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의학박사 학위논문

정상인 24시간 위 산도의 약동-약력학 모델링을 이용한

위산분비억제제의 효능 평가 방법론 연구

Pharmacokinetic-pharmacodynamic Modeling of Gastric pH in Healthy Volunteers and

Implication for Efficacy Evaluation of Potassium-competitive Acid Blocker

2012년 8월

서울대학교 대학원

의학과 약리학 전공

이 소 정

정상인 24시간 위 산도의 약동-약력학 모델링을 이용한

위산분비억제제의 효능 평가 방법론 연구

지도교수 장 인 진

이 논문을 의학박사 학위논문으로 제출함

2012년 8 월

서울대학교 대학원

의학과 약리학 전공

이 소 정

이소정의 박사 학위논문을 인준함

2012년 8 월

위 원 장 (인)

부 위 원 장 (인)

위 원 (인)

위 원 (인)

위 원 (인)

Pharmacokinetic-pharmacodynamic Modeling of Gastric pH in Healthy Volunteers and

Implication for Efficacy Evaluation of Potassium-competitive Acid Blocker

by SoJeong Yi

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of

Doctor of Philosophy in Medicine (Pharmacology)

at the Seoul National University, Seoul, Korea August 2012

Approved by thesis committee:

Professor Chairman

Professor Vice Chairman

Professor

Professor

Professor

1

초 록

위식도 역류성 질환 (Gastroesophageal Reflux Disease, GERD)을 비롯한 위산 분비와 관련된 질환에 널리 사용되는 proton pump inhibitor (PPI) 계열 약물의 단점을 극복하는 새로운 계열의 위산분비 억제제로서 potassium-competitive acid blocker (P-

CAB)가 대두되고 있다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 P-CAB 계열 약물인

YH4808의 1상 연구 자료를 활용한 모델링 및 시뮬레이션을 통해 약동-약력학

모델을 수립하고 최적의 용량용법을 탐색하고자 하였다.

임상연구를 완료한 피험자들 중 YH4808을 투여받은 79명의 피험자의 혈중 농도 및 채혈 시간 자료와 위약 또는 YH4808을 투여받은 피험자 중 Helicobactor pylori 음성이면서 24시간 위 내 pH 모니터링이 적절하게 수행된 71명의 자료로 약동- 약력학 모델을 NONMEM 7 (Level 1.2)을 이용하여 수립하였다. 약동학 모델과 기저치 모델을 먼저 수립한 후 개별 파라미터를 고정하여 약력학 모델을 수립하는 순차적 분석을 실시하였다.

YH4808의 약동학 모델은 흡수 지연 시간이 있는 1차 흡수 및 1차 소실을 따르는

2구획 모델이 선정되었으며, 식후 투여시 음식물에 의하여 체내 흡수가 3.2배 증가하였다. 위 내 pH의 기저치 모델에는 간접 효과 모델(indirect response model)을 기본으로 식사의 영향와 일주 변화 영향을 반영하였으며, 약력학 모델은 위 내 pH가 증가 속도가 약물 농도에 대해 E_max 모델을 따라 영향을 받도록 수립하였다.

모델 평가 결과, 구축된 약동-약력학 모델은 실제 임상시험 결과를 비교적 잘 반영하였다. 수립된 약동-약력학 모델로 최적 용량용법을 탐색하기 위하여 YH4808 치료 용량을 1일 200 mg으로 가정하고, 식후 또는 식전 투여 및 1일 1회 용법 또는

1일 2회 용법을 적용하여 위 내 pH 를 시뮬레이션하였다. 그 결과, 식전 투여에

비해 식후 투여시 pH >4 유지시간 비율이 약 20% 높았으며, 1일 2회 투여시 1일 1회 투여에 비해 야간 pH > 4 유지시간 비율이 약 12% 높았다. 1일 2회 용법시 1회 1회 용법에 비해 복용편리성이 크게 감소하는 데 비하여 위 내 pH 상승 효과는 1일 1회 용법에 비해 큰 차이가 없었다.

2

결론적으로, 본 연구에서는 24시간 위 내 pH 모니터링 자료를 이용하여 P-CAB 계열 약물인 YH4808의 약동-약력학 모델을 수립하였으며, 임상시험 시뮬레이션을 통해 최적 용량용법을 제시하였다.

주요어: Pharmacokinetic-pharmacodynamic modeling, gastric pH, potassium-competitive acid blocker

학 번: 2009-30576

3

목 차

초 록 ... 1

목 차 ... 3

List of Tables ... 3

List of Figures... 4

List of abbreviations and symbols ... 7

서 론 ... 9

연구방법 ... 12

1. 임상연구 ... 12

2. 약동-약력학 모델링... 18

연구결과 ... 21

1. 대상 자료 ... 21

2. 약동학 모델링 ... 25

3. 약동-약력학 모델링... 34

A. 위 내 pH 기저치 모델 ... 37

B. 약동-약력학 모델 ... 43

4. 시뮬레이션 ... 50

고찰 및 결론 ... 55

참고문헌 ... 58

부 록 ... 61

4

List of Figures

Figure 1. Pharmacodynamic profile of a PPI demonstrating that there is a cumulative onset of effect at therapeutic oral doses (upper) Theoretical pharmacodynamic profile of a P-CAB demonstrating that these agents achieve their full effect with the first dose and provide similar levels of acid inhibition with subsequent, repeated doses (lower).

Figure 2. Study design of the first-in-human study for YH4808

Figure 3. Baseline of 24 hr gastric pH in H. pylori negative (left) and positive (right) subject Figure 4. Diagram of subject inclusion/exclusion for pharmacokinetics and

pharmacodynamics

Figure 5. Intragastric pH data reduction and shape preservation

Figure 6. Individual YH4808 concentration-time profile (log-linear); single dose of YH4808 30- 800 mg at fast status (top); multiple dose of 100-400 mg qd for 7 days (middle); single dose of YH4808 600 mg at fed status (bottom)

Figure 7. Linear regression of logarithmic Cmax versus logarithmic dose (upper) and logarithmic AUC_0-t versus logarithmic dose (lower) following single dose of YH4808

Figure 8. Schematic illustration of two-compartment pharmacokinetic model

Figure 9. Correlations between eta (η) parameters ETA1 = ηV2, ETA2 = ηCL, ETA3 = ηQ, ETA4 = ηV3, ETA5 = ηKa

Figure 10. Basic goodness-of-fit plots of final pharmacokinetic model. The observed concentration vs. the population predicted (upper left) and the individual predicted value (upper right). The individual weighted residuals (iWRES) vs. individual predicted value (lower left), and the conditional weighted residuals (lower right)

Figure 11. Visual predictive check plot of final pharmacokinetic model. Stratified by drug administration at fast status (left) or at fed status (right). Observed values (open circle), median of predicted values (solid line), and 5 percentile/95 -percentile of predicted values dotted line) are presented.

Figure 12. Individual 24 hr intragastric pH-time profiles in (A) Day 1 of single dose study and (B) Day 7 of multiple dose study

Figure 13. Schematic illustration of baseline model for pharmacodynamics

5 Figure 14. Correlations between eta (η) parameters

Figure 15. Basic goodness-of-fit plots of final baseline intragastric pH model. The observed concentration vs. the population predicted (upper left) and the individual predicted value (upper right). The individual weighted residuals (iWRES) vs. individual predicted value (lower left), and the conditional weighted residuals (lower right)

Figure 16. Visual predictive check plot of final baseline intragastric pH model. Observed values (open circle), median of predicted values (solid line), and 5 percentile/95 percentile of predicted values dotted line) are presented.

Figure 17. Schematic illustration of pharmacokinetic-pharmacodynamic model Figure 18. Correlations between eta (η) parameters

Figure 19. Basic goodness-of-fit plots of final pharmacodynamic model. The observed concentration vs. the population predicted (upper left) and the individual predicted value (upper right). The individual weighted residuals (iWRES) vs. individual predicted value (lower left), and the conditional weighted residuals (lower right)

Figure 20. Visual predictive check plot of final pharmacodynamic model. Stratified by dose administered. Observed values (open circle), median of predicted values (solid line), and 5 percentile/95 percentile of predicted values dotted line) are presented.

