of GlyT1 inhibition. Additionally, bitopertin has been extensively tested in clinical trials for the treatment of schizophrenia, and has demonstrated a well-documented safety and tolerability profile, making it an attractive candidate for further clinical study in the treatment of the PD.

La pharmacogénomique (PGx) étudie le concept selon lequel les déterminants génétiques peuvent aider à prédire la réponse clinique d’un patient aux médicaments. Les concentrations plasmatiques de ces derniers sont essentielles pour déterminer l’exposition, les profils pharmacocinétiques (PK), les effets cliniques et éventuellement les doses des médicaments, dont la plupart sont métabolisés par des enzymes hépatiques, les cytochromes P450 (CYPs). Néanmoins, la plupart des découvertes en matière de PGx concernant la prédiction des profils de concentrations des médicaments ont généralement recours à des plans d’études PK traditionnels avec une approche fonctionnelle. Bien qu’utile, cette méthodologie comporte des limites pour les études PGx, notamment le nombre restreint de sujets inclus, qui réduit la puissance statistique des associations PGx et limite l’identification de nouveaux variants génétiques moins fréquents. À l’inverse, les grandes cohortes observationnelles sont largement utilisées pour identifier des marqueurs génétiques physiopathologiques. Cette thèse de doctorat visait donc à 1) synthétiser les données publiées concernant les effets cliniques des polymorphismes génétiques de l’enzyme CYP2D6 sur le traitement au métoprolol, un agent β-bloquant. Les concentrations plasmatiques de métoprolol ont montré à plusieurs reprises qu’elles étaient fortement influencées par la PGx du CYP2D6; 2) développer une nouvelle méthode bioanalytique capable de quantifier les concentrations chirales de métoprolol des patients dans un contexte clinique; 3) mener une étude clinique en utilisant une grande cohorte observationnelle, ou biobanque, comme preuve de concept pour recréer l’association précédemment établie entre les phénotypes inférés des génotypes du CYP2D6 et les concentrations plasmatiques de métoprolol. Ces projets sont présentés en tant que chapitres de thèse et sous forme de manuscrits publiés. Le premier projet consistait en une revue systématique qui a permis d’extraire toutes les études relatives à la PGx du métoprolol-CYP2D6. La synthèse qualitative a suggéré que les métaboliseurs lents du CYP2D6, dépourvus de capacité enzymatique, avaient des valeurs plus élevées concernant les réductions de la fréquence cardiaque et de tension artérielle, ainsi que la survenue d’épisodes bradycardiques relativement aux autres phénotypes. Une méta-analyse ultérieure a confirmé la significativité de ces associations. Le deuxième projet a combiné des techniques bioanalytiques telles que la dérivation, l’extraction en phase solide et la chromatographie liquide avec spectrométrie de masse en tandem. Une méthode permettant de surmonter les limites analytiques antérieures a été validée avec succès pour mesurer les concentrations plasmatiques de (S)-métoprolol, l’énantiomère pharmacologiquement actif, et de son métabolite spécifique au CYP2D6. L’applicabilité d’une telle méthode a ensuite été démontrée grâce aux échantillons d’un groupe de patients issus de la Cohorte Hospitalière de l’Institut de Cardiologie de Montréal (ICM). Puis, le troisième projet présente la réalisation de l’étude LEVEL-PGx (LEVEraging Large observational cohort studies to identify pharmacogenetic determinants of drug dosing : A proof-of-concept study in the Montreal Heart Institute Hospital Cohort). L’étude portait sur un échantillon de >1000 patients sélectionnés dans la cohorte hospitalière de l’ICM, incluant leur génotypage pour CYP2D6 et la quantification du métoprolol racémique et de son métabolite spécifique au CYP2D6 dans des échantillons provenant de la Biobanque de l’ICM. Un seul échantillon unique et aléatoire par patient a été utilisé. Le recours à des modèles multivariables a validé le concept selon lequel de grandes cohortes transversales recueillant des échantillons biologiques pouvaient être utilisées afin d’identifier des associations PGx de concentrations de médicaments et ce, à des valeurs satisfaisant les seuils de significativité d’essais pangénomiques. D’autres analyses de cette cohorte ont indiqué que cette méthodologie parvenait à identifier des associations PGx qui influençaient la fréquence cardiaque au repos et la posologie du métoprolol à-travers les phénotypes du CYP2D6 et pour les déterminants génétiques uniques, même en présence de co-médications. Cependant, ces associations PGx avec les paramètres cliniques n’ont pas atteint une significativité applicable aux seuils pangénomiques. En résumé, par la reproduction d’une association PGx préalablement démontrée, l’ensemble des travaux présentés dans cette thèse suggère que l’identification et la découverte de nouveaux déterminants génétiques prédictifs des concentrations et des doses des médicaments pourrait s’effectuer par le biais de grandes cohortes observationnelles à l’échelle du génome. Ces approches permettraient de développer des modèles prédictifs plus précis de l’exposition et de la réponse aux médicaments, ce qui pourrait favoriser les découvertes PGx et, dans certains cas, éventuellement développer le potentiel translationnel d’une approche thérapeutique personnalisée selon le profil génétique des patients. / Pharmacogenomics (PGx) studies the concept that genetic determinants can help predict a patient’s clinical response to therapies. Drug concentrations are an essential component to determining