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Contexte : L’acide perfluorooctanoïque (PFOA) est présent dans le sang de presque tous les participants dans les études de biosurveillance. L’appréciation des risques pour la santé qui sont associés aux concentrations sanguines de PFOA est difficile, car les valeurs guides d'exposition (VGE) sont généralement exprimées en termes de dose externe. Des équivalents de biosurveillance (ÉB) compatibles avec les VGE pourraient faciliter l'interprétation des concentrations de PFOA dans le contexte du risque pour la santé. Objectifs : i) Dériver des ÉB pour le PFOA sérique ou plasmatique correspondant aux VGE de la Environmental Protection Agency des États-Unis (U.S. EPA), de la Agency for Toxic Substances and Disease Registry (ATSDR) et de Santé Canada, et ii) comparer les ÉB avec les concentrations de PFOA mesurées dans des enquêtes nationales de biosurveillance. Méthodes : En partant des points de départ à partir desquels les VGE ont été estimées, nous avons dérivé des ÉB à l'aide de données ou modèles pharmacocinétiques et de facteurs d'incertitude. À l'aide d'un modèle pharmacocinétique animal de gestation et de lactation, nous avons converti les points de départ chez les souris gestantes (U.S. EPA 2016, ATSDR) en concentrations sériques chez l’organisme en développement pour quatre mesures de dose (concentrations moyenne prénatale, moyenne postnatale, moyenne totale, et maximale). Les concentrations équivalentes chez le fœtus humain et l’enfant ont ensuite été converties en ÉB correspondants dans le sérum maternel humain au moment de la conception à l'aide d’une modèle pharmacocinétique humain de grossesse et d’allaitement. Le point de départ chez les rongeurs adultes (Santé Canada) a été converti en un ÉB dans le sérum humain adulte à l'aide de données expérimentales. Pour le point de départ basé sur l'épidémiologie (valeur provisoire de 2022 de l’U.S.EPA), un BE a été dérivé à l'aide d'un modèle pharmacocinétique humain de grossesse et d’allaitement. Les BE dérivés ont été comparés à des données de biosurveillance canadiennes et américaines. Résultats : Les ÉB étaient de 684 ng/mL pour Santé Canada, de 0.012 ng/mL pour l’U.S. EPA (valeur provisoire de 2022), et variaient de 15 à 29 ng/mL pour l’U.S. EPA (valeur de 2016) et de 6 à 10 ng/mL pour l’ATSDR. Les 95ème centiles des concentrations sériques dans l'Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS) de 2018-2019 et dans la National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) de 2017-2018 étaient légèrement inférieures à l’ÉB de l’ATSDR et deux ordres de grandeur plus élevées que l'ÉB pour la valeur provisoire de 2022 de l’U.S. EPA. Conclusion : Les ÉB couvraient quatre ordres de grandeur. Les concentrations de PFOA mesurés dans des enquêtes nationales de biosurveillance canadiennes et américaines étaient supérieures ou similaires à certains de ces ÉB. / Background: Perfluorooctanoic acid (PFOA) is detected in the blood of virtually everyone participating in biomonitoring studies. Assessing the health risks associated with blood PFOA levels is challenging because exposure guidance values (EGVs) are typically expressed in terms of external dose. Biomonitoring equivalents (BEs) consistent with EGVs could facilitate interpreting biomarker levels in a health risk context. Objective: To i) derive BEs for serum/plasma PFOA corresponding to the EGVs of the U.S. Environmental Protection Agency (U.S. EPA), the Agency for Toxic Substances and Disease Registry (ATSDR) and Health Canada, and ii) compare with PFOA levels measured in national biomonitoring surveys. Methods: Starting from the points of departure from which EGVs were estimated, we derived BEs using pharmacokinetic data/models and uncertainty factors. Using an animal gestational/lactational pharmacokinetic model, we converted points of departure in pregnant dams (U.S. EPA 2016, ATSDR) into serum concentrations in the developing organism for four dose metrics: average prenatal, average postnatal, average overall, and maximum concentrations. Equivalent human fetus and child concentrations were then converted into corresponding BEs in maternal serum at time of conception using a pharmacokinetic model of human gestation/lactation. The point of departure in adult rodents (Health Canada) was converted into a BE in adult serum using experimental data. For the epidemiology-based point of departure (U.S.EPA 2022, draft), a BE was derived using a human pharmacokinetic model of gestation/lactation. BEs were compared with Canadian and U.S. biomonitoring data. Results: BEs (ng/mL) were 684 for Health Canada, 0.012 for the U.S. EPA (2022 draft), and ranged from 15-29 for the U.S. EPA (2016) and from 6-10 for ATSDR. Ninety-fifth percentiles of serum levels from the 2018-2019 Canadian Health Measures Survey (CHMS) and the 2017-2018 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) were slightly below the BE for the ATSDR, and two orders of magnitude above the BE for the U.S. EPA (2022 draft). Conclusion: BEs varied over four orders of magnitude. Levels measured in Canadian and U.S. national surveys were higher than or close to some of these BEs.