Figure 21. Simulated results for intragastric pH-time profiles after multiple doses of YH4808 Figure 22. Simulated results for time% pH > 4 after multiple doses of YH4808 (Mean ± SD)

6

List of Tables

Table 1. LC-MS/MS conditions for analysis of plasma YH4808

Table 2. Number of subjects for the analysis of pharmacokinetics and pharmacodynamics Table 3. Pharmacokinetic parameters after single- and multiple- oral doses of YH4808 Table 4. Final pharmacokinetics parameters estimates of YH4808

Table 5. Time% pH > 4 after single- and multiple- oral doses of YH4808 Table 6. Final estimates of baseline intragastric pH model

Table 7. Final estimates of pharmacodynamic model of YH4808 Table 8. Treatments of simulation study

Table 9. Simulated results for time% pH > 4 and mean pH after multiple doses of YH4808

7

List of Abbreviations and Symbols

AUC Area under the concentration-time curve

bid twice a day

BSV Between-subject variability

CL/F Apparent clearance

CI Confidence interval(s)

EC₅₀ Plasma (or effect site) concentration needed to half of E_max

Emax Maximum effect

FOCE INTER First-order conditional estimation with interaction GERD Gastroesophageal reflux disease

hr, h hour(s)

HPLC High performance liquid chromatography H. pylori Helicobacter pylori

IRB Institutional Review Board

LC-MS/MS Liquid chromatography-tandem mass spectrometer LES Lower esophageal sphincter

min minute(s)

MRM Multiple reaction monitoring

MRT Mean residence time

NONMEM Non-linear mixed effect model OFV Objective function value

P-CAB Potassium-competitive acid blocker

PD Pharmacodynamic, pharmacodynamics

PK Pharmacokinetic, pharmacokinetics

PPI Proton pump inhibitor

qd once a day

rpm revolutions per minute RSE Relative standard error

SD Standard deviation

8 t_1/2 terminal elimination half-life WSV Within-subject variability

9

서 론

위식도 역류성 질환(Gastroesophageal reflux disease, GERD)은 대표적인 만성 위장관계 질환으로 하부식도 괄약근(Lower esophageal sphincter, LES)의 이완으로 인해 식도로 위산이 역류하여 가슴쓰림(heartburn), 식도궤양과 같은 증상을 나타낸다.

GERD는 기존에는 서양인에서 많이 발생한다고 알려졌으나 최근 한국인에서도

서구화된 식사, 불규칙한 생활습관 등으로 인해 GERD, 위궤양을 비롯한 위장관계 질환의 발병률은 매년 평균 약 15%씩 증가하고 있다(1). GERD 치료에 있어 중요한 목표는 위 산도를 낮추는 것으로써 증상을 완화하고 위산으로 인한 식도 점막 손상을 예방한다(2).

Proton pump inhibitor (PPI) 계열의 약물은 위산분비를 억제하여 위 산도를 낮추는 대표적인 약물로서 위궤양이나 GERD를 비롯한 위산 분비와 관련된 질환에서 가장 효과적인 치료제로 널리 사용되고 있다. 현재 시판되고 있는 PPI 약물로는 omeprazole, lansoprazole, pantoprazole, rabeprazole, esomeprazole 등이 있다. PPI 약물은 gastric parietal cell 내의 H⁺/K⁺-ATPase에 비가역적으로 공유결합하여 proton pump를 불활성화시킴으로써 위산의 분비를 억제한다. PPI 약물이 H⁺/K⁺-ATPase에 공유결합하기 위해서는 위 내 산성 환경에서 protonation이 되어 sulfenamide

form으로 바뀌어야 한다. 따라서 약동-약력학 관계상 위산분비 억제 효과는 혈중

약물 농도보다는 혈중 parietal cell 내 sulfonamide-enzyme complex와 더 밀접한 관계를 보인다(3). 즉, PPI 약물은 산성 환경에서 활성화되어야 하므로 투여 즉시 효과를 보이지 못하고 (slow onset), 치료 용량으로 4-5일 반복 투여 후부터

sulfonamide-enzyme complex의 농도가 항정상태에 도달하기 때문에 위산분비 억제

효과도 반복 투여 4~5일 이후에 최대로 나타난다 (Figure 1). 뿐만 아니라, 오전 1일 1회 투여로 야간 시간대까지 위산분비 억제 효과가 유지되지 못한다는 점이 (nocturnal acid breakthrough) GERD 치료 실패의 원인 중 하나로 지적되고 있다(4).

10

Figure 1. Pharmacodynamic profile of a PPI demonstrating that there is a cumulative onset of effect at therapeutic oral doses (upper) Theoretical pharmacodynamic profile of a P-CAB demonstrating that these agents achieve their full effect with the first dose and provide similar levels of acid inhibition with subsequent, repeated doses (lower).

(Source: Andersson, K. & Carlsson, E. Potassium-competitive acid blockade: a new therapeutic strategy in acid-related diseases. Pharmacol Ther 108, 294-307 (2005))

이러한 PPI 약물의 단점을 극복하여 보다 빠르고 효과적인 위산분비 억제 효과를 나타낼 수 있는 약물로서 PPI 와는 달리 H+/K+-ATPase의 potassium 과 결합하는 부위에 경쟁적으로 결합하여 가역적으로 proton pump를 저해하는 potassium- competitive acid blocker (P-CAB) 계열 약물이 주목을 받고 있다. 약물이 활성화되기 위해서 protonation 과정이 필요하지 않기 때문에 단회 투여만으로 즉각적인 위산분비 억제 효과를 최대로 나타낼 수 있고 (Figure 1), 뚜렷한 약동-약력학 관계를 나타낼 것으로 기대되고 있다(5). P-CAB 약물로는 현재 revaprazane(Revanex^®, 유한양행)이 식품의약품안전청에 승인되어 국내에 시판되고 있으며, AstraZeneca

(AZD0865), Takeda (TAK-438) 등의 다국적 제약회사뿐만 아니라 국내 제약회사인

11

유한양행에서도 후속 P-CAB 약물로서 YH4808(1-Allyl-7-(1,2,3,4-tetrahydroisoquinolin- 2-yl)-2,3-dimethyl-1H-pyrrolo[2,3-c]pyridine hydrochloride)을 임상 개발 중에 있다.

앞서 언급하였듯이 GERD 환자에서 위 내 pH는 임상적 예후와 밀접한 관련이 있으며, 위 내 pH를 4 이상으로 유지되도록 하는 것은 중요한 치료 목표이다.

따라서, 위산분비 억제제의 유효성을 평가하는 기준으로써 위 내 pH 상승 정도, 특히 위산분비 억제 지속시간 (24시간 중 pH 4 이상으로 유지되는 시간의 비율(%))은 잘 정립된 in vivo 생체표지자(biomarker)이다(6). 위산분비 억제제 투여 후의 위 내 pH는 정상인에서도 GERD 환자와 유사한 양상으로 상승하므로(7), 건강한 자원자를 대상으로 위산분비 억제제 투여 후 24시간 위 내 pH를 측정하는 임상약리 연구를 통해 GERD 환자에서의 효능 예측 및 적정 용법 탐색이 가능하다 (8).

그러나 24시간 위 내 pH 모니터링으로 약물의 유효성 평가시, 위 내 pH는 개체 내에서도 일내 변화가 있고, 식사 및 자세 등에 의하여 영향을 받기 때문에 이를 고려하여 임상시험을 수행하여야 한다(9). 또한 24시간 위 내 pH 모니터링을 위한 보행성 위 산도 측정기기와 소모품은 고가여서 검사 비용이 많이 소요될 뿐 아니라, 피험자는 24시간 동안 비강에 pH meter가 장착된 카테터를 삽입한 채로 생활해야 하므로 큰 불편을 겪게 된다.