the exposure, pharmacokinetic (PK) profiles, clinical effects, and potentially drug doses, most of which are metabolized through the cytochrome P450 (CYPs) liver enzymes. Nevertheless, most PGx discoveries regarding the prediction of drug concentration profiles have generally resorted to traditional PK study designs with a functional approach. Though useful, this methodology contains limitations for gene-drug interaction studies, most notably the restricted number of subjects included, which reduces the statistical power for PGx associations and limits the identification of new, less frequent genetic variants. On the opposite, large observational cohorts have long been utilized for identifying genetic markers of disease. This doctoral thesis therefore aimed to 1) synthesize published data regarding the clinical effects of CYP2D6 genetic polymorphism on metoprolol therapy. A β-blocker, metoprolol plasma concentrations have shown repeatedly to be heavily influenced by the PGx of the CYP2D6 enzyme; 2) develop a new bioanalytical method able to quantify patients’ chiral concentrations of metoprolol in a clinical setting; 3) conduct a clinical study using a large observational cohort, or biobank, as a proof of concept to recreate the previously established association between CYP2D6 genotype-inferred phenotypes and metoprolol plasma concentrations. Those projects are presented as thesis chapters in the form of published manuscripts. The first project was a systematic review that allowed us to find all studies pertaining to the PGx of metoprolol. The qualitative synthesis suggested that CYP2D6 poor metabolizers (PMs), without enzymatic capacity, had greater values regarding reductions in heart rate, blood pressures, and occurrences in bradycardia relative to non-PMs. A subsequent meta-analysis confirmed the significance of those associations. The second project combined bioanalytical techniques such as derivatization, solid phase extraction, and liquid chromatography-tandem mass spectrometry. A method overcoming previous analytical shortcomings was successfully validated to measure (S)-metoprolol plasma concentrations and its CYP2D6-specific metabolite. Its application was later demonstrated in a group of patients from the Montreal Heart Institute (MHI) Hospital Cohort. Then, the third project presents the conduct of the LEVEL-PGx study (LEVEraging Large observational cohort studies to identify pharmacogenetic determinants of drug dosing: A proof-of-concept study in the Montreal Heart Institute Hospital Cohort). The study implicated a sample of >1000 selected patients selected from the MHI Hospital Cohort, along with the genotyping of CYP2D6, and the quantification of racemic metoprolol and its CYP2D6-specific metabolite in samples from the MHI Biobank. A single, random sample per patient was used. Multivariable modeling validated the concept that large observational cohorts collecting biospecimens could be utilized to identify PGx associations of drug concentrations with genome-wide significance. Further analyses in our cohort indicated that the tested PGx associations influenced resting heart rate and metoprolol daily drug dosage across CYP2D6 phenotypes and for single genetic determinants, regardless of interfering comedications. However, such PGx associations with clinical parameters could not achieve genome-wide significance. In summary, the body of work presented in this thesis suggested that, using a previously validated PGx association, the identification of novel genetic determinants predictive of drug concentrations and dosage could be discovered and identified at the genome-wide level with large observational cohorts. These approaches would help develop more accurate predictive models of drug exposure and response, which could favor PGx discoveries and the translational potential of a personalized approach to treatments according to a patient’s genetic profile.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Le méthylphénidate est un des médicaments les plus prescrits pour les patients ayant un trouble déficitaire de l’attention (TDAH). Comme la réponse au méthylphénidate peut varier d’un patient à l’autre, l’optimisation de la dose passe souvent par une période de titration. Au cours de cette titration, le clinicien, guidé par son expertise, prescrit différents niveaux de dose jusqu’à trouver celle qui convienne au patient. Ceci en fait un processus lourd pour le patient. L’individualisation des doses de méthylphénidate peut donc être améliorée par l’utilisation d’approches pharmacométriques. Ces approches cristallisent les informations connues sur le médicament dans un langage condensé basé sur les mathématiques et statistiques. Ainsi, leur utilisation dans le contexte du méthylphénidate fournit un outil numérique permettant de comprendre sa pharmacocinétique (ce que le corps fait au méthylphénidate) et sa pharmacodynamie (ce que le méthylphénidate fait au corps). Cette thèse se met à la quête de l’enrichissement de ces approches pharmacométriques en trois volets. La première problématique abordée concerne la grande variabilité interindividuelle dans le traitement du méthylphénidate. Le début de la thèse s’attaque à l’interchangeabilité des médicaments novateurs et génériques ayant une grande variabilité interindividuelle. Une nouvelle méthode est proposée pour comparer efficacement les médicaments selon leur pharmacocinétique. Celle-ci se base sur une méthode établie qui tient compte non seulement de la réponse moyenne d’une population à un médicament, mais aussi de la variabilité interindividuelle dans cette