There are numerous areas of application for which PKPD models are a valuable tool. We studied dose linearity, bone penetration and drug-drug interactions of antibiotics by PKPD modeling. Knowledge about possible saturation of elimination pathways at therapeutic concentrations is important for studying the probability of successful treatment of dosage regimens via MCS at various doses, other modes of administration, or both. We studied the dose linearity of flucloxacillin and piperacillin. For data analysis of the dose linearity studies, population PK modeling and MCS was used. Population PK has been reported to detect saturable elimination at lower doses, and to estimate BSV more precisely than the STS approach. The variability in PK and the expected variability in PD are combined in a MCS to predict the probability of successful treatment. Flucloxacillin showed no saturation of elimination at the studied doses of 500 mg and 1000 mg. Comparison of various dosage regimens showed, that only one third of the daily dose is needed with prolonged or continuous infusion to achieve the same probability of successful treatment as short-term infusions at the full dose. For serious infections with sensitive staphylococci that are treated with intravenous flucloxacillin, prolonged infusion and continuous infusion are an appealing treatment option. Contrary to flucloxacillin, renal elimination and to a lesser extent also nonrenal elimination of piperacillin were saturable at therapeutic concentrations. Renal clearance decreased by 24% (p = 0.02) after a dose of 3000 mg piperacillin compared to the 1500 mg dose. A model without saturable elimination predicted PTA expectation values that were 6 to 11% lower for high dose short-term infusions and 2 to 5% higher for low dose continuous infusions, compared to models with saturable elimination. These differences depend on the MIC distributions of the local hospital. However, more accurate estimates for the PTA expectation value can be obtained by including an existent saturable elimination pathway into the PK model. Developing a mechanistic model of an interaction allows one to predict the extent of the interaction for other doses of drug and inhibitor. We studied the interactions between gemifloxacin and probenecid, between ciprofloxacin, its metabolite M1 and probenecid, and between flucloxacillin and piperacillin. Mechanistic models for drug-drug interactions were developed by the STS approach. This approach directly accounts for the concentration dependence of an interaction and describes the full time course of an interaction. Probenecid significantly inhibited the renal elimination of gemifloxacin, ciprofloxacin and ciprofloxacin’s metabolite M1, and slightly decreased nonrenal clearance of gemifloxacin. Piperacillin significantly decreased renal and nonrenal clearance of flucloxacillin, but hardly vice versa. For all three interactions competitive inhibition of a capacity-limited renal elimination pathway was identified as the most likely mechanism. As those drugs are all actively secreted in the renal tubules, competitive interaction is physiologically reasonable. Probenecid had a lower affinity to the renal transporter than gemifloxacin, ciprofloxacin and M1. Due to its substantially higher concentrations, probenecid inhibited the elimination of the quinolones. The affinity of piperacillin for the renal transporter was 13 times higher compared to flucloxacillin. Piperacillin PK was only slightly affected by flucloxacillin. PK interactions with piperacillin are likely to occur also with other betalactam combinations. PK interactions may be useful to improve the PD profile of an antibiotic, however possibly increased risks for side effects (e.g. risk of rash for gemifloxacin and probenecid) have to be considered. / Es gibt viele Anwendungsgebiete für die PKPD-Modelle wertvoll sind. In der vorliegenden Arbeit wurden Studien zu Dosislinearität, Knochenpenetration und Arzneistoffinteraktionen von Antibiotika mit Hilfe von PKPD-Modellen ausgewertet. Um die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Therapie durch Dosierungsregime mit verschiedenen Dosen, Verabreichungsmethoden oder beidem zu