최근 신약개발의 효율화 기술로 각광받고 있는 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션 방법으로 위산분비 억제제 투여 후 위 내 pH 변화에 대한 약동-약력학 모델을 이용한다면, 위 내 pH를 측정하는 고비용의 임상시험을 실제로 수행하지 않더라도 환자에서의 위산분비 억제 효과를 예측할 수 있을 것이다. 수립된 모델로 가상 임상시험을 시뮬레이션하여 적정 용량용법을 선정하고 대조군을 선정하는 등 임상시험 설계를 최적화하여 효율적인 신약 임상개발을 하도록 활용할 수 있다.

따라서 본 연구에서는 유한양행에서 개발 중인 P-CAB 약물인 YH4808의 제1상 임상시험 (first-in-human study) 결과를 바탕으로 24시간 위 내 pH 변화 양상에 대한 약동-약력학 모델을 수립하여 위산분비 억제 효과를 평가하고 시뮬레이션을 통하여 최적 용량용법을 탐색하고자 하였다.

12

연구방법

1. 임상연구

2009년 12월부터 2011년 3월까지 서울대학교병원 임상시험센터에서 총 134명의

건강한 남성 자원자를 대상으로 YH4808의 경구 투여시 안전성/내약성 및 약동학/약력학적 특성을 평가하기 위하여 용량군별 무작위배정, 이중눈가림, 위약/활성 대조, 단회/반복 투여 단계적으로 증량하는 임상시험을 수행하였다.

단회 투여 시험은 YH4808 30, 50, 100, 200, 400, 600, 800 mg 총 7개의 용량군으로 구성되었다. 각 용량군마다 12명의 피험자를 8: 2: 2의 비율로 시험약군, 위약군, 활성대조약군 (esomeprazole 40 mg)에 무작위배정하였다. 투약 전날 (Day -1) 오전 9시경 공복상태에서 기저치 검사를 실시한 후 각 치료군에 해당하는 임상시험용 의약품을 물 240 mL과 함께 경구로 복용한 후 24시간 pH 모니터링을 실시하였다.

투약 당일 (Day 1) 오전 9시경 각 치료군에 해당하는 임상시험용의약품을 투여한 후 안전성, 약동학 및 약력학 평가를 일정에 따라 투약 전후로 시행하였다. 특히 600 mg 용량군에서는 교차시험으로 설계하여 1기 시험은 다른 용량군과 마찬가지로 진행하되, 음식물 섭취가 YH4808의 약동학에 미치는 영향을 평가하기 위하여

7일간의 휴약기 후에 고지방식이 섭취 30분 후에 시험약을 복용하는 시험을 추가로

실시하였다. (Figure 2-A, 2-B)

반복 투여 시험은 YH4808 100, 200, 400 mg 총 3개의 용량군으로 구성되었다. 각 용량군마다 12명의 피험자를 배정하여 시험약군, 위약군, 활성대조약군(esomeprazole 40 mg)에 8: 2: 2의 비율로 무작위배정하였다. 단, YH4808 200mg 용량군의 경우

16명의 피험자를 배정하여 시험약군, 위약군, 활성대조약군에 8: 2: 6의 비율로

무작위배정되었다.

한편, Helicobacter pylori (H. pylori) 에 감염된 사람의 경우, 감염되지 않은 사람에 비해 위 내 pH 가 더 높다고 알려져 있으며, 이로 인해 위산분비 억제제의 약력학 평가에 영향을 줄 수 있다고 알려져 있다(10-12). 따라서 위산분비 억제제의

13

약력학을 연구하는 경우에는 H. pylori 감염의 영향을 배제하기 위하여 H. pylori 음성 피험자만을 대상으로 하는 경우가 일반적이나(13-15), 한국인의 경우 H. pylori 감염률이 40%에 달한다는 역학 정보에 근거하여(16), 원활한 시험 진행을 위해 단회 투여 시험에서는 H. pylori 감염 여부를 검사하되 그 결과와 관계없이 피험자로 등재하였다. 그러나 본 시험의 반복 투여 시험에서의 약동학/약력학 자료는 실제

YH4808의 환자에서의 유효성을 예측하는 데 있어서 중요한 의미를 가지므로, 반복

투여 시험에서는 YH4808이 위 내 pH 변화에 미치는 영향을 보다 중점적으로 관찰하기 위해 H. pylori 에 감염되지 않은 피험자만을 대상으로 하였다.

투약 전날 (Day -1) 오전 9시경 공복상태에서 기저치 검사를 실시한 후 각 치료군에 해당하는 임상시험용의약품을 물 240 mL과 함께 경구로 복용한 후 24시간 pH 모니터링을 실시하였다. 투약 시작 당일부터 7일간 (Day 1 ~ Day 7) 1일 1회 오전 9시경 각 치료군에 해당하는 임상시험용의약품을 투여하였다. 24시간 pH 모니터링은 투약 시작일과 항정상태(Day 7)에서 실시하였다. 반복 투여 시험

YH4808 200 mg 용량군에서는 교차시험으로 설계하여 1기 시험에서는 YH4808 200

mg을 1일 1회 7일간 반복 투여하고, 2기 시험에서는 YH4808 100 mg을 1일 2회 7일간 반복 투여하여 용법에 따른 약력학적 특성을 비교하였다. 단, 200 mg 용량군에서는 24시간 pH 모니터링 수행시 피험자가 느끼는 불편이 크다는 점과

200 mg 단회 투여시의 약력학 측정은 1차 단회 투여 시험에서도 수행된 점을

고려하여 투약 시작일(Day 1)에는 약력학 측정을 수행하지 않기로 하였다. (Figure 2- C, 2-D)

14

A. 단회 투여 시험 (YH4808 30, 50, 100, 200, 400, 800mg)

B. 단회 투여 시험 (YH4808 600mg: 식이 영향 시험)

C. 반복 투여 시험(YH4808 100mg qd, YH4808 400mg qd)

D. 반복 투여 시험(200mg qd, 100mg bid)

Figure 2. Study design of the first-in-human study for YH4808

15 (1) 약동학 연구 자료

약동학 분석을 위하여 정해진 시간에 채혈을 실시하였다. 단회 투여 시험에서 투약 직전(0 h) 및 투약 후 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1.5, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 24, 36, 48 h에 시행하였고, 반복 투여 시험에서는 첫 번째 투약(Day 1) 직전(0 h) 및 투약 후 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1.5, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 24 h, 매 Day 3 ~ Day 6 투약 직전, Day 7 투약 직전(0 h) 및 투약 후 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1.5, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 24, 36, 48 h 에 시행하였다.

각 시기에 8 mL씩의 혈액을 채취하여 heparinized tube에 담아 냉장상태로 보관하고, 최대 30분 이내에 약 4℃ 이하로 유지되는 원심분리기에서 최소 3000

rpm으로 약 10분 정도 원심분리하여 혈장을 분리하였다. 혈장은 약 1 mL씩 검체

3개를 취하여 3개의 eppendorf tube에 각각 옮겨 담고 농도 분석시까지 -70℃

이하의 냉동고에서 보관하였다.

혈장 YH4808 농도는 acetonitrile로 단백질을 제거한 후, liquid chromatography- tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) 를 이용하여 측정하였으며 (Table 1), 특이성, 직선성, 정확성, 정밀성, 정량한계, 회수율 등에 대한 분석법의 타당성 검증을 완료한 후 검체를 분석하였다.

분석을 위해 해동시킨 시료를 vortex mixer를 사용하여 10초간 혼합한 후, 1.5 mL polypropylene tube에 50 mL씩 가하였다. 내부표준물질인 50 ng/mL (in acetonitrile) 의 oxybutynin 200 mL를 가하고 1분간 혼합하였다. Tabletop centrifuge 로 10,000 rpm 에서 5분간 원심분리 시킨 후, 상등액 중 4 mL를 LC-MS/MS system 에 주입하여 혈중 농도를 측정하였으며, 정량 범위는 0.2~500 ng/mL 이었다.