réponse. Cette nouvelle méthode ajoute un paramètre modulable selon le médicament étudié et corrige les problèmes de permissivité des méthodes actuelles. La pharmacodynamie du méthylphénidate est étudiée dans les deuxième et troisième volets de cette thèse. Il a été rapporté que l’efficacité du méthylphénidate décroît en fin de journée, malgré des concentrations plasmatiques similaires aux premières heures d’administration. Ainsi, suite à la prise de méthylphénidate, une tolérance aigüe se développe dans une même journée. Ce phénomène, observé sur des échelles de mesure cliniques mesurant la réduction des symptômes du TDAH, a déjà été décrit par des approches pharmacométriques. La deuxième partie de cette thèse explore la présence de cette tolérance aigüe au niveau des cibles thérapeutiques du méthylphénidate : les transporteurs de dopamine et norépinéphrine. Un modèle pharmacométrique est créé, décrivant l’interaction du méthylphénidate avec les transporteurs de dopamine et de norépinéphrine. Ce modèle est utilisé pour calculer la performance de différents régimes posologiques et explore le rôle de la norépinéphrine sur les doses nécessaires pour le traitement du TDAH. Finalement, le troisième volet ajoute la pharmacodynamie sur une échelle clinique, notamment celle du score SKAMP. Grâce au modèle pharmacométrique du deuxième volet, la dernière partie de cette thèse cherche à répondre à la question : comment l’interaction du méthylphénidate avec les transporteurs de dopamine se traduit en effet clinique? Nos résultats indiquent que l’interaction avec les transporteurs se traduit partiellement en effet clinique et que la relation entre ces deux éléments est plus significative en début de journée comparativement au soir. En somme, cette thèse a exploré les différentes facettes des méthodes pharmacométriques et leur application dans les prescriptions du méthylphénidate chez les patients atteints de TDAH. Les résultats de cette recherche démontrent l’utilité des approches pharmacométriques et ouvrent la porte à une recherche plus poussée afin de guider l’individualisation du méthylphénidate. / Methylphenidate is one of the most prescribed medications for patients with attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). Because the response to methylphenidate varies greatly among patients, dose optimization often involves a titration period. During this titration period, the clinicians, guided by their expertise, prescribes different levels of dose until they find the one that works best for the patient. This makes it a burdensome process for the patient. Individualization of methylphenidate doses can be improved by using pharmacometric approaches. These approaches crystallize the known information about the medication into a condensed language based on mathematics and statistics. Thus, their use in the context of methylphenidate provides a digital tool for understanding its pharmacokinetics (what the body does to methylphenidate) and its pharmacodynamics (what methylphenidate does to the body). This thesis seeks to enrich these pharmacometric approaches in three parts. The first part of this dissertation concerns the high interindividual variability in methylphenidate response. The beginning of the thesis tackles the interchangeability of innovative and generic drugs with high interindividual variability. A new method is proposed to effectively compare drugs based on their pharmacokinetics. This method is based on an established method that takes into account not only the average response of a population to a drug, but also the interindividual variability in that response. This new method adds a modifiable parameter depending on the drug being studied and corrects the problems of permissiveness in current methods. The pharmacodynamics of methylphenidate are studied in the second and third parts of this thesis. It has been reported that the efficacy of methylphenidate decreases at the end of the day, despite similar plasma concentrations to those in the early hours of administration. Thus, after taking methylphenidate, acute tolerance develops within the same day. This phenomenon, observed on clinical measurement scales measuring the reduction of ADHD symptoms, has already been described by pharmacometric approaches. The second part of this thesis explores the presence of this acute tolerance at the therapeutic targets of methylphenidate: dopamine and norepinephrine transporters. A pharmacometric model is created, describing the interaction of methylphenidate with dopamine and norepinephrine transporters. This model is used to calculate the performance of different dosage regimens and explore the role of norepinephrine in the doses needed for ADHD treatment. Finally, the third part adds pharmacodynamics on a macroscopic scale, particularly the clinical effect of methylphenidate. Using the pharmacometric model from the second part, the end of this thesis seeks to answer the question: how does the interaction of methylphenidate with dopamine transporters translate into clinical effects? Our results indicate that the interaction with transporters partially translates into clinical effects and that the relationship between these two elements is more significant in the morning compared to the evening. Overall, this thesis has explored the various facets of pharmacometric methods and their application in the prescriptions of methylphenidate for patients with ADHD. The results of this research demonstrate the utility of pharmacometrics approaches and open the door to further research to guide the individualization of methylphenidate.

