Dự đoán khả năng thanh thải thuốc dựa trên chất vận chuyển (CL) và nồng độ trong mô (TC) ở con người là một khía cạnh quan trọng trong việc giảm rủi ro thất bại trong quá trình phát triển thuốc. Đồng thời, khi chất vận chuyển xuất hiện tại giao mặt mô:máu (ví dụ: gan, rào cản máu não), dự đoán TC trở nên quan trọng để đánh giá hiệu quả và an toàn của thuốc. Trước đây, việc dự đoán CL và TC dựa trên chất vận chuyển từ vitro sang vivo (IVIVE) khá khó khăn do hạn chế về phương pháp và mô hình. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ proteomics định lượng, IVIVE dựa trên các mô hình biểu hiện chất vận chuyển (dòng tế bào, túi màng) và tỷ lệ biểu hiện tương đối của chất vận chuyển từ trong vivo đến vitro (REF) đã trở nên khả thi, và đây là một tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực nghiên cứu này.

Phương pháp REF trong IVIVE không như các phương pháp khác dựa trên tỷ lệ sinh lý học, không phụ thuộc vào sự có sẵn của tế bào chính. Thay vào đó, phương pháp này sử dụng các mô hình biểu hiện chất vận chuyển và tỷ lệ biểu hiện tương đối giữa trong vivo và vitro để đưa ra dự đoán về CL và TC. Điều này đồng nghĩa rằng không cần tới tế bào chính, góp phần giảm bớt sự phức tạp và độ khó trong việc tiến hành các nghiên cứu.

Trong bài viết (tài liệu tham khảo), các tác giả đã xem xét và so sánh phương pháp REF với các phương pháp IVIVE khác như phương pháp hệ số hoạt tính tương đối và tỷ lệ sinh lý học. Đối với mỗi phương pháp này, các tác giả đã đi vào các nguyên tắc cơ bản, giả định, phương pháp luận, hiệu suất dự đoán, cũng như các ưu điểm và hạn chế của chúng. Bằng cách so sánh và đánh giá kỹ lưỡng, tác giả hy vọng cung cấp một cái nhìn toàn diện về ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp, từ đó đề xuất được phương pháp nào là phù hợp nhất trong việc dự đoán CL và TC dựa trên chất vận chuyển.

Ngoài ra, các tác giả cũng thảo luận về những khoảng trống tri thức hiện tại trong việc IVIVE của CL và TC dựa trên chất vận chuyển và đề xuất các nguyên nhân có thể gây ra khoảng trống này. Có thể rằng sự không chính xác trong dự đoán có thể do sự đa dạng và phức tạp của các chất vận chuyển, hoặc do sự khác biệt giữa các mô hình biểu hiện chất vận chuyển và điều kiện trong vivo. Tác giả đã đề xuất những lĩnh vực cần được điều tra thêm để cải thiện và khắc phục những khoảng trống này, bao gồm việc nghiên cứu về sự tương tác giữa các chất vận chuyển và các yếu tố khác nhau trong môi trường sinh học.

Tổng kết lại, khả năng dự đoán CL và TC dựa trên chất vận chuyển là rất quan trọng trong quá trình phát triển và đánh giá thuốc. Phương pháp IVIVE dựa trên tỷ lệ biểu hiện tương đối (REF) đã mở ra những tiềm năng mới trong lĩnh vực này. Tuy vẫn còn những khoảng trống và thách thức, nhưng thông qua việc so sánh và nghiên cứu kỹ lưỡng, chúng ta có thể cải thiện và khắc phục những hạn chế này, từ đó tiến gần hơn đến việc ứng dụng phương pháp IVIVE dựa trên chất vận chuyển trong thực tế nghiên cứu và phát triển thuốc.

Người soạn bài: Hà Hải Anh

Tham khảo: Storelli F, Yin M, Kumar AR, Ladumor MK, Evers R, Chothe PP, Enogieru OJ, Liang X, Lai Y, Unadkat JD. The next frontier in ADME science: Predicting transporter-based drug disposition, tissue concentrations and drug-drug interactions in humans. Pharmacol Ther. 2022 Oct;238:108271. doi: 10.1016/j.pharmthera.2022.108271. Epub 2022 Aug 21. PMID: 36002079.