16

Table 1. LC-MS/MS conditions for analysis of plasma YH4808 HPLC condition

Instrument Agilent 1200 series

Column Luna 5 um, C18(2), 100A, 100 mm x 2.0 mm (Phenomenex, U.S.A )

Mobile phase A: B (50:50(%)) isocratic elution

A) Distilled water with 10mM ammonium formate B) 100% acetonitrile with 0.1% formic acid

Flow rate 0.3 mL/min

Run time 5 minutes

Injection volume 4 ㎕

Temperature Autosampler: 10℃, Column: 20℃

MS condition

Instrument API 3200 Quadrupole, Applied Biosystems/MDS Sciex Ionization mode Positive electrospray ionization mode

Scan Type Multiple Reaction Monitoring Gas (N2) GS1 (Nebulizer): 40

GS2: 30

Curtain Gas Flow: 10 CAD Gas: 6

Needle Voltage (IS) 5500V Probe Temperature 500℃

Probe Position Horizontal = 5, Vertical = 2 Interface Heater On

Q1/Q3 Resolution Set at Unit/Unit

Ion transition (m/z) YH4808: 318.193 (Q1) à 146.100 (Q3) oxybutynin (IS): 358.165 (Q1) à 142.300 (Q3)

17 (2) 24시간 위 산도 측정

각 피험자의 약물 투여 전(Day -1) 기저치 결과와 약물 투여 직후(Day 1), 반복 투여 시험에서는 추가로 7일 반복 투여 후(Day 7) 위 내의 pH를 24시간 동안 지속적으로 측정하기 위하여 24시간 보행성 산도 측정기기(Ambulatory 24 hr pH recorder, Digitrapper^TM pH 400, Medtronic Functional Diagnostics, Inc. Shoreview, MN, USA)를 사용하였다. 1회용 antimony pH electrode (Comfortec^® PLUS Acid Probe, Dual pH channel PHN15, Sandhill Scientific, Highlands Ranch, CO, USA)는 사용하기 전에 pH 7 및 pH 1 표준용액을 사용하여 표준전극으로 보정하였다. 삽입 전 카테터에 물을 충분히 묻혀 이물감을 줄이도록 한 후, pH electrode를 비강을 통하여 삽입하였다. 천천히 삽입하면서 하단 probe 말단에서 측정되는 pH가 2 근처로 급격히 낮아지는 지점을 LES로 간주하고, 그로부터 5 cm를 더 삽입하여 probe 말단이 하부 위의 분문부에 오도록 위치시켰다. 기기에서는 pH는 4초마다 1회 측정되며, 자동으로 결과가 기록되었다. 각 측정기기에서 기록된 자료는 위-식도 pH 자료 전용 프로그램인 GastroTrac^TM (Alpine Biomed Corp, Fountain Valley, CA, USA)을 이용하여 변환, 저장 및 관리하였다.

평상시 위 내 pH는 약 pH 2 정도를 유지하다가 식사(pH 모니터링 시작 후 약 4시간 및 10시간째)에 의해 급격히 상승하고 이후 약 4시간 동안 감소하여 다시

pH 2 정도로 돌아오는 양상을 보인다. 음식물 섭취 시각, 음식물 종류와 양에

의해 위 내 pH 기저치에 차이가 발생하는 것을 최소화하기 위하여 한 피험자 내에서 24시간 pH 모니터링 시행일(Day -1, Day 1, Day 7 등) 간의 식사 시각을 동일하게 하였으며, 각각 같은 식단으로 식사를 제공하였고, 피험자에게 제공된 식사를 남김없이 섭취하도록 하였다. 피험자가 취한 자세에 따라 pH 측정값에 영향을 미칠 수 있으므로, 낮 시간 동안에는 누운 자세를 취하지 않도록 하며, 취침은 pH 모니터링 시행일 간에 비슷한 시간에 하도록 하였다.

18

2. 약동-약력학 모델링

본 연구에서는 약동-약력학 모델링은 각 피험자에게 투여된 YH4808의 용량용법,

YH4808 혈장 농도 및 채혈시간 자료로 개인별 약동학적 파라미터를 산출한 후,

이를 고정하여 24시간 위 내 pH와 약동학과의 상관관계를 모델링을 통해 분석하였다 (sequential pharmacokinetic-pharmacodynamic analysis).

(1) 통계 모델 (statistical model)

가정된 약동학/약력학 모델을 NONMEM 7 (Level 1.2, ICON, Ellicott City, MD, USA)의 비선형 혼합효과 분석(nonlinear mixed effect analysis) 방법으로 최적화하고 실제 데이터에 적합하여 약동학 파라미터 및 약력학 파라미터를 산출하였다.

비선형 혼합효과 분석법은 가정된 모델로 설명할 수 있는 고정 효과(fixed effects), 각 개체의 파라미터와 그 집단의 대표값과의 차이인 개체간 변이(between-subject variability, BSV)를 비롯하여 개체내 변이(within-subject variability, WSV)와 같은 설명할 수 없는 변이(잔차, residual error) 등의 무작위효과(random effect)를 동시에 고려하여 파라미터를 추정하는 방법이다.(17)

각 파라미터의 개체간 변이를 설명하기 위해 무작위 오차 변수(random error

variables)로서 eta(η)을 설정하였고, 이 값들은 평균이 0이고 추정된 분산이

omega(ω)의 제곱인 정규분포를 따른다고 가정한다. 또한 각 파라미터의 집단

대표값 (typical value) theta(θ)을 중심으로 하여 아래 식과 같이 로그-선형 분포(log-

normal distribution)를 따른다고 가정하였다. 또한 개별 파라미터 분포들 사이에

상관관계를 도식화하여 평가하고 상관관계가 있는 양상이 관찰되는 경우 공분산 모델에 반영하였다.

(Pi: parameter for i-th subject; θ: typical population value of parameter, η_i: random between- subject variability)

개체내 변이(within-subject variability) 등 잔차(residual error)를 설명하기 위해 무작위오차 변수로서 epsilon(ε)을 설정하였고, 이 값들은 평균이 0이고 추정된

e

i

P

_i

= q ·

^h

19

분산이 sigma(σ)의 제곱인 정규분포를 따른다고 가정한다. 각 관찰값에 대한 오차(error)는 아래 식과 같이 비례성 오차(proportional error)와 가감성 오차(additive

error)를 함께 포함하여 평가하였다 (combined error model).

(C_ij^obs : i-th subject’s j-th observed value; C_ij^pred : i-th subject’s j-th predicted value; ε_ij^P : proportional error; ε_ij^A : additive error)

(2) 구조 모델 (structure model)

약동학 모델은 관찰된 YH4808의 흡수, 분포, 대사, 배설과정을 고려하여 혈중

YH4808 농도의 시간의 따른 변화를 설명할 수 있는 기본 모델(basic model)로서

1차 흡수(first order absorption)와 1차 소실(first-order elimination)을 따르는, 2구획 모델(two compartmental model)에 적합하였다. ADVAN4, TRANS4를 subroutine으로 사용하여 first-order conditional estimation with interaction (FOCE INTER) 방법으로 개인별 약동학 파라미터를 추정하였다. 경구 생체이용률 (F, oral bioavailability), 흡수속도 상수 (ka, absorption rate constant), 청소율 (CL, total body clearance), 분포용적 (V, volume of distribution) 등을 추정하였다. 소실속도상수(elimination rate constant, k)는 k = CL/V로 계산되었다.

약동-약력학 모델링을 위해 24시간 위 내 pH 변화에 대한 기저치 모델(baseline

model)을 수립하여 개인별 기저치 파라미터를 추정한 후 약력학 모델에 개별

파라미터를 고정하여 사용하였다. 기저치 모델에서는 간접 효과 모델(indirect

response model)을 기본 모델로 설정하고 식사에 의한 효과와 일주기성

변화(circadian rhythm)를 반영하였다. 약력학 모델은 간접 효과 모델 중에서 YH4808이 pH 상승을 촉진하는 모델(stimulation of production)을 E_max 모델로 적합하였다. 이는 모두 ADVAN6를 subroutine으로 사용하여 FOCE INTER 방법으로 E₀(baseline pH), k_in(zero-order pH increasing rate constant), EC₅₀, E_max와 같은 약력학 파라미터를 추정하였다.