Le développement de nouveaux médicaments ou traitements contre le cancer requiert des années de travail préclinique avant de se rendre aux essais cliniques et ultimement le marché. Malheureusement, la grande majorité des composés ne réussiront pas cette transition et ne démontreront pas de bénéfices en essais cliniques. Dans le but de réduire l’attrition au long du processus de développement des médicaments, la modélisation mathématique est de plus en plus utilisée dans la recherche préclinique pour investiguer et optimiser les traitements pour améliorer les probabilités de succès de thérapies potentielles. Les modèles mécanistiques visent à incorporer les mécanismes d’action d’un médicament ainsi que les interactions physiologiques et cellulaires pour approfondir notre compréhension des systèmes et des effets thérapeutiques. La dissertation suivante traite de l’implémentation the modèles mécanistique hétérogènes dans des contextes précliniques pour la recherche contre le cancer. Le second chapitre discute du cancer des cellules granulosa ovarienne and du développement d’un modèle mathématique pour investiguer le potentiel d’une thérapie combinatoire qui inclut une chimiothérapie et une immunothérapie produisant une protéine en lien avec le facteur de nécrose tumorale (TRAIL) à l’aide d’un virus oncolytique (VO). Le modèle considère les cellules tumorales à travers les stades de la mitose, l’infection de ces cellules par le VO et la pression du système immunitaire inné sur la population de cellules tumorales. Le modèle incorpore aussi des modèles pharmacocinétique/pharmacodynamie (PK/PD) pour TRAIL et le médicament chimio thérapeutique, composé activateur de procaspase-1 (PAC-1). Cela inclue un modèle PK mécanistique décrivant la liaison de TRAIL à son récepteur ainsi qu’un modèle pharmacocinétique à deux compartiments pour PAC-1 dans le but d’intégrer les deux concentrations dans une fonction d’effets combinés affectant la population de cellules cancéreuses. À travers les simulations, nous avons déterminé les doses minimales requises et le schéma posologique optimal pour PAC-1 pour minimiser la croissance tumorale. Nous avons aussi établi un scénario permettant d’éradiquer la tumeur à l’aide d’un VO possédant un taux d’infection plus grand qu’initialement testé. 4 Dans le chapitre 3, nous présentons différentes approches pour inclure la variabilité inter-individuelle dans des modèles mécanistiques et discutons de leur bénéfices et désavantages. Nous décrivons comment les modèles PK de population (PopPK) informent sur la moyenne des paramètres d’une cohorte, la variation provenant des covariables et comment cette variabilité dans les paramètres permet d’étudier différentes dynamiques à travers une population. Dans une cohorte, la variabilité peut être généré par des algorithmes en assurant que les patients virtuels générés possèdent des paramètres et des résultats réalistiques. Nous discutons aussi des cohortes in silico pouvant prédire un intervalle de résultats and de scénarios potentiels d’un traitement. Ces essais cliniques virtuels sont très utiles en pharmacologie quantitative de systèmes (QSP). Enfin, nous présentons une application d’un modèle PopPK utilisant 300 patients virtuels dans un modèle QSP pour la différentiation des cellules souches mammaires affectées par des doses d’estrogène. Nous investiguons l’effet de cette thérapie hormonale sur la différentiation cellulaire pour son application potentiel pour traiter le cancer du sein triple négatif (TNBC) puisque la prolactine a été proposée dans des modèles expérimentaux pour forcer la différentiation cellulaire des cellules cancéreuses. Notre modèle et les résultats obtenus servent de preuve de concept pour continuer la recherche des méthode pharmacologiques pour induire la différentiation des cellules souches permettant de réduire la sévérité et la plasticité des cellules cancéreuses. / Developing novel cancer drugs or therapies requires years of preclinical work before translation to clinical trials and ultimately the market. Unfortunately, an overwhelming majority of compounds will fail to make this transition and will show no benefit in trials. To reduce attrition along the drug development pipeline, mathematical modelling is increasingly used in preclinical work to investigate and optimize treatment scenarios, in the hope of improving the success rate of potential therapies. Mechanistic models aim to incorporate the mechanisms of actions of drugs and physiological/cellular interactions to provide a deeper understanding of the system and rationally investigate therapeutic effectiveness. This thesis focuses on the implementation of heterogeneous, mechanistic mathematical models in preclinical contexts in cancer drug development. The first chapter of this thesis provides an overview of mathematical oncology and the drug discovery pipeline by presenting different tumour growth models and the integration of therapeutic effect through pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) models. The second chapter of this thesis discusses granulosa cell tumour (GCT) of the ovary and the development of a mathematical model to investigate the potential of a combination therapy using a chemotherapy and an immunotherapy that produces tumour necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) through an oncolytic virus (OV). The model considers tumour cells throughout the phases of the cell cycle, the infection of these cancer cells by the OV, and the innate-immune pressure from the body. It also incorporates detailed PK/PD models for TRAIL and the chemotherapeutic drug, procaspase activating compound-1 (PAC-1). This includes a mechanistic receptor binding PK model for TRAIL as well as a two-compartment PK model for PAC-1 to properly integrate the concentrations of both compounds in the combination effect function applied to the cancer cell populations. Through simulations and hypothesis testing, we determined the minimal doses and ideal dosing regimens for PAC-1 that best controlled tumour growth. We also established how to successfully eradicate the tumour under the assumption of a much higher infection rate of the OV. 6 In the third chapter, we present different approaches to include inter-individual variability into mechanistic mathematical models, each with their own benefits and challenges. We describe how population PKs (PopPK) inform on cohort averages and variability due to covariates, and how to use this heterogeneity to recover the dynamics of drug treatment in patient populations. Variability in cohorts can also be generated through algorithms ensuring that virtual patients have realistic parameters and outcomes. We also touch upon in silico trials that help to predict a range of outcomes and treatment scenarios. These in silico clinical trials are highly valuable in quantitative system pharmacology (QSP) due to their predictive nature. Lastly, we present an application of PopPK using 300 generated patients in a QSP model for mammary stem cell differentiation under treatment with estrogen (estradiol). We investigate the effect of hormone therapy on mammary cell differentiation due to its potential application in triple negative breast cancer (TNBC), as prolactin has been proposed in experimental models to induce differentiation in TNBC stem cells. Our model and results serve as proof of concept for the continued investigation into pharmacological means of inducing stem cell differentiation to reduce cancer plasticity and severity.

