Pharmacométrie

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PHA1010 V1 Article de référence

Pharmacométrie

Auteur(s) : Caroline BAZZOLI, Julie BERTRAND, Emmanuelle comets

Relu et validé le 29 mai 2020 | Read in english

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RÉSUMÉ

La pharmacométrie regroupe les techniques permettant de quantifier l'activité pharmacologique d'un médicament, ainsi que sa variabilité d'un sujet et/ou d'une occasion à l'autre. Ces techniques reposent essentiellement sur l'utilisation de modèles non linéaires à effets mixtes (MNLEM). Le présent article introduit les caractéristiques des données pharmacologiques et comment les MNLEM y apportent une réponse statistique. Les méthodes d'estimation, de test et d'évaluation de ces modèles, de même que leur utilisation pour l'évaluation et l'optimisation des protocoles cliniques, sont décrites et illustrées par une application à la pharmacologie de la warfarine, un anticoagulant de la famille des antivitamines K.

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AUTEUR(S)

  • Caroline BAZZOLI : Maître de conférences Laboratoire Jean Kuntzmann, Département Statistique, Université de Grenoble, France

  • Julie BERTRAND : MRC Research Fellow UCL Genetics Institute, University college of London, London, United Kingdom

  • Emmanuelle comets : Chargée de recherches INSERM INSERM IAME, UMR 1137, F-75018 Paris ; Université Paris Diderot, Sorbonne Paris Cité, F-75018 Paris ; INSERM, CIC 1414, Université Rennes 1, Rennes, France

 INTRODUCTION

La pharmacométrie se définit comme la science de la pharmacologie clinique quantitative. La pharmacologie étudie l'interaction entre notre organisme et le médicament, ce terme désignant « toute substance ou composition [...] exerçant une action pharmacologique, immunologique ou métabolique » (article L. 5111-1 du Code de la santé publique). Cette interaction bidirectionnelle recouvre la pharmacocinétique (PK), ce que notre organisme fait subir au médicament, et la pharmacodynamie (PD), ce que le médicament fait subir à notre organisme.

La PK est principalement étudiée au travers de l'évolution de la concentration en fonction du temps, souvent résumée par des paramètres comme l'aire sous la courbe (AUC), mesurant l'exposition totale, et de la demi-vie, définie comme le temps requis pour diminuer de moitié la quantité de médicament dans le système.

L'activité PD est, quant à elle, plus diverse dans sa nature. Les marqueurs de cette activité dépendent de la réponse considérée, biologique ou clinique, continue ou discrète. L'étude conjointe de la PK et de la PD d'un médicament permet de définir la marge thérapeutique comprise entre les doses ou les concentrations minimale et maximale requises pour observer un niveau de réponse respectivement efficace et toxique.

Les marqueurs PK/PD sont recueillis au cours du développement du médicament chez des volontaires sains en phase I , puis chez des patients en phase II , avec respectivement un accent sur la toxicité puis l'efficacité. Dès la phase II , et jusqu'en routine clinique, la variabilité présente entre les sujets (dite inter-sujet ou interindividuelle) est quantifiée et explorée afin de pouvoir en définir les sources et évaluer la nécessité d'une personnalisation du traitement à travers la dose et/ou la posologie.

La pharmacométrie regroupe les techniques permettant de caractériser l'activité PK et PD, et dans quelle mesure cette activité varie d'un sujet et/ou d'une occasion à l'autre, ainsi que de prédire et de simuler ces activités afin de fournir des critères rationnels à la prise de décision. Cette discipline a pris son essor lors des dernières décades, avec le développement de méthodes dites « de population », reposant sur l'utilisation des modèles non linéaires à effets mixtes. Ces méthodes contrastent avec les analyses en deux étapes utilisées auparavant : les marqueurs de l'activité PK et PD étaient estimés individuellement, puis leur valeur moyenne et leur variabilité calculées. L'estimation individuelle nécessite un nombre élevé de prélèvements par sujet, et n'est utilisable que dans les études précoces lors du développement clinique. Dans les études ultérieures,...

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MOTS-CLÉS

Modèles non linéaires à effets mixtes   |   Analyse de données   |   Essais cliniques   |   Pharmacocinétique   |   Pharmacodynamie   |   modélisation   |   Biostatistiques

DOI (DIGITAL OBJECT IDENTIFIER)

https://doi.org/10.51257/a-v1-pha1010

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