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L’exposition au bisphénol A (BPA) au cours du développement fœtal est suspectée d’être impliquée dans l’initiation d’effets biologiques. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est d’évaluer l’exposition humaine fœtale au BPA. Une étude pharmacocinétique (PK) réalisée sur le modèle du fœtus ovin a montré que le BPA glucuronide (BPAG), métabolite majeur du BPA piégé dans le compartiment fœtal, est lentement éliminé via sa réactivation en BPA. A partir de ces données PK, le développement d’un modèle PK humanisé a permis de prédire des concentrations plasmatiques fœtales de BPAG maintenues autour de 40ng/L chez le fœtus humain en fin de grossesse, soit environ 1000 fois supérieures aux concentrations en BPA correspondantes. Une analyse protéomique de tissus fœtaux ovins a montré qu’une même dose molaire de BPAG ou de BPA affecte des voies physiologiques similaires, suggérant que l’hydrolyse du BPAG pourrait exposer les tissus à des concentrations en BPA compatibles avec l’expression d’un effet biologique. L’ensemble de ces résultats indique que les concentrations de BPAG dans le sang de cordon constituent un marqueur pertinent de l’exposition fœtale au BPA et qu’elles doivent être prises en compte dans l’évaluation du risque / Prenatal exposure to bisphenol A (BPA) is suspected to induce adverse effects later in life. In this context, the goal of this thesis was to evaluate the human fetal exposure to BPA. Using a pharmacokinetic (PK) approach, we showed that BPA glucuronide (BPAG), the main metabolite of BPA that remains trapped in the fetal compartment, is slowly eliminated through its back conversion into BPA. A humanized PK model developed from these data predicted steady BPAG fetal plasma concentrations of 40ng/L in late pregnancy, i.e. about 1000 folds higher than corresponding BPA concentrations. A proteomic analysis of fetal tissues has shown that equimolar BPAG or BPA fetal exposures trigger similar physiological shifts in the ovine model, suggesting that BPAG hydrolysis might expose fetal tissues to BPA at levels of functional significance. It is concluded that BPAG levels in human cord blood are relevant indicators of fetal exposure to BPA during late pregnancy and should be taken into account for risk assessment

L’évaluation de la bioéquivalence (BE) de formulations génériques (Test) et de marques commerciales (Référence) du dabigatran représente un défi de taille pour les sociétés pharmaceutiques en raison de la grande variabilité intra-individuelle et de la puissante relation concentration-effet du médicament. Soutenu par l'approche de modélisation pharmacocinétique de population (pop-PK), ce projet examine le potentiel d'évaluer la BE, avec des résultats comparables au paradigme actuel de BE, en utilisant un nombre réduit d'échantillons requis. Une étude de BE portant sur deux formulations de dabigatran (Test et Référence), comprenant 16 sujets et incluant 640 concentrations plasmatiques a été utilisée rétrospectivement pour l'analyse pop-PK. Un modèle pop-PK a été développé pour chaque formulation en suivant les techniques de modélisation standards. Des scénarios d'échantillonnage comportant un ensemble décroissant de prélèvements ont été sélectionnés selon une stratégie progressive et prudente basée sur les propriétés pharmacocinétiques (PK) connues du dabigatran ainsi que de connaissances cliniques acquises. Les