Cette thèse met en évidence l'importance des transporteurs lipidiques et leurs implications pharmaceutiques dans la délivrance de principes actifs de nature différente, par voie orale et/ou par voie cutanée. L'introduction générale de cette thèse donne un aperçu des différents types é en mettant l'accent sur les nanoparticules lipidiques solides ( SLN ) et les nanocapsules lipidiques ( LNC ). Dans la première partie, les SLN chargées avec le propionate de clobétasol ( CP ), ont été développées et formulées en un hydrogel pour une long terme corticothérapie topique. Les études du transport ex vivo ont indiqué que le CP maintenu par la peau était plus élevé pour les SLN gel par rapport au produit commercial. La deuxième partie met l'accent sur les nanocapsules lipidiques ( LNC ). Chapitre 1 de cette partie vise à obtenir des LNC chargées d'un principe actif hydrophile le pentasaccharide, fondaparinux ( F ) à partir de deux microémulsions ( ME ) selon un brevet qui a été déposé. Les résultats obtenus par les LNC préparés de la ME1 contenant les tensio-actifs non ioniques ( Imwitor/Span ) ont été les meilleurs ( 59.87 nm, 48.62 % taux d'encapsulation ). Le chapitre 2 vise à encapsuler le F par la stratégie de l'intéraction cationique pour réaliser une association efficace élevée ( 80-100%). L'impact de cette formulation sur la pharmacocinétique du médicament après administration orale chez le rat a montré une amélioration de la biodisponibilité de F d'une mode dépendante de la dose. Les LNC cationiques chargées en F ont démontré une potentialité thérapeutique intéressante pour l'administration d'un pentasaccharide dérivé de l'héparine par voie orale comme une première preuve de concept comme une solution alternative à l'administration de F.

En février, 2009 un rapport de PHRMA (Pharmaceutical Research and Manufacturers of America) confirmait que plus de 300 médicaments pour le traitement des maladies cardiaques étaient en phase d’essais cliniques ou en révision par les agences règlementaires. Malgré cette abondance de nouvelles thérapies cardiovasculaires, le nombre de nouveaux médicaments approuvés chaque année (toutes indications confondues) est en déclin avec seulement 17 et 24 nouveaux médicaments approuvés en 2007 et 2008, respectivement. Seulement 1 médicament sur 5000 sera approuvé après 10 à 15 ans de développement au coût moyen de 800 millions $. De nombreuses initiatives ont été lancées par les agences règlementaires afin d’augmenter le taux de succès lors du développement des nouveaux médicaments mais les résultats tardent. Cette stagnation est attribuée au manque d’efficacité du nouveau médicament dans bien des cas mais les évaluations d’innocuité remportent la palme des causes d’arrêt de développement. Primum non nocere, la maxime d’Hippocrate, père de la médecine, demeure d’actualité en développement préclinique et clinique des médicaments. Environ 3% des médicaments approuvés au cours des 20 dernières années ont, par la suite, été retirés du marché suite à l’identification d’effets adverses. Les effets adverses cardiovasculaires représentent la plus fréquente cause d’arrêt de développement ou de retrait de médicament (27%) suivi par les effets sur le système nerveux. Après avoir défini le contexte des évaluations de pharmacologie de sécurité et l’utilisation des bio-marqueurs, nous avons validé des modèles d’évaluation de l’innocuité des nouveaux médicaments sur les systèmes cardiovasculaires, respiratoires et nerveux. Évoluant parmi les contraintes et les défis des programmes de développements des médicaments, nous avons évalué l’efficacité et l’innocuité de l’oxytocine (OT), un peptide endogène à des fins thérapeutiques. L’OT, une hormone historiquement associée à la reproduction, a démontré la capacité d’induire la différentiation in vitro de lignées cellulaires (P19) mais aussi de cellules souches embryonnaires en cardiomyocytes battants. Ces observations nous ont amené à considérer l’utilisation de l’OT dans le traitement de l’infarctus du myocarde. Afin d’arriver à cet objectif ultime, nous avons d’abord évalué la pharmacocinétique de l’OT dans un modèle de rat anesthésié. Ces études ont mis en évidence des caractéristiques uniques de l’OT dont une courte demi-vie et un profil pharmacocinétique non-linéaire en relation avec la dose administrée. Ensuite, nous avons évalué les effets cardiovasculaires de l’OT sur des animaux sains de différentes espèces. En recherche préclinique, l’utilisation de plusieurs espèces ainsi que de différents états (conscients et anesthésiés) est reconnue comme étant une des meilleures approches afin d’accroître la valeur prédictive des résultats obtenus chez les animaux à la réponse chez l’humain. Des modèles de rats anesthésiés et éveillés, de chiens anesthésiés et éveillés et de singes éveillés avec suivi cardiovasculaire par télémétrie ont été utilisés. L’OT s’est avéré être un agent ayant d’importants effets hémodynamiques présentant une réponse variable selon l’état (anesthésié ou éveillé), la dose, le mode d’administration (bolus ou infusion) et l’espèce utilisée. Ces études nous ont permis d’établir les doses et régimes de traitement n’ayant pas d’effets cardiovasculaires adverses et pouvant être utilisées dans le cadre des études d’efficacité subséquentes. Un modèle porcin d’infarctus du myocarde avec reperfusion a été utilisé afin d’évaluer les effets de l’OT dans le traitement de l’infarctus du myocarde. Dans le cadre d’un projet pilote, l’infusion continue d’OT initiée immédiatement au moment de la reperfusion coronarienne a induit des effets cardiovasculaires adverses chez tous les animaux traités incluant une réduction de la fraction de raccourcissement ventriculaire gauche et une aggravation de la cardiomyopathie dilatée suite à l’infarctus. Considérant ces observations, l’approche thérapeutique fût révisée afin d’éviter le traitement pendant la période d’inflammation aigüe considérée maximale autour du 3ième jour suite à l’ischémie. Lorsqu’initié 8 jours après l’ischémie myocardique, l’infusion d’OT a engendré des effets adverses chez les animaux ayant des niveaux endogènes d’OT élevés. Par