Predicción de la biodisponibilidad de nuevos fármacos mediante métodos in situ e in vitro(monocapas caco-2) derivados del 3 metilciprofoxacino

Zusammenfassung

El problema de la predicción de la biodisponibilidad de nuevos candidatos a fármacos es uno de los aspectos más importantes en el desarrollo biofarmacéutico. Una molecula activa pero con escasa o nula biodisponibilidad oral supone, desde el punto de vista tanto económico como de calidad de vida del paciente, un grave inconveniente, al restringir la terapia a los costes y peligros de la via intravenosa o, en el mejor de los casos, parenteral extravascular. Por ello, el hilo conductor de este trabajo de investigación ha sido la validación de ensayos in situ(Proyecto SAF 96-1710) e in vitro de absorción como modelos experimentales para la predicción de la biodisponibilidad. Los compuestos ensayados fueron una serie homóloga dericada del 3 metil ciprofloxacino. Los objetivos planteados para esta Memoria fueron: -Contrastar la funcionalidad de las correlaciones absorción lipofilia previamente establecidas en nuestro departamento para otras series de fluoroquinolonas. -Validación de la constante de velocidad de absorción in situ como modelo predictivo de la biodisponibilidad. Objetivo del proyecto de investigacion SAF 96 1710 al que pertenece este trabajo. -Validacion de la permeabilidad obtenida in vitro como modelo predictivo de la biodisponibilidad. Las conclusiones que pudieron extraerse en resumen en las siguientes: 1. La excelente correlación absorción-lipofilia ratifica la validación de los modelos empleados. CNV 97101 se aleja de esta correlacion de ahí que convenga profundicar sobre esta molecula en mayores estudios. 2. Las correlaciones biodisponibilidad oral-absorción in situ quedan validadas para todos los miembros de la serie con excepción de CNV 97101 y 97103. Las especiales caracteristicas del primero y fenomenos de precipitacion en el segundo parecen explicar este alejamiento de la correlación. 3. Las constantes de absorción in situ son excelentes datos para la predicción de la biodisponibili