modèles pop-PK Test et Référence ont été ajustés à chacun des scénarios d'échantillonnage réduits et leurs profils PK ont été simulés. Ensuite, des tests de BE ont été effectués pour identifier le scénario préservant les conclusions BE obtenues à partir du jeu de données d'origine tout en incluant le nombre minimal de prélèvements. Un modèle à deux compartiments avec élimination de premier ordre et absorption retardée décrivait le mieux les données de concentration plasmatique du dabigatran. Le sexe a été identifié en tant que covariable significative pour la biodisponibilité. Pour les scénarios d'échantillonnage réduit, tous les profils de PK simulés étaient similaires et robustes en termes de valeurs de paramètres PK et de courbes de concentrations, à l'exception des valeurs de Cmax. Les résultats ont également prouvé que le verdict de BE pouvait être maintenu jusqu'à un scénario d'échantillonnage réduit de cinq prélèvements en utilisant les normes et critères de BE réglementaires en vigueur. L’approche de modélisation pop-PK pourrait réduire le nombre d’échantillons utilisés pour l’évaluation de la BE du dabigatran, diminuant donc les coûts des futurs essais de BE cliniques en plus de représenter un bénéfice pour les participants de l’étude. / The bioequivalence (BE) assessment of generic (Test) and brand name (Reference) formulations of dabigatran, a drug with a steep exposure-response relationship exhibiting very high pharmacokinetic (PK) variability, represents an expensive challenge for pharmaceutical companies. Supported by the modeling approach of population pharmacokinetics (pop-PK), the present study investigates the potential of assessing with results comparable to the current BE paradigm BE using a reduced required number of samples. A BE study of two formulations of dabigatran (Test and Reference), comprising 16 subjects and including 640 plasma concentrations, was used retrospectively for the pop-PK analysis. Using standard modeling techniques, a pop-PK model was accordingly developed for each formulation. Sampling scenarios with reduced sampling time points were selected in a progressive and cautious strategy based on dabigatran’s known PK properties and clinical knowledge. The developed pop-PK model of the Reference and Test formulations were refitted on each reduced sampling dataset. All these models were simulated to generate virtual PK profiles for BE purpose. Then, following the standard BE test procedure, the task concluded by identifying the scenario preserving BE conclusions obtained from the original dataset, while including the minimum number of samples. A two-compartment model with first order elimination and a lagged absorption best described the plasma concentration data for dabigatran, and sex was identified as a significant covariate for bioavailability. For the reduced sampling scenarios, all simulated PK profiles were similar to the PK profile generated from the complete sampling in terms of PK parameters values and robustness, except for the Cmax values. The results also proved that the BE verdict could be maintained with a reduced sampling scenario of only five blood samples using the current regulatory BE standards and criteria. The pop-PK modeling approach can be an efficient tool that requires only a reduced number of samplings for the BE assessment of dabigatran, thus can potentially lower the costs in future BE trials and benefit the participants of the study.

