La extrapolación in vitro a in vivo (IVIVE) se refiere a la transposición cualitativa o cuantitativa de resultados experimentales u observaciones realizadas in vitro para predecir fenómenos in vivo , organismos biológicos.
El problema de la transposición de los resultados in vitro es particularmente agudo en áreas como la toxicología, donde los experimentos con animales se están eliminando gradualmente y se están reemplazando cada vez más por pruebas alternativas .
Los resultados obtenidos de experimentos in vitro a menudo no se pueden aplicar directamente para predecir las respuestas biológicas de los organismos a la exposición química in vivo . Por lo tanto, es extremadamente importante construir un método de extrapolación in vitro a in vivo consistente y confiable .
En la actualidad, se aceptan comúnmente dos soluciones:
- (1) Aumentar la complejidad de los sistemas in vitro en los que múltiples células pueden interactuar entre sí para recapitular las interacciones célula-célula presentes en los tejidos (como en los sistemas "humanos en chip"). [1]
- (2) Utilizar modelos matemáticos para simular numéricamente el comportamiento de un sistema complejo, mediante el cual los datos in vitro proporcionan los valores de los parámetros para desarrollar un modelo. [2]
Los dos enfoques se pueden aplicar simultáneamente permitiendo que los sistemas in vitro proporcionen datos adecuados para el desarrollo de modelos matemáticos. Para cumplir con el impulso para el desarrollo de métodos de prueba alternativos, los experimentos in vitro cada vez más sofisticados están recopilando ahora numerosos, complejos y desafiantes datos que pueden integrarse en modelos matemáticos.
Farmacología
IVIVE en farmacología se puede utilizar para evaluar la farmacocinética (PK) o la farmacodinámica (PD). [ Cita requerida ]
Dado que la perturbación biológica depende de la concentración del tóxico, así como de la duración de la exposición de un fármaco candidato (molécula original o metabolitos) en ese sitio objetivo, los efectos en tejidos y órganos in vivo pueden ser completamente diferentes o similares a los observados in vitro . Por lo tanto, la extrapolación de los efectos adversos observados in vitro se incorpora a un modelo cuantitativo de modelo PK in vivo. En general, se acepta que los modelos de PK fisiológicamente basados ( PBPK ), incluida la absorción, distribución, metabolismo y excreción de cualquier sustancia química determinada, son fundamentales para las extrapolaciones in vitro - in vivo . [3]
En el caso de efectos tempranos o sin comunicaciones intercelulares, se supone que la misma concentración de exposición celular provoca los mismos efectos, tanto experimental como cuantitativamente, in vitro e in vivo . En estas condiciones, es suficiente (1) desarrollar un modelo farmacodinámico simple de la relación dosis-respuesta observada in vitro y (2) transponerlo sin cambios para predecir los efectos in vivo . [4]
Sin embargo, las células de los cultivos no imitan perfectamente a las células de un organismo completo. Para resolver ese problema de extrapolación, se necesitan más modelos estadísticos con información mecanicista, o podemos confiar en sistemas mecanicistas de modelos biológicos de la respuesta celular. Esos modelos se caracterizan por una estructura jerárquica, como las vías moleculares, la función de los órganos, la respuesta de células completas, las comunicaciones de célula a célula, la respuesta de tejido y las comunicaciones entre tejidos. [5]
Referencias
- ^ Sung, JH; Esch, MB; Shuler, ML (2010). "Integración de plataformas in silico e in vitro para modelado farmacocinético-farmacodinámico". Opinión de expertos sobre metabolismo y toxicología de fármacos . 6 : 1063–1081. doi : 10.1517 / 17425255.2010.496251 .
- ^ Quignot, Nadia; Bois, Frédéric Yves (2013). "Un modelo computacional para predecir la secreción de esteroides ováricos de rata a partir de experimentos in vitro con disruptores endocrinos" . PLoS ONE . 8 (1): e53891. doi : 10.1371 / journal.pone.0053891 . PMC 3543310 . PMID 23326527 .
- ^ Yoon M, Campbell JL, Andersen ME, Clewell HJ (2012). "Extrapolación cuantitativa in vitro a in vivo de resultados de ensayos de toxicidad basados en células". Revisiones críticas en toxicología .
- ^ Louisse J, de Jong E, van de Sandt JJ, Blaauboer BJ, Woutersen RA, Piersma AH, Rietjens IM, Verwei M (2010). "El uso de datos de toxicidad in vitro y modelos cinéticos de base fisiológica para predecir las curvas de dosis-respuesta para la toxicidad del desarrollo in vivo de los éteres de glicol en ratas y en el hombre" . Ciencias Toxicológicas . 118 : 470–484. doi : 10.1093 / toxsci / kfq270 .
- ^ Hunt CA, Ropella GE, Lam TN, Tang J, Kim SH, Engelberg JA, Sheikh-Bahaei S (2009). "En la frontera de la simulación y el modelado biológico" . Investigación farmacéutica . 26 : 2369–2400. doi : 10.1007 / s11095-009-9958-3 . PMC 2763179 . PMID 19756975 .
- Blaauboer, BJ (2010). "Modelado biocinético y extrapolaciones in vitro - in vivo". Diario de Toxicología y Salud Medioambiental, parte B . 13 : 242-252. doi : 10.1080 / 10937404.2010.483940 .
- Quignot N., Hamon J., Bois F., 2014, Extrapolando resultados in vitro para predecir la toxicidad humana, en In Vitro Toxicology Systems, Bal-Price A., Jennings P., Eds, Methods in Pharmacology and Toxicology series, Springer Science , Nueva York, EE. UU., Pág. 531-550