ailleurs, aucun effet adverse (amélioration non-significative) ne fût observé chez les animaux ayant un faible niveau endogène d’OT. Chez les animaux du groupe placebo, une tendance à observer une meilleure récupération chez ceux ayant des niveaux endogènes initiaux élevés fût notée. Bien que la taille de la zone ischémique à risque soit comparable à celle rencontrée chez les patients atteints d’infarctus, l’utilisation d’animaux juvéniles et l’absence de maladies coronariennes sont des limitations importantes du modèle porcin utilisé. Le potentiel de l’OT pour le traitement de l’infarctus du myocarde demeure mais nos résultats suggèrent qu’une administration systémique à titre de thérapie de remplacement de l’OT devrait être considérée en fonction du niveau endogène. De plus amples évaluations de la sécurité du traitement avec l’OT dans des modèles animaux d’infarctus du myocarde seront nécessaires avant de considérer l’utilisation d’OT dans une population de patients atteint d’un infarctus du myocarde. En contre partie, les niveaux endogènes d’OT pourraient posséder une valeur pronostique et des études cliniques à cet égard pourraient être d’intérêt. / In february 2009, a report from PHRMA (Pharmaceutical Research and Manufacturers of America) confirmed that more than 300 drugs for treatment of cardiovascular diseases were in clinical trials or under review by regulatory agencies. Despite the abundance of new cardiovascular therapies, the number of new drugs approved each year (all indications combined) is declining steadily with only 17 and 24 new drugs approved in 2007 and 2008, respectively. Only 1 drug out of 5000 candidates will be approved after 10 to 15 years of development with an average cost of $800 millions. Several initiatives have been launched by regulatory agencies to increase the success rate in drug development but results are still awaited. This stagnation is attributed to the lack of efficacy of several drug candidates but safety assessments are the leading cause of drug development discontinuation. Primum non nocere, the maxim from Hippocrate, father of medicine, remains of major relevance in preclinical and clinical drug development. Over the past 20 years, approximately 3% of approved drugs were subsequently withdrawn from the market due to adverse effects. Cardiovascular adverse effects represent the most frequent cause of drug development discontinuation or withdrawal (27%) followed by effects on the nervous system. After defining the context of safety pharmacology evaluations and the use of biomarkers in drug development, we validated safety pharmacology models to investigate drug-induced cardiovascular, respiratory and neurological effects. As we progressed within constraints and challenges of drug development, we evaluated the efficacy and safety of oxytocin, an endogenous peptide with therapeutic potential. Oxytocin (OT), a hormone historically associated with reproduction, demonstrated the ability to induce in vitro differentiation of cell lines (P19) but also embryonic stem cells into beating cardiomyocytes. These observations lead us to consider the use of OT as a treatment for myocardial infarct. To achieve this ultimate goal, we first evaluated the pharmacokinetic of OT in an anesthetized rat model. These investigations highlighted the unique characteristics of OT including a very short half-life and a non-linear pharmacokinetic profile in response to the dose. Cardiovascular effects of OT in healthy animals were then evaluated in various species. In preclinical research, the use of various animal species and state of consciousness (conscious or anesthetized) is recognized as one of the best strategies to increase the predictive value of results obtained in animals to the human response. Our initial investigations of OT treatment regimens used various animal models including conscious and anesthetized rats, anesthetized pigs, conscious dogs with indirect blood pressure monitoring and diuresis and conscious monkeys with cardiovascular telemetry monitoring. These studies confirmed OT to have significant hemodynamic effects with variable responses depending on the state of consciousness (conscious or anesthetized), the dose, the administration protocol (bolus or infusion) and the species that were used. These screening studies enabled selection of a treatment regimen and dose without adverse effects that could subsequently be tested in efficacy studies. A porcine myocardial infarct (MI) model with reperfusion was used to evaluate the effects of OT following myocardial ischemia. In a pilot project, continuous infusion of OT initiated immediately at coronary reperfusion induced cardiovascular adverse effects in all treated animals including a reduction of left ventricular fraction shortening and worsening of dilated cardiomyopathy which is typical following MI. Considering these observations, the therapeutic strategy was revised to avoid OT treatment during the inflammatory phase which was considered maximal around day 3 post-ischemia. When initiated 8 days after MI, OT infusion induced adverse effects in animals with elevated endogenous levels of OT. In contrast, no significant effects (not statistically significant improvement) were observed in animals with low endogenous OT baseline. In placebo treated animals, a trend to observe a better recovery was noted in animals with high endogenous OT baseline. While the size of the ischemic zone was comparable to human patients with MI, the use of juvenile animals and the absence of coronary disease are important limitations of the porcine model. The potential of OT for treatment of MI remains but our results suggest that systemic administration of OT by continuous infusion as part of a replacement therapy should be investigated further in relation to endogenous levels. Further investigations on safety of the treatment with OT on animal MI models are warranted before the use of OT can be considered in the patient population after myocardial infarct. On the other hand, endogenous levels of OT may have a prognostic value and clinical trials to investigate this hypothesis may be of interest.