Charles University Faculty of Pharmacy in Hradec Kr'alov'e Department of Biophysics and Physical Chemistry Candidate: Yestay Rakhimov Supervisor: doc. Erik Jurjen Duintjer Tebbens, Ph.D. Title of diploma thesis: Mathematics and implementations of physiologically based phar- macokinetic modeling The thesis addresses some basic aspects of pharmacokinetic modeling, which is used to describe pharmacokinetic processes. Understanding these processes is important for example to determine optimal concentrations of drugs dosing. The thesis focuses on mathematical proofs of a number of pharmacokinetic equa- tions, which are often not given in standard books. The derived equations are illustrated with numerical experiments for a particular drug in the software PharmCalcCl and MAT- LAB. 4

<p>Autoinjectors are pen-like devices that typically deliver drug products of 2 mL or less. They shield the needle before and after use, reducing patient anxiety from needle phobia and mitigating the risk of needlestick injuries and accidental contamination. Additionally, automatic delivery ensures more consistent needle penetration depth and injection force than manual injection methods. </p> <p><br></p> <p>To optimize autoinjector design, this thesis presents experimentally validated computational models that describe the processes of needle insertion, drug delivery, and transport of subcutaneously administered therapeutic proteins in the body. A multi-objective optimization framework is also proposed to guide the design of autoinjectors.</p> <p><br></p> <p>This thesis focuses on spring-driven autoinjectors, the most common type of autoinjector. It begins with an overview of the interactions between the spring-driven autoinjector, tissue, and therapeutic proteins. Moving on to Chapter 2, a computational model is presented to accurately predict the kinematics of the syringe barrel and plunger during the needle insertion process.</p> <p><br></p> <p>In Chapter 3, we present a quasi-steady model for the drug delivery process, which considers the rheology of therapeutic proteins. The Carreau model is adopted to describe protein viscosity, and explicit relationships between flow rate and pressure drop in the needle are derived. Furthermore, the applicable regime for the power-law model for protein viscosity is identified.</p> <p><br></p> <p>Chapter 4 quantifies the impact of sloshing and cavitation on therapeutic proteins in the syringe. Additionally, a workflow is presented to integrate available simulation tools to predict the performance of spring-driven autoinjectors. The influence of each design parameter of spring-driven autoinjectors on their performance is also discussed. </p> <p><br></p> <p>The spring-driven autoinjector delivers therapeutic proteins through subcutaneous administration. To gain insights into the transport process of therapeutic proteins, Chapter 5 presents a physiologically-based pharmacokinetic model that has been validated against experimental data for humans and rats. The lymph flow rate significantly affects the bioavailability of therapeutic proteins. This finding highlights the importance of studying the transport of therapeutic proteins in the lymphatic system in future research.</p> <p><br></p> <p>Chapter 6 provides a multi-objective design optimization framework for the spring-driven autoinjector. The computational model is replaced with an accurate deep neural network surrogate to improve the computational efficiency.  Using this surrogate model, we conduct a sensitivity analysis to identify essential design parameters. After that, we perform multi-objective optimization to find promising design candidates.</p> <p><br></p> <p>Chapter 7 presents a model for bubble dynamics in a protein solution. An explicit expression for the bubble dissolution rate is derived, enabling extraction of the interfacial properties of the protein-coated interface from the measured bubble radii. Moreover, analytical solutions for the response of a protein-coated bubble to an imposed acoustic pressure are derived. This work provides insight into protein-coated bubbles, which are used as vehicles to deliver drugs, as active miniature tracers to probe the rheology of soft and biological materials, or as contrast agents to enhance the ultrasound backscatter in ultrasonic imaging.</p> <p><br></p> <p>At last, in Chapter 8, we introduce a model for laser-induced cavitation that considers several key factors, such as liquid compressibility, heat transfer, and non-equilibrium evaporation and condensation. Our model's predictions for the time-course of bubble radii have been validated with experimental data. Moreover, our model reveals that the reduction of the bubble's oscillation amplitude is primarily due to a decrease in the number of vapor molecules inside the bubble, highlighting the crucial role of phase change in laser-induced cavitation bubbles.</p> <p><br></p> <p>The developed computational models and framework provide crucial insights into the development of spring-driven autoinjectors and cavitation bubbles. These studies can also enhance the efficacy and safety of the delivery of therapeutic proteins, ultimately improving patient outcomes.</p>