A ij P

ij pred

ij obs

ij

C

C = · ( 1 + e ) + e

20 (3) 최종 모델 선정 및 평가

기본 모델을 설정한 후 각 모델을 진단 및 평가하기 위하여 PsN (Pearl-speaks- NONMEM, version 3.2.8, Uppsala University, Sweden)과 Xpose4 (version 4.2.3, Uppsala University, Sweden)를 사용하였다. 각 모델들의 관측치(observed value)와 집단 예측치(population predicted value) 혹은 개별 예측치(individual predicted value) 간의 분포, 잔차의 무작위 분포 등을 그래프로 그려 육안으로 탐색(visual exploration)하였다. 파라미터의 개수의 증가에 따른 목적함수값(objective function

value, OFV)의 변화, 파라미터 간의 상관관계(correlation) 및 파라미터의

변이계수(coefficient of variation, CV) 등을 고려하여 최종적으로 가장 적합한 모델을 선정하였다. 확장된 최소제곱(extended least squares) 목적함수는 다음과 같이 표현된다.

Objective function =

Ei는 i 시간에 관찰된 관측치(observed value), Êi는 i 시간에 모델에 의해 예측된 관측치(predicted value), 은 σ²은 모델의 분산(variance of model)을 의미한다.

목적함수값의 변화는 log-likelihood test를 이용하여 하나의 파라미터 추가시 3.84 이상 감소(P < 0.05)하는 경우를 유의하다고 판단하였다. 기본 모델을 설정한 후에는 공변량(covariate)이 약동학 파라미터와 유의한 상관관계가 있는지

diagnostic plot 의 개선 정도와 OFV의 감소 정도를 기준으로 판단하였다.

최종모델은 simulation을 토대로는 visual predictive check 방법으로 평가하였으며, bootstrap 방법을 이용하여 standard error를 산출하는 방법하고 각 파라미터의 분포 등을 평가하였다.

å

=

Ù

ê ê ê ê ë é

ú ú ú ú û - ù

n

+

i i

i i i

E E

1 2

2

2

( )

)

log( s s

21

연구결과

1. 대상 자료

총 134명의 건강 남성 자원자가 임상연구에 참여하였으며, 그 중 예정대로 임상연구를 완료한 피험자는 총 123명이었다. 예정대로 임상연구를 완료한 피험자들 중 YH4808을 투여받은 79명의 피험자의 총 1946개의 혈중 농도 및 채혈 시간 자료를 바탕으로 YH4808 약동학 모델을 수립하였다. 약력학 모델은 위약 또는 YH4808을 투여받은 피험자 총 99명 중 H. pylori에 감염된 피험자 및 24시간 pH 모니터링 시간 중 95% 미만으로 측정된 피험자의 자료를 제외하여 총 71명의 자료를 바탕으로 약력학 모델을 수립하였다 (Figure 4, Table 2).

H. pylori에 감염된 경우에는 감염되지 않은 경우에 비해 위 내 pH가 높아

위산분비 억제제의 약력학 평가에 유의한 영향을 주는 것으로 알려져 있기 때문에 위산분비 억제제의 유효성을 평가하고자 하는 대부분의 임상시험에서 H. pylori 음성 피험자만을 대상으로 한다. 본 임상연구에서도 H. pylori 양성 피험자와 음성 피험자 간에는 투약 전 위 내 pH 수치에 있어 현저한 차이를 나타내었다. H. pylori 양성 피험자들은 기저 pH가 상승되어 있을 뿐만 아니라 일주기성 변화에 있어서도 불규칙한 양상을 나타내었다(Figure 3). H. pylori 감염은 약물의 실제 약력학 결과를 왜곡시키는 요소이므로 H. pylori 감염된 피험자에 대하여 모델을 별도로 수립하는 것은 약동-약력학 모델로부터 효능을 평가하고자 본 연구의 목적에는 부합하지 않는다고 판단되어 약력학 모델 수립시 제외하였다.

22

Figure 3. Baseline of 24 hr gastric pH in H. pylori negative (left) and positive (right) subject

Figure 4. Diagram of subject inclusion/exclusion for pharmacokinetics and pharmacodynamics

23

Table 2. Number of subjects for the analysis of pharmacokinetics and pharmacodynamics

Treatment Intention-to-

Treatment Per Protocol Pharmacokinetic Analysis Population

Pharmacodynamic Analysis Population Single ose Study

Placebo 16 14 - 8

Esomeprazole 17 14 - -

YH4808 (mg) 58 56 55 34

30 8 8 7 4

50 8 8 8 7

100 8 8 8 5

200 8 8 8 4

400 9 8 8 4

600 (food effect) 8 8 8 4

800 9 8 8 6

Multiple Dose Study

Placebo 6 6 - 6

Esomeprazole 11 10 - -

YH4808 (mg) 26 24 24 23

100 8 8 8 8

200 (qd/bid) 9 8 8 7

400 9 8 8 8

24

보행성 위 산도 측정기기에서는 24시간 동안 4초당 1회씩 위 내 pH가 측정되기 때문에 하루동안 측정하더라도 1인당 2만개 이상의 데이터가 생성된다. 이 데이터 자체로는 매우 잡음이 많으며 모델링시에 계산에 많은 시간이 소요되므로 단순 이동평균법(simple moving average)으로 일정구간의 평균값을 대표값을 취하여 데이터를 줄였다(18). 구체적으로, 1분 간 측정치인 15개의 이동평균값 중 1개를 대표값으로 하여 1/15로 줄인 후, 다시 같은 방법으로 30분 간 측정치 30개의 값을 1개로 줄여 1인당 1일 측정치를 48개로 하였다. 이러한 과정으로 데이터를 줄이더라도 본래의 경향성을 잃지 않았음을 육안으로 확인하였다 (Figure 5).

결과적으로, 71명의 기저치(Day -1) 측정 데이터로서 총 3408개의 측정치가 기저치 모델 수립에 사용되었으며, YH4808 또는 위약 투여 후 측정치 (Day 1 또는 Day 7)

3744개의 측정치가 약동-약력학 모델 수립에 사용되었다.

Figure 5. Intragastric pH data reduction and shape preservation

25

2. 약동학 모델링

YH4808을 경구 투여 후 각 피험자의 시간에 따른 YH4808 의 혈중 농도 변화

양상을 Figure 6에 나타내었다. YH4808의 혈중 농도-시간 그래프를 육안으로 확인하였을 때, 초기에는 가파르게 농도가 감소하였다가 투약 12시간 이후에는 완만한 기울기로 감소하는 다구획 약동학적 특성(multi-compartment pharmacokinetics)을 보였다. YH4808의 약동학에 대하여 비구획 분석(noncompartmental analysis)을 하였을 때, 모든 용량군에서 T_max는 투약 후 0.5~2.0시간에 관찰되었고, 각 용량군의 Cmax와 AUC0-t 는 YH4808 투여량 증가에 따라 비례하여 증가하였다.

최종 소실 반감기는 용량군별 평균 17.6~24.1 시간이지만, 실제 소실 과정을 반영하는 유효 반감기 (effective half-life= ln(2)*MRT)는 용량군별 평균 2.3~5.4 시간에 해당하였다. YH4808은 반복 투여시 3~5일째 항정상태에 도달하였으며, YH4808의 peak-trough fluctuation이 평균 5.72-13.22 였고, accumulation index는 평균 0.63~1.09로 축적이 일어나지 않았다. 고지방식이 후 투여시에는 공복투여시에 비해 T_max의 중앙값이 1.0 시간에서 5.0 시간으로 지연되었으며, Cmax와 AUC0-t가 공복투여시 보다 각각 평균 1.26배, 2.70배씩 증가하였다 (Table 3).