La préparation de formulations à libération contrôlée est le domaine des sciences pharmaceutiques qui vise à modifier l’environnement immédiat des principes actifs pour en améliorer l’efficacité et l’innocuité. Cet objectif peut être atteint en modifiant la cinétique de circulation dans le sang ou la distribution dans l’organisme. Le but de ce projet de recherche était d’étudier le profil pharmacocinétique (PK) de différentes formulations liposomales. L’analyse PK, généralement employée pour représenter et prédire les concentrations plasmatiques des médicaments et de leurs métabolites, a été utilisée ici pour caractériser in vivo des formulations sensibles au pH servant à modifier la distribution intracellulaire de principes actifs ainsi que des liposomes destinés au traitement des intoxications médicamenteuses. Dans un premier temps, la PK d’un copolymère sensible au pH, à base de N-isopropylacrylamide (NIPAM) et d’acide méthacrylique (MAA) a été étudiée. Ce dernier, le p(NIPAM-co-MAA) est utilisé dans notre laboratoire pour la fabrication de liposomes sensibles au pH. L’étude de PK conduite sur les profils de concentrations sanguines de différents polymères a défini les caractéristiques influençant la circulation des macromolécules dans l’organisme. La taille des molécules, leur point de trouble ainsi que la présence d’un segment hydrophobe à l’extrémité des chaînes se sont avérés déterminants. Le seuil de filtration glomérulaire du polymère a été évalué à 32 000 g/mol. Finalement, l’analyse PK a permis de s’assurer que les complexes formés par la fixation du polymère à la surface des liposomes restaient stables dans le sang, après injection par voie intraveineuse. Ces données ont établi qu’il était possible de synthétiser un polymère pouvant être adéquatement éliminé par filtration rénale et que les liposomes sensibles au pH préparés avec celui-ci demeuraient intacts dans l’organisme. En second lieu, l’analyse PK a été utilisée dans le développement de liposomes possédant un gradient de pH transmembranaire pour le traitement des intoxications médicamenteuses. Une formulation a été développée et optimisée in vitro pour capturer un médicament modèle, le diltiazem (DTZ). La formulation liposomale s’est avérée 40 fois plus performante que les émulsions lipidiques utilisées en clinique. L’analyse PK des liposomes a permis de confirmer la stabilité de la formulation in vivo et d’analyser l’influence des liposomes sur la circulation plasmatique du DTZ et de son principal métabolite, le desacétyldiltiazem (DAD). Il a été démontré que les liposomes étaient capables de capturer et de séquestrer le principe actif dans la circulation sanguine lorsque celui-ci était administré, par la voie intraveineuse. L’injection des liposomes 2 minutes avant l’administration du DTZ augmentait significativement l’aire sous la courbe du DTZ et du DAD tout en diminuant leur clairance plasmatique et leur volume de distribution. L’effet de ces modifications PK sur l’activité pharmacologique du médicament a ensuite été évalué. Les liposomes ont diminué l’effet hypotenseur du principe actif administré en bolus ou en perfusion sur une période d’une heure. Au cours de ces travaux, l’analyse PK a servi à établir la preuve de concept que des liposomes possédant un gradient de pH transmembranaire pouvaient modifier la PK d’un médicament cardiovasculaire et en diminuer l’activité pharmacologique. Ces résultats serviront de base pour le développement de la formulation destinée au traitement des intoxications médicamenteuses. Ce travail souligne la pertinence d’utiliser l’analyse PK dans la mise au point de vecteurs pharmaceutiques destinés à des applications variées. À ce stade de développement, l’aspect prédictif de l’analyse n’a pas été exploité, mais le côté descriptif a permis de comparer adéquatement diverses formulations et de tirer des conclusions pertinentes quant à leur devenir dans l’organisme. / Drug delivery is the field of pharmaceutical sciences which focuses on altering the immediate environment of drug molecules to improve their efficacy and safety. Drug delivery systems can potentiate the effect of active principles or alleviate their side effects by modifying their circulation profiles and/or biodistribution. The objective of this research project was to investigate the role of pharmacokinetic (PK) analysis in the development of novel drug delivery systems. PK analysis is generally applied to describe and predict the blood concentration profiles of low molecular weight drugs and their metabolites. Nevertheless, it is herein used to characterize the circulation of 2 liposomal formulations: pH-sensitive liposomes designed to alter the intracellular distribution of drugs and liposomes with transmembrane pH gradient for drug detoxification. The first series of experiments were designed to study the circulation kinetics of a pH-sensitive polymer prepared with N-isopropylacrylamide (NIPAM) and methacrylic acid (MAA). The copolymer p(NIPAM-co-MAA) is used in our laboratory to prepare serum-stable, PEGylated, pH-sensitive liposomes. The circulation profiles of polymers with different characteristics were characterized. The parameters which impacted the fate of the macromolecules were the length of the polymer chain, its cloud point and the presence of a hydrophobic anchor at one extremity of the molecule. The glomerular filtration cut-off of the polymer was determined to be around 32,000 g/mol. PK analysis allowed to conclude that the complexes prepared by anchoring the polymer on the surface of the liposomes