Contexte: L’insuffisance cardiaque (IC) est un syndrome clinique complexe regroupant un large spectre de mécanismes pathologiques qui peuvent altérer le fonctionnement de multiples organes, affectant ainsi la pharmacocinétique (PK) des médicaments. La modélisation pharmacocinétique de population (Pop-PK) consiste à appliquer des modèles non linéaires à effets mixtes dans le but de décrire l’exposition au traitement et quantifier la variabilité au niveau des paramètres PK. Objectif: Ce travail vise à évaluer par approche populationnelle la PK du candesartan en IC et à déterminer les covariables décrivant d’une façon statistiquement et cliniquement significative la variabilité au niveau de la clairance. Méthodes: Les données d’une étude pharmacogénomique ouverte, multicentrique et prospective ont été récupérées pour amorcer notre analyse. Le processus de modélisation et les simulations nécessaires sont réalisés à l’aide du logiciel NONMEM (Nonlinear Mixed Effects Modeling). Les covariables préliminaires ont été sélectionnées par des tests statistiques tels que la régression linéaire et l’ANOVA. Enfin, l’élaboration du modèle final est effectuée en utilisant le processus de sélection séquentielle « forward/backward ». Résultats: Un total de 281 patients caucasiens ont été inclus pour développer le modèle Pop-PK. Les données du candesartan ont été caractérisées par un modèle à un compartiment avec absorption de premier ordre et temps de latence. Le poids, l'âge, la fraction N-terminale du pro-peptide natriurétique de type b (NT_proBNP), le débit de filtration glomérulaire (DFG), le diabète, l'utilisation du furosémide et le sexe étaient les covariables sélectionnées préliminairement pour la clairance apparente (CL/F). Le modèle final développé pour la clairance apparente est représenté par l'équation suivante : CL/F (L/h) = 8.63*(Poids/82.45)0.963 * (DFG/74)0.56 * (0.682) Diabète * EXP0.138 Les simulations ont révélé qu'une diminution importante de la clairance orale (diminution de plus que 25 %) est obtenue en combinant les facteurs significatifs retenus dans le modèle final (patients ayant un faible poids corporel avec une insuffisance rénale modérée à sévère et patients diabétiques avec une insuffisance rénale faible à modérée). Nous avons constaté que les patients ayant ces combinaisons dans notre base de données présentaient des concentrations comparables à celles des autres patients malgré qu’ils aient toléré de plus faibles doses pendant la titration. Conclusion: La modélisation PK de population a servi comme une approche efficace pour caractériser la PK du candesartan en IC et pour identifier une sous-population à risque d’une exposition élevée. Le poids, le DFG et le diabète sont des prédicteurs indépendants de la clairance du candesartan en IC. Considérant ces facteurs, une approche plus individualisée de l'administration du candesartan est nécessaire chez les patients atteints d’IC. / Context: Heart failure (HF) is a clinical condition that causes pathological changes all over the body affecting hence the pharmacokinetic of drugs. Population pharmacokinetic modeling (Pop-PK) consists in applying non-linear mixed-effects models to characterize treatment exposure and quantify PK parameters variability. Objective: The aim of this study was to investigate the pharmacokinetic (PK) of candesartan in HF patients while examining statistically and clinically significant covariates on estimated clearance using population pharmacokinetics (Pop-PK) modeling approach. Methods: Data from a prospective, multicenter, open label, pharmacogenomic study were available for this analysis. Modeling and simulations were conducted using Nonlinear Mixed-Effect Modeling software NONMEM. Preliminary selection of covariates was accomplished with statistical tests (linear regression and ANOVA). Final model development was performed using forward/backward selection approach on the preliminarily selected covariates. Results: A total of 281 Caucasian patients were included to develop the Pop-PK model. Candesartan data were characterized by a 1 compartment model with first order absorption and lag time. Weight, age, N-terminal pro b-type natriuretic peptide (NT_proBNP), estimated glomerular filtration rate (eGFR), diabetes, use of furosemide and sex were the preliminarily selected covariates for apparent clearance (CL/F). The final model developed for apparent clearance is represented by the following equation: CL/F (L/h) = 8.63*(Weight/82.45)0.963 * (eGFR/74)0.56 * (0.682) Diabetes * EXP0.138 Simulations revealed that an important decrease in oral clearance (decrease of more than 25%) is obtained with the combination of the significant factors retained in the final model (patients having low weight with moderately to severely impaired renal function and diabetic with mildly to moderately impaired renal function). Patients having these combinations in our database were found to achieve comparable concentrations to the rest of patients despite tolerating only lower doses. Conclusion: Population pharmacokinetic modeling provided an effective approach to characterize the PK of candesartan in HF and to identify a subpopulation at potential risk of high exposure. Weight, eGFR and diabetes are independent predictors of candesartan clearance in patients with HF. Considering these factors, a more individualized approach of candesartan dosing is needed in HF patients.