로그변환한 투여용량과 로그변환한 C_max와 AUC_0-t에 대하여 회귀분석하여 용량- 비례성을 평가하였다. 로그변환한 투여용량에 대하여 로그변환한 C_max는 회귀직선 기울기의 90% 신뢰구간이 0.88-1.13로서 1을 포함하였다. AUC_0-t의 경우 기울기의 90% 신뢰구간이 1.06-1.27로서 1을 포함하지는 않았으나 용량-비례에 가까운 결과를 보였다. 100~800 mg 용량군만 포함할 경우, AUC0-t에 대한 회귀직선 기울기의 90%

신뢰구간이 0.84-1.22으로서 1을 포함하였다. YH4808은 경구투여시 30~800 mg 을 범위에서 용량비례적인 약동학적 특성을 나타냄을 알 수 있었다.

26

Figure 6. Individual YH4808 concentration-time profile (log-linear); single dose of YH4808 30- 800 mg at fast status (top); multiple dose of 100-400 mg qd for 7 days (middle); single dose of YH4808 600 mg at fed status (bottom)

27

Dose (mg) 100

Cmax (ug/L)

10 100

1000 Cmax (ug/L)

Regression Line

95% Confidence Interval

Dose (mg)

AUC0-t (ug*h/L)

10 100 1000

AUC0-t (ug*h/L) Regression Line

95% Confidence Interval

Figure 7. Linear regression of logarithmic C_max versus logarithmic dose (upper) and logarithmic AUC_0-t versus logarithmic dose (lower) following single dose of YH4808

28

Table 3. Pharmacokinetic parameters after single- and multiple- oral doses of YH4808

N T_max (T_max,ss) (h)

C_max (C_max,ss) (μg/L)

AUC0-t (AUCt,ss) (μg×h/L)

CL/F

(L/h) Accumulation Index Single dose study

30 mg 7 0.5 (0.5-1.0) 33.2 (18.5) 41.9 (16.3) 732.9 (408.7) -

50 mg 8 0.75 (0.5-1.5) 47.8 (40.1) 73.4 (49.1) 805.8 (376.2) -

100 mg 8 0.75 (0.5-1.0) 110.9 (56.5) 222.5 (102.1) 489.6 (197.8) -

200 mg 8 0.75 (0.48-2.0) 241.8 (186.2) 427.2 (274.7) 558.4 (248.0) -

400 mg 8 1.0 (0.73-1.5) 437.2 (208.7) 1077.7 (645.1) 429.1 (225.7) -

600 mg 8 1.0 (0.75-1.5) 642.3 (383.2) 1508.1 (833.0) 513.8 (375.0) -

600 mg (Fed) 8 5.0 (1.5-8.0) 692.5 (272.7) 3739.6 (1576.4) 551.6 (383.7) -

800 mg 8 1.0 (0.52-1.5) 780.6 (411.0) 1756.3 (886.7) 732.9 (408.7) -

Multiple dose study

100 mg 8 0.63 [0.5-1.53] 142.4 (120.3) 227.8 (126.0) 579.0 (319.6) 1.09 (0.24)

200 mg 8 0.75 [0.5-3.0] 115.2 (97.9) 397.7 (180.4) 589.1 (234.7) 0.94 (0.7)

100 mg bid 8 0.5 [0.5-1.0] 82.5 (60.9) 234.5 (123.3) 517.4 (210.3) 0.98 (0.33)

400 mg 8 0.75 [0.5-1.0] 210.3 (166.8) 618.0 (276.9) 776.5 (349.9) 0.63 (0.16)

Arithmetic mean (SD)

29

YH4808 약동학 모델링에서 흡수 지연 시간이 있는 1차 흡수 및 1차 소실을

보이는 2차 구획 모델(two compartment model)을 기본 모델로 설정하였다. 또한 비구획 분석에서 고지방식이 후 약물 투여시 C_max와 AUC_0-t는 증가하였으나 소실반감기나 청소율에는 변화가 없었다는 점을 고려하여, 고지방식이가 약물의 흡수 과정, 즉, 생체이용률(F) 및 흡수속도상수(k_a), 흡수지연시간 (T_lag)에 영향을 주는 것으로 판단되어 세 파라미터가 고지방식이 후 변화하는지 여부를 평가하였다.

그 결과 고지방식이 후 투여시 생체이용률이 공복 투여시에 비해 3.18배 증가하고, ka가 0.204 h^-1에서 0.981 h^-1로 증가하는 것으로 나타났으며, Tlag에는 유의한 차이가 없었다. 추가적으로, 연령, 신장, 체중, CYP2C19 유전형 등의 피험자의 인구학적 특성을 covariate로 하여 약동학 파라미터에 미치는 영향을 평가하였으나 유의한 영향이 없는 것으로 나타나 최종 모델에 반영하지 않았다. 최종 수립된 약동학 모델에 대한 모식도는 Figure 8에 나타내었다.

Figure 8. Schematic illustration of two-compartment pharmacokinetic model

30

개체 간 변이는 exponential error 모델로 설정하였으며, V2, V3, CL, Q, Ka에 개체 간 변이를 설정하는 것이 통계적으로 가장 적합하였다. 또한, 무작위효과(ηV3, ηCL, ηQ) 분포의 분산(ωV3, ωCL, ωQ) 간에 correlation이 있어 3개 파라미터 간의 공분산 구조를 모델에 포함시켰다 (Figure 9).

Figure 9. Correlations between eta (η) parameters

ETA1 = ηV2, ETA2 = ηCL, ETA3 = ηQ, ETA4 = ηV3, ETA5 = ηKa

개체 내 변이는 additive error와 proportional error 가 합쳐진 combined error model을 사용하였으며, 추정방법으로는 first-order conditional estimation with interaction (FOCE

INTER) 방법을 사용하였다.

최종 약동학 모델은 공분산 계산 과정까지 성공적으로 계산되었으며 OFV는 10761.66이었다. diagnostic plot (Figure 10) 및 visual predictive check plot (Figure 11) 또한 최종 모델이 자료를 충분히 잘 적합하고 있음을 보였다. 추정한 파라미터와 해당

Scatterplot matrix of random parameters (Run 2)

ETA1 0 1

2 0 1 2

-2 -1 0 -2 -1 0

ETA2 0.0 0.5

1.0 0.0 0.5 1.0

-1.0 -0.5 0.0 -1.0 -0.5 0.0

0.0ETA3 0.5

1.0 0.0 0.5 1.0

-1.0 -0.5 0.0

-1.0-0.50.0

0.0ETA4 0.5

1.0 0.0 0.5 1.0

-1.0 -0.5 0.0

-1.0-0.50.0

0.0ETA5 0.1

0.2 0.00.10.2

-0.3 -0.2 -0.1 -0.3-0.2-0.1

31

모델을 1000회 bootstrap하여 추정한 값을 Table 4에 나타내었다. Bootstrap 결과의 중앙값과 상대 표준오차(relative standard error, RSV)는 추정된 파라미터와 유사한 수치였으며, 각 파라미터는 정규분포의 양상을 보였다.

Figure 10. Basic goodness-of-fit plots of final pharmacokinetic model. The observed concentration vs. the population predicted (upper left) and the individual predicted value (upper right). The individual weighted residuals (iWRES) vs. individual predicted value (lower left), and the conditional weighted residuals (lower right)

Population predictions

Observations

0 500 1000 1500

0 200 400 600

Individual predictions

Observations

0 500 1000 1500

0 500 1000 1500

Individual predictions

|iWRES|

0 2 4 6 8

0 500 1000 1500

Time after dose

Conditional weighted residuals

-2 0 2 4 6 8

0 10 20 30 40 50

32 Table 4. Final pharmacokinetics parameters estimates of YH4808

Parameter Population

Estimate

RSE%

(Bootstrap RSE%)

Between Subject Variability* (%)

RSE%

(Bootstrap RSE%)

CL (L/h) 492 16.79 (17.10) 48.8 14.29 (14.47)

V2 (L) 193 5.96 (5.99) 119.6 15.94 (16.13)

Q (L/h) 318 7.70 (7.83) 61.9 22.95 (22.20)

V3 (L) 5150 7.42 (7.62) 58.7 22.88 (23.51)

ALAG (h) 0.229 1.35 (1.50) - -

ka_fast (h^-1) 0.981 4.46 (4.32) 15.8 60.16 (82.15)

kafed (h^-1) 0.204 10.88 (15.05) - -

F_fed/fast 3.18 15.53 (20.75) - -

Cov_CL-Q 0.263 17.57 (17.96) - -

Cov_CL-V3 0.235 19.36 (20.44) - -

CovQ-V3 0.347 18.59 (19.54) - -

Additive Error (ng/mL) 0.690 22.01 (22.86) - -

Proportional Error (%) 66.0 4.01 (4.15) - -

*Between-subject variability (%) = 100*sqrt(ω²)

33

Figure 11. Visual predictive check plot of final pharmacokinetic model. Stratified by drug administration at fast status (left) or at fed status (right). Observed values (open circle), median of predicted values (solid line), and 5 percentile/95 -percentile of predicted values dotted line) are presented.