remained stable in the bloodstream. This data established that pH-sensitive vesicular formulations could be produced using a polymer which could be excreted through renal filtration. It also confirmed that the formulation remained intact in the bloodstream. The second part of this work involved the development of liposomes with a transmembrane pH gradient designed to treat cardiovascular drug intoxications. Liposomes were designed and optimized in vitro to capture a model cardiovascular drug, diltiazem (DTZ). In vitro, the liposome uptake capacity was 40-fold higher than the lipid emulsion used in the clinic. PK analysis was used to verify the stability of the formulation in vivo, and to assess the impact of the liposomes on the plasma concentration of DTZ and its principal active metabolite, deacetyl-diltiazem (DAD). It was shown that the vesicles were able to capture and sequester DTZ and DAD. Injection of liposomes 2 min prior to administration of DTZ significantly increased the area under the plasma-concentration vs. time curve of both DTZ and DAD, while lowering their clearance and volume of distribution. The impact of the changes in PK on the pharmacological effect of the drug was also investigated. Liposomes tempered the hypotensive effect of the drug when the latter was administered via an intravenous bolus or a 1-h perfusion. Throughout this work, PK analysis proved to be an efficient tool to study the ability of transmembrane pH gradient liposomes to alter the blood circulation profiles of a cardiovascular drug, and to reduce its pharmacological effect. This proof of concept establishes firm ground for the further development of this colloidal formulation to treat drug intoxications. This work pointed out the relevance of PK analysis for the development of multi-purpose, colloidal drug delivery systems. At this stage, the predictive nature of the analysis was not exploited, but its descriptive properties allowed objective comparison of the circulation profiles of distinct systems and pertinent conclusions concerning their fate in vivo.

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain. / Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) models simulate the internal dose metrics of chemicals based on species-specific and chemical-specific parameters. The existing quantitative structure-property relationships (QSPRs) allow to estimate the chemical-specific parameters (partition coefficients (PCs) and metabolic constants) but their applicability is limited by their lack of consideration of variability in input parameters and their restricted application domain (i.e., substances containing CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, benzene ring and H in benzene ring). The objective of this study was to develop new knowledge and tools to increase the applicability domain of QSPR-PBPK models for predicting the inhalation toxicokinetics of organic compounds in humans. First, a unified mechanistic algorithm was developed from existing models to predict macro (tissue and blood) and micro (cell and biological fluid) level PCs of 142 drugs and environmental pollutants on the basis of tissue and blood composition along with physicochemical properties. The resulting algorithm was applied to compute the tissue:blood, tissue:plasma and tissue:air PCs in rat muscle (n = 174), liver (n = 139) and adipose tissue (n = 141) for acidic, neutral, zwitterionic and basic drugs as well as ketones, acetate esters, alcohols, ethers, aliphatic and aromatic hydrocarbons. Then, a quantitative property-property relationship (QPPR) model was developed for the in vivo rat intrinsic clearance (CLint) (calculated as the ratio of the in vivo Vmax (μmol/h/kg bw rat) to the Km (μM)) of CYP2E1 substrates (n = 26) as a function of n-octanol:water PC, blood:water PC, and ionization potential). The predictions of the QPPR as lower and upper bounds of the 95% mean confidence intervals were then integrated within a human PBPK model. Subsequently, the PC algorithm and QPPR for CLint were integrated along with a QSPR model for the hemoglobin:water and oil:air PCs to simulate the inhalation pharmacokinetics and cellular dosimetry of volatile organic compounds (VOCs) (benzene, 1,2-dichloroethane, dichloromethane, m-xylene, toluene, styrene, 1,1,1-trichloroethane and 1,2,4 trimethylbenzene) using a PBPK model for rats. Finally, the variability in the tissue and blood composition parameters of the PC algorithm for rat tissue:air and human blood:air PCs was characterized by performing Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations. The resulting distributions were used for conducting Monte Carlo simulations to predict tissue:blood and blood:air PCs for VOCs. The distributions of PCs, along with distributions of physiological parameters and CYP2E1 content, were then incorporated within a PBPK model, to characterize the human variability of the blood toxicokinetics of four VOCs (benzene, chloroform, styrene and trichloroethylene) using Monte Carlo simulations. Overall, the quantitative approaches for PCs and CLint implemented in this study allow the use of generic molecular descriptors rather than specific molecular fragments to predict the pharmacokinetics of organic substances in humans. In this process, the current study has, for the first time, characterized the variability of the biological input parameters of the PC algorithms to expand the ability of PBPK models to predict the population distributions of the internal dose metrics of organic substances prior to testing in animals or humans.