La biosurveillance humaine consiste en des mesures de produits chimiques ou de leurs métabolites dans des liquides biologiques. Ces données biologiques sont souvent interprétées en les comparant à des valeurs dites bio-équivalentes aux valeurs toxicologiques de référence (VTR) qui ont été pour la plupart définies grâce à l’utilisation de modèles animaux dans un contexte de simple exposition chimique. Pourtant, elles peuvent résulter de co-expositions multivoies (cas des composés organiques volatils (COVs)) pouvant donner lieu à des interactions toxicocinétiques chez humain. Des approches de modélisation toxicocinétique à base physiologique (TCBP) ont été conçues pour étudier ces interactions. Mais, leur impact sur la variabilité interindividuelle (VI) de la toxicocinétique des substances individuelles, et l’évaluation résultante du risque toxique des contaminants chimiques suite à une exposition multivoies, n’ont que peu ou pas été investigués. Par ailleurs, des études proposent une approche de reconstitution directe de l’exposition chimique externe à partir de mesures sanguines de COVs (composés parents) grâce à des modèles TCBP probabilistes, souvent construits pour des adultes de 70 kg, et des calculs de probabilité. C’est la dosimétrie inverse. Mais les incertitudes associées aux estimations d’exposition externe faites grâce à cette approche à partir de mesures biologiques ponctuelles collectées lors des enquêtes de santé n’ont presque pas été étudiées. La présente recherche doctorale vise à caractériser l’impact des co-expositions chimiques multivoies sur la variabilité interindividuelle de la toxicocinétique des COVs, en vue d’en tenir éventuellement compte dans la mise au point dans cette thèse d’approches appliquées de dosimétrie inverse. Dans un premier temps, nous avons construit des modèles TCBP multivoies pour deux mélanges (benzène, toluène, éthylbenzène et m-xylène (BTEX) d’une part, et trichloroéthylène et chlorure de vinyle (TCE-CV) d’autre part) pour des sous-populations humaines d’âges différents (y compris une sous-population d’adultes). Ces modèles ont été couplés à des simulations de Monte Carlo pour explorer l’impact des co-expositions multivoies sur la VI de la toxicocinétique des substances individuelles en cas d’expositions ‘’faibles’’ ou ‘’élevées’’. Des index de variabilité (IV) ont été calculés comme étant le rapport du 95 ème centile de la distribution d’une dose interne chez les autres sous-populations étudiées au 50 ème centile de la même distribution chez les adultes. Dans un deuxième temps, nous avons raffiné l’approche existante de dosimétrie inverse en développant des modèles TCBP probabilistes d’inhalation pour des sous-populations canadiennes (d’âge, de poids corporel et de taille différents) dont les mesures sanguines de toluène ont été collectées lors du cycle 3 de l’enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS-3), en vue de reconstituer leur exposition externe correspondante. Enfin, nous avons développé une approche individuelle de dosimétrie inverse pour estimer l’exposition externe au toluène à partir des mesures urinaires d’un de ses métabolites (l’acide S-benzylmercapturique, ou en anglais : S-benzylmercapturic acid ou BMA) rapportées chez des individus Canadiens. Ici, deux techniques ont été testées pour cette estimation : estimer l’exposition au toluène à partir des mesures ponctuelles de BMA urinaire d’une journée complète obtenues chez chaque individu et estimer l’exposition à partir d’une mesure individuelle de BMA urinaire sur des urines de 24 h. L’approche individuelle nous a permis de proposer une méthode pour quantifier l’incertitude, c’est-à-dire l’erreur possible, sur les estimations d’exposition externe faites par dosimétrie inverse à partir des mesures ponctuelles provenant des enquêtes de santé. Cette étude doctorale a révélé que l’impact des co-expositions multivoies sur la VI toxicocinétique peut dépendre des composés des mélanges et du niveau d’exposition à ces substances. Par exemple, la variation obtenue sur les IVs basés sur la quantité de substance métabolisée par les CYP2E1 est d’environ -9 à -5 % et -38 à -33% pour le benzène respectivement pour les expositions ‘’faibles’’ et ‘’élevées’’ simulées au mélange. Pour le CV et le TCE, elle est respectivement de -17 à -13% et -20 à -11% pour les expositions ‘’élevées’’, et nulle pour les ‘’faibles’’ expositions au mélange. Les expositions au toluène dans l’air estimées par dosimétrie inverse dans cette thèse (médianes entre 0,004 et 0,01 ppm) sont bien en dessous des valeurs guides maximales recommandées par Santé Canada pour une exposition chronique et suggèrent une exposition via l’air