studieren, ist es nötig, Kenntnisse über möglicherweise vorhandene, bei therapeutischen Konzentrationen sättigbare Eliminationswege zu haben. Flucloxacillin und Piperacillin wurden auf ihre Dosislinearität untersucht. Zur Datenanalyse der Dosislinearitätsstudien wurden PopulationsPK-Modelle und MCS verwendet. Mit Hilfe von PopulationsPK kann eine sättigbare Elimination schon bei geringeren Dosen erkannt werden, und die Variabilität zwischen den Probanden kann genauer abgeschätzt werden als mit der STS-Methode. In einer MCS wird die Variabilität in der PK mit der erwarteten Variabilität in der PD kombiniert, um die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Behandlung vorherzusagen. Flucloxacillin zeigte bei 500 mg und 1000 mg keine Sättigung der Elimination. Ein Vergleich verschiedener Dosierungsregime zeigte, dass bei mehrstündiger oder kontinuierlicher Infusion im Vergleich zur Kurzzeitinfusion nur ein Drittel der Dosis benötigt wird, um die gleiche Wahrscheinlichkeit für eine erfolgreiche Behandlung zu erreichen. Für die Behandlung von schweren Infektionen durch empfindliche Staphylokokken ist mehrstündige oder kontinuierliche Infusion eine attraktive Möglichkeit. Im Gegensatz zu Flucloxacillin war die renale, und in einem geringeren Ausmaß auch die nicht-renale Elimination von Piperacillin bei therapeutischen Dosen sättigbar. Die renale Clearance war nach der 3000 mg Dosis um 24% (p = 0.02) verringert im Vergleich zur 1500 mg Dosis. Ein Modell ohne sättigbare Elimination sagte für hochdosierte Kurzzeitinfusionen 6 bis 11% niedrigere, und für niedrig dosierte kontinuierliche Infusion 2 bis 5% höhere Erwartungswerte für die Erfolgswahrscheinlichkeit voraus, als Modelle mit sättigbarer Elimination. Diese Unterschiede hängen von den minimalen Hemmkonzentrationen der Pathogene im jeweiligen Krankenhaus ab. Durch die Berücksichtigung eines vorhandenen sättigbaren Eliminationsweges im Modell kann der Erwartungswert für die Erfolgswahrscheinlichkeit genauer abgeschätzt werden. Die Entwicklung eines mechanistischen Interaktionsmodells ermöglicht es, das Ausmaß einer Interaktion für andere als die hier eingesetzten Dosen von Arzneistoff und Inhibitor vorherzusagen. In der vorliegenden Arbeit wurden die Interaktionen zwischen Gemifloxacin und Probenecid, sowie zwischen Ciprofloxacin, dessen Metaboliten M1 und Probenecid, und zwischen Flucloxacillin und Piperacillin untersucht. Die mechanistischen Interaktionsmodelle wurden mit Hilfe der STS-Methode entwickelt. Diese Methode bezieht die Konzentrationsabhängigkeit einer Interaktion direkt mit ein und beschreibt den vollständigen zeitlichen Verlauf der Interaktion. Probenecid hemmte die renale Elimination von Gemifloxacin, Ciprofloxacin und M1 signifikant und verringerte leicht die nicht-renale Clearance von Gemifloxacin. Piperacillin verminderte die renale und nicht-renale Clearance von Flucloxacillin signifikant. Für alle drei Interaktionen wurde eine kompetitive Inhibition eines sättigbaren renalen Eliminationsweges als wahrscheinlichster Mechanismus identifiziert. Da alle untersuchten Arzneistoffe aktiver renaler Sekretion unterliegen, ist eine kompetitive Interaktion auch physiologisch sinnvoll. Die Affinität von Probenecid zum renalen Transporter war niedriger als diejenige von Gemifloxacin, Ciprofloxacin und M1. Trotzdem wurde die Elimination der Chinolone durch Probenecid gehemmt, da Probenecid wesentlich höhere Konzentrationen erreichte. Die Affinität von Piperacillin zum renalen Transporter war 13 Mal höher als diejenige von Flucloxacillin. Die PK von Piperacillin wurde durch Flucloxacillin nur leicht beeinflusst. Es ist wahrscheinlich, dass Piperacillin auch mit anderen Betalaktamen PK-Interaktionen eingeht. PK-Interaktionen können zur Verbesserung des PD-Profils eines Antibiotikums genutzt werden, allerdings muss dabei auch das möglicherweise erhöhte Nebenwirkungsrisiko (z.B. Hautausschlag bei Probenecid und Gemifloxacin) bedacht werden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:1669 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Landersdorfer, Cornelia |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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