Observations vs. Time after dose (Run 0)

Time after dose

Observations

0 500 1000 1500

0 2 4 6 8 10 12

FOOD:0

0 2 4 6 8 10 12

FOOD:1

34

3. 약동-약력학 모델링

단회 투여 시험에서 H. pylori 음성인 피험자를 대상으로 24시간 중 pH 4 이상 유지된 시간 비율(Time% pH > 4)을 산출한 결과, 위약 투여시 평균 7.2%인 반면,

YH4808 단회 투여 후 30~800 mg 용량군에서 평균 24.6%~70.7%로 용량의존적으로

증가하였다. 이는 용량군별로 기저치 대비 평균 13.7%~61.1% 증가한 수치였다.

반복 투여 시험에서는 pH 4 이상 유지 시간 비율이 위약 투여시 12.7%인 반면, YH4808 100~400 mg 1일 1회 반복 투여시 41.4~72.0%로 용량의존적으로 증가하였다.

이는 용량군별로 기저치 대비 평균 31.0%~58.6% 증가한 수치였다. 또한, YH4808 200 mg 군에서 200 mg 1일 1회 용법과 100 mg 1일 2회 용법을 비교시 24시간 중 pH 유지 시간 비율이 각각 71.5%, 78.5%로 큰 차이가 없었으나, 취침시간 동안에 각각 52.9%, 81.7%로 100 mg 1일 2회 용법시 더 우수한 약력학 결과를 보였다 (Table 5).

위약 및 YH4808 투약 후 시간에 따른 위 내 pH 변화 양상을 개별적으로 용량군별로 Figure 12에 나타내었다.

35

Table 5. Time% pH > 4 after single- and multiple- oral doses of YH4808 (Mean ± SD)

Group N

Total 24 hr Night Time

Baseline Post-dose^* Change from

baseline Baseline Post-dose^* Change from

baseline Single dose study

Placebo 8 7.4 ± 3.9 7.2 ± 5.8 -0.2 ± 6.0 1.7 ± 3.9 0.7 ± 0.8 -1.1 ± 3.7

30 mg 4 10.8 ± 7.3 24.6 ± 12.0 13.7 ± 9.7 2.8 ± 3.2 15.6 ± 16.3 12.7 ± 14.3

50 mg 7 6.8 ± 4.4 32.5 ± 6.9 25.8 ± 7.3 1.2 ± 1.9 5.2 ± 4.6 4.1 ± 3.6

100 mg 6 5.7 ± 4.2 44.9 ± 14.0 39.2 ± 12.4 4.5 ± 7.8 23.8 ± 21.1 19.2 ± 16.6

200 mg 4 13.4 ± 6.5 63.5 ± 10.3 50.1 ± 15.1 2.1 ± 3.6 34.8 ± 15.1 32.7 ± 15.2

400 mg 4 6.5 ± 7.1 66.3 ± 10.0 59.8 ± 12.0 0.5 ± 1.0 49.5 ± 21.7 49.0 ± 21.7

600 mg 4 7.8 ± 5.1 66.1 ± 17.5 58.3 ± 18.8 3.7 ± 3.0 46.7 ± 26.5 43.0 ± 28.9

800 mg 6 9.6 ± 8.1 70.7 ± 8.5 61.1 ± 13.6 1.4 ± 3.4 52.3 ± 23.1 50.9 ± 24.6

Multiple dose study

Placebo 6 9.8 ± 3.2 12.7 ± 5.6 2.9 ± 3.8 0.2 ± 0.4 3.7 ± 4.7 3.5 ± 4.4

100 mg 10 10.4 ± 4.8 41.4 ± 10.4 31.0 ± 9.0 0.0 ± 0.1 22.4 ± 16.6 22.3 ± 16.6

200 mg 6 12.1 ± 6.3 71.5 ± 15.3 59.4 ± 17.3 4.8 ± 6.1 52.9 ± 22.2 48.1 ± 24.5

100 mg bid 7 28.3 ± 18.2 78.5 ± 15.3 50.2 ± 24.1 25.1 ± 32.5 81.7 ± 18.1 56.5 ± 36.1

400 mg 8 13.3 ± 7.9 72.0 ± 15.6 58.6 ± 18.2 0.0 ± 0.1 50.4 ± 29.3 50.4 ± 29.3

*Post-dose: 1 d results for single dose study/ 7 d results for multiple dose study

36 (A) Single dose study

(B) Multiple dose study

Figure 12. Individual 24 hr intragastric pH-time profiles in (A) Day 1 of single dose study and (B) Day 7 of multiple dose study

37 A. 위 내 pH 기저치 모델

YH4808 투여 후 24시간 위 내 pH를 약력학 변수로 하기 위해서는 투여 전 위 내 pH 변화 양상에 대한 기저치 모델(baseline model)이 필요하다. 체내에서 위산이 일정한 속도로 생성되고 배출되면서 위 내 pH는 2 근처로 유지되므로, 간접 효과 모델(indirect response model)을 기본 모델로 설정하였다. 즉, 위 내 pH의 변화 속도(dE/dt)를 다음과 같은 식으로 나타낼 수 있다 (Equation 1).

(Eq. 1)

kin은 위 내 pH를 상승시키는 0차 속도 상수(zero-order increasing rate constant) 이고, kout은 pH를 저하시키는 1차 속도 상수(first-order decreasing rate constant) 이다. 위 산도가 pH 2 근처로 유지되는 항정상태를 가정할 경우, k_out은 k_in을 위 내 pH 기저치(baseline pH, E0, BASE)로 나눈 것으로 나타낼 수 있다 (Equation 2).

(Eq. 2)

한편, 기존 문헌에서 위산 분비에 일주기성 변화(circadian rhythm)가 알려져 있는 것을 고려하여(19, 20), 24시간 간격의 일주기성 변화를 설명하는 코사인 함수를 k_in에 적용하였을 때 모델이 유의하게 개선되었다 (Equation 3). 일주기성 변화의 진폭(amplitude, AMP)와 최고점에 다다를 때의 24시간 주기 시간(Tpeak)에 대한 파라미터를 산출하였다.

(Eq. 3)

식사의 영향을 기저치 모델에 반영하기 위하여 위 내 pH에 해당하는 구획(V)을 1로 고정하고 위에 음식물이 0차 속도로 주입되는 속도(R)를 추정하도록 하였다.

임상시험에서 투약 및 위 내 pH 측정 시작 후 점심식사는 4시간째에, 저녁식사는

dt E

dE = k

_in

- k

_out

×

0 out

in

k

k = × E

ú û ê ù

ë

é ÷÷ ø

çç ö è

æ × -

× +

×

= 24

) (

1 2 k

'

k

_{in in}

t T

^peak

COS

AMP p

38

10시간째에 제공하였기 때문에, 이를 그대로 적용하여 음식물이 위 내로 투입되는

시간을 4시간 및 10시간째로 고정하였다. 수립된 최종 기저치 모델에 대한 모식도는 Figure 13에 나타내었다.