intérieur. L’incertitude mentionnée plus haut, quant à elle, varie entre 15 et 23 % dans le cadre de nos travaux. La présente étude doctorale a contribué à améliorer l’évaluation du risque toxicologique des COVs. / Human biomonitoring consists in the measurements of chemicals or their metabolites in biological matrices. These biological data are often interpreted by comparison with so-called bio-equivalent values to the toxicological reference values (TRV) which have for the most part been defined through the use of animal models in a context of simple chemical exposure. However, biomonitoring data can result from multi-routes co-exposures to multiple chemical such as Volatile Organic Compounds (VOCs), which can give rise to toxicokinetic interactions in the human body. Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) modeling approaches have been developed to study these interactions. But, their impact on the interindividual variability (IV) of the toxicokinetics of individual substances, and the evaluation of the toxic risk of chemical contaminants, that may result from multi-routes exposure, have only been sparsely studied. Further, the scientific literature suggests an approach for the direct reconstruction of external chemical exposure from blood measurements of VOCs’ parent compounds. This is generally done for 70-kg adults by the use of appropriate PBPK models, combined with a probability calculation approach, in a process called “reverse dosimetry”. But the uncertainties associated with estimates of external exposure made using this approach from biological spot measurements collected during health surveys have hardly been studied. The current doctoral research aims to characterize the impact of multi-routes chemical co-exposures on the interindividual variability of toxicokinetics, in order to account it for in the development in this thesis of applied approaches of reverse dosimetry. First, we built multi-routes probabilistic PBPK models for two mixtures (benzene, toluene, ethylbenzene and m-xylene (BTEX) on one hand, and trichloroethylene and vinyl chloride (TCE-VC) on the other hand) for human subpopulations of different ages (including one of adults). These models were coupled with Monte Carlo simulations in order to explore the impact of multi-routes co-exposures on the IV of the toxicokinetics of individual compounds at ‘low’ or ‘high’ exposures. Variability indices (VIs) were calculated as the ratio of the 95th percentile value of the distribution of an internal dose in the other subpopulations studied to the 50th percentile value of the same distribution in adults. In a second step, we refined the existing reverse dosimetry approach by developing probabilistic inhalation PBPK models for Canadian subpopulations (of different age, body weight and size) whose blood toluene measurements were collected during the third cycle of Canadian Health Measures Survey (CHMS-3), in order to reconstruct their corresponding external exposure. Finally, we have developed an individual reverse dosimetry approach to estimate external exposure to toluene from urinary measurements of one of its metabolites (S-benzylmercapturic acid or BMA) reported in Canadian individuals. Two techniques were tested here for this estimation: estimating toluene exposure from spot measurements of urinary BMA of a full day obtained in each individual and estimating exposure from an individual measurement of urinary BMA performed on 24-h urines. The individual approach allowed us to propose a method to quantify the uncertainty, that means the possible error, on the estimates of external exposure made by reverse dosimetry from spot measurements from health surveys. This doctoral study revealed that the impact of multi-routes co-exposures on IV of toxicokinetics may depend on the compounds in the mixtures and the level of exposure to these substances. For example, the variation obtained on the amount of substance metabolized by CYP2E1-based VIs based is about -9 to -5% and -38 to -33% for benzene respectively for 'low' and 'high' exposures simulated to the mixture. For VC and TCE, it is respectively about -17 to -13% and -20 to -11% for "high" exposures, and zero for "low" exposures to the mixture. The exposures to toluene in air estimated by reverse dosimetry in this thesis (median between 0.004 and 0.01 ppm) are well below the maximum guideline values recommended by Health Canada for chronic exposure and suggest an exposure of Canadian studied via indoor air. The uncertainty mentioned above varies between 15 and 23% in the context of our work. The present doctoral study has contributed to improving the assessment of the toxicological risk of VOCs.