Figure 13. Schematic illustration of baseline model for pharmacodynamics

개체 간 변이는 exponential error 모델로 설정하였으며, BASE, kin, AMP에 개체 간 변이를 설정하는 것이 통계적으로 가장 적합하였다. 또한, 무작위효과(ηBASE, ηk_in) 분포의 분산(ωBASE, ωkin) 간에 correlation이 있는 것이 관찰되어 두 파라미터 간의 공분산 구조를 모델에 포함시켰다 (Figure 14).

39

Scatterplot matrix of random parameters (Run 6)

ETA1 0.2

0.4

0.6 0.2 0.4 0.6

-0.4 -0.2 0.0

-0.4 -0.2 0.0

ETA2 0.0

0.5 1.0

1.5 0.0 0.5 1.0 1.5

-1.5 -1.0 -0.5 0.0

-1.5 -1.0 -0.5 0.0

0 ETA3 1

2 0 1 2

-2 -1 0

-2 -1 0

Figure 14. Correlations between eta (η) parameters ETA1 = ηBASE, ETA2 = ηk_in, ETA3 = ηAMP

개체 내 변이는 additive error와 proportional error 가 합쳐진 combined error model을 사용하였으며, 추정방법으로는 FOCE INTER 방법을 사용하였다.

최종 기저치 모델의 objective function value는 -1556.54였다. Diagnostic plot (Figure 15) 및 visual predictive check plot (Figure 16) 또한 최종 모델이 자료를 충분히 잘 적합하고 있음을 보였다. 기저치 모델은 공분산 계산 과정에서 표준오차가 산출되지 않았으므로, 추정한 파라미터와 해당 모델을 1000회 bootstrap 실시한 결과로부터 표준오차를 산출하였다 (Table 6). Bootstrap 결과에서 중앙값은 최종 모델의 추정치와 유사하였고, 몇몇 파라미터에서는 상대 표준오차가 다소 크게 나타났으나 대부분은 정밀성을 보였으며, 모든 파라미터의 분포가 정규성을 보였다.

40 Population predictions

PH

2 4 6

1 2 3 4

Individual predictions

PH

2 4 6

2 4 6

Individual predictions

|iWRES|

0 2 4 6 8

2 4 6

Time

Conditional weighted residuals

-2 0 2 4 6 8 10

0 5 10 15 20

Figure 15. Basic goodness-of-fit plots of final baseline intragastric pH model. The observed concentration vs. the population predicted (upper left) and the individual predicted value (upper right). The individual weighted residuals (iWRES) vs. individual predicted value (lower left), and the conditional weighted residuals (lower right)

41 Table 6. Final estimates of baseline intragastric pH model

Parameter Population

Estimate

Bootstrap Median

Bootstrap

RSE% BSV^* (%) Bootstrap

Median

Bootstrap RSE%

BASE 1.18 1.18 1.22 24.5 26.0 21.12

R (h^-1) 6.92 6.82 2.27 - - -

k_in (h^-1) 0.777 0.808 4.50 60.0 72.7 14.2

AMP -0.245 -0.239 20.3 80.3 90.4 44.4

Tpeak (h) 11.3 11.3 2.32 - - -

Cov_BASE-kin 0.112 0.149 23.3 - - -

Additive Error 0.071 0.008 22.7 - - -

Proportional Error (CV%) 51.1 51.4 6.31 - - -

* BSV: between-subject variability, BSV%= 100*sqrt(ω²)

42

Figure 16. Visual predictive check plot of final baseline intragastric pH model. Observed values (open circle), median of predicted values (solid line), and 5 percentile/95 percentile of predicted values dotted line) are presented.

Time

PH

2 4 6

0 5 10 15 20

43

B. 약동-약력학 모델

앞서 수립된 약동학 모델과 기저치 모델에서 추정된 피험자별 파라미터를 고정하여 약동-약력학 모델을 수립하였다. 간접 효과 모델(indirect response

model)에서 약물의 효과로 인하여 위 내 pH 상승이 촉진되는 (stimulation of

production) 모델로 가정하였으며 (Equation 4), 이 때 약물의 효과는 혈중 약물 농도에 대하여 Emax 모델을 따르는 것으로 가정하였다 (C_e = C_p).

(Eq. 4)

한편, YH4808을 투여받은 대부분의 피험자들에게서 baseline 또는 위약군과는 달리, 투약 후 16~24시간 (투약 당일 새벽 1시경~익일 오전 9시경)에 급격하게 위 내 pH가 상승하였다가 감소하는 양상이 나타났으며, 이러한 현상은 용량과는 무관하게 나타났다. (Figure 12) 이러한 현상을 모델에 반영하기 위하여, YH4808 투여군에 한하여 surge function (Equation 5)를 위 내 pH 상승 속도(k_in)에 반영하였다. (21) Surge 높이(surge amplitude, SAMP), 최고점에 다다르는 24시간 주기 시간(surge peak time, STpeak)와 surge 기간(surge width, SWID)에 대한 파라미터를 산출하였다.

(Eq. 5)

결과적으로, 일주기성 변화, 약물의 효과, 그리고 surge 효과를 모두 반영한 위 내 pH 변화 함수는 아래와 같다 (Equation 6).

C E EC

C E

dt dE

e

e

ú - ×

û ê ù

ë é

+ + ×

×

=

_out

50 max

in

1 k

k

SWID 1 ST - t

SAMP

4 peak

÷÷ +

ø çç ö

è

= æ

Surge

44

(Eq. 6)

수립된 최종 약동-약력학 모델에 대한 모식도는 Figure 17에 나타내었다.

Figure 17. Schematic illustration of pharmacokinetic-pharmacodynamic model

개체 간 변이는 exponential error 모델로 설정하였으며, SAMP, ST_peak, E_max 및 EC₅₀에 개체 간 변이를 설정하는 것이 통계적으로 가장 적합하였다. 또한, 무작위효과(ηE_max, ηEC₅₀) 분포의 분산(ωE_max, ωEC₅₀) 간에 correlation이 있는 것이 관찰되어 두

E

C EC

C COS E

dt dE

e e

× -

ú ú ú ú ú

û ù

ê ê ê ê ê

ë é

÷÷ + ø çç ö

è + æ + + ×

÷÷ ø çç ö

è

æ × -

× +

×

=

out

4 50 peak

peak max in

k

SWID 1 ST - t

SAMP 24

) T t ( AMP 2

1

k p

45

파라미터 간의 공분산 구조를 모델에 포함시켰다 (Figure 18).

개체 내 변이는 additive error와 proportional error 가 합쳐진 combined error model을 사용하였으며, 추정방법으로는 FOCE INTER 방법을 사용하였다.

최종 약동-약력학 모델의 objective function value는 5833.85였다. diagnostic plot (Figure 19) 및 visual predictive check plot (Figure 20) 또한 최종 모델이 자료를 충분히 잘 적합하고 있음을 보였다. 기저치 모델은 공분산 계산 과정에서 표준오차가 산출되지 않았으므로, 추정한 파라미터와 해당 모델을 200회 bootstrap 실시한 결과로부터 표준오차를 산출하였다 (Table 7). Bootstrap 결과에서 중앙값은 최종 모델의 추정치와 유사하였고, 몇몇 파라미터에서는 표준오차가 다소 컸지만 대부분은 정밀성을 보였다.

46 Figure 18. Correlations between eta (η) parameters

ETA1 = ηSAMP, ETA2 = ηST_peak, ETA3 = ηE_max, ETA4 = ηEC₅₀

Scatterplot matrix of random parameters (Run 2)

ETA1 0

1

2 0 1 2

-2 -1 0

-2 -1 0

0.0 ETA2 0.1

0.2 0.0 0.1 0.2

-0.3 -0.2 -0.1 -0.3 -0.2-0.1

ETA3 0

1 0 1

-2 -1 -2 -1

0 ETA4 2

4 0 2 4

-4 -2 0

-4 -2 0

47

Figure 19. Basic goodness-of-fit plots of final pharmacodynamic model. The observed concentration vs. the population predicted (upper left) and the individual predicted va