Die Phänotypisierung von Cytochrom P450 (CYP) und Leberfunktionstests sind wichtige Methoden in der Klinik. Die Methoden nutzen die Pharmakokinetik (PK) von Testsubstanzen und ihren Metaboliten, um Einblicke in die Stoffwechselkapazität der Leber und in die Aktivität von Enzymen und Transportern zu gewinnen. Die Leberfunktionstests werden nicht nur von zahlreichen Proband:innenmerkmalen, sondern auch von den Besonderheiten der Untersuchung beeinflusst. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Faktoren, die das Ergebnis der Messungen beeinflussen, voneinander zu trennen, um ihren jeweiligen Einfluss auf das Messergebniss zu untersuchen. In dieser Arbeit wurde die Herausforderung durch Metaanalysen und physiologisch basierte Pharmakokinetik Modellierung (PBPK) angegangen. Es wurde eine offene Pharmakokinetik-Datenbank (PK-DB) entwickelt und PK-Daten für ein breites Spektrum von Testsubstanzen kuratiert. Meines Wissens enthält PK-DB derzeit den größten offenen PK-Datensatz zu Testsubstanzen. Der Datensatz ermöglichte die Identifizierung und Quantifizierung von demografischen und rassischen Bias (Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit, Alter, Gesundheitszustand), Meldefehlern und Unstimmigkeiten in der Literatur. Auf der Grundlage der Daten wurde eine Metaanalyse der PK von Koffein im Hinblick auf verschiedene Faktoren bzgl. Leberfunktion und CYP1A2-Aktivität durchgeführt. Insbesondere wurde das vorhandene Wissen über die Auswirkungen des Rauchens, der Einnahme oraler Verhütungsmittel, verschiedener Krankheiten und Begleitmedikationen auf die PK von Koffein durch Metaanalysen und Datenintegration konsolidiert. Ebenso wurde die Messgenauigkeit der Koffeinkonzentration in Bezug auf den Messprotokol analysiert. Darüber hinaus wurde der Einfluss des CYP2D6-Polymorphismus untersucht. Hierzu wurde ein PBPK-Modell für Dextromethorphan und seine Metaboliten Dextrorphan und Dextrorphan O-Glucuronid entwickelt und mit den PK-Daten kalibriert und validiert. / Cytochrome P450 (CYP) phenotyping and dynamic liver function testing are essential methods in clinical practice. These methods utilize the pharmacokinetics (PK) of test substances and their metabolites to gain insight into the liver's metabolic capacity and the activity of enzymes and transporters. Liver function tests are not only influenced by numerous characteristics of a studied subject but also by the specifics of individual study procedures. A key challenge is to disentangle the various factors which influence the outcome of the measurements from each other to study their influence on the dynamic liver function and CYP phenotype. In this work, the challenge was addressed through meta-analysis and physiologically based pharmacokinetic modeling. As a foundation, an open pharmacokinetics database was developed and pharmacokinetics data were curated for a wide range of test substances. To my knowledge, PK-DB currently contains the largest open pharmacokinetic dataset on substances used for phenotyping and dynamical liver function testing. The dataset allowed for identifying and quantifying demographic and racial bias (sex, ethnicity, age, health), reporting errors, and inconsistencies in pharmacokinetic literature. Based on the data, a caffeine pharmacokinetics meta-analysis was conducted concerning various factors affecting liver function and CYP1A2 activity. In particular, meta-analysis and data integration solidified existing knowledge on the effects of smoking, oral contraceptives, multiple diseases, and co-medications on caffeine pharmacokinetics. Similarly, the measurement accuracy of caffeine concentration was investigated with respect to various aspects of the measurement protocol. In addition, the impact of CYP2D6 polymorphism was investigated. Therefore, a PBPK model of dextromethorphan (DXM) and its metabolites dextrorphan (DXO) and dextrorphan O-glucuronide (DXO-Glu) was developed, and calibrated, and validated with pharmacokinetics data.