松廼屋｜論点解説 薬剤師国家試験対策ノート問106-175【薬剤】論点：well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランス
第106回薬剤師国家試験｜薬学理論問題 /
問175
一般問題（薬学理論問題）【薬剤】
問106-175
Q. 肝代謝のみで消失する薬物について、血漿タンパク結合に飽和が認められ、投与量の増加に伴い血中タンパク非結合形分率(fu)が増加していた。この薬物を経口投与したとき、投与量と血中濃度時間曲線下面積(AUC：実線)、及び投与量と非結合形薬物のAUC(fu×AUC：点線)の関係として、適切なのはどれか。1つ選べ。なお、肝血流速度、この薬物の吸収率及び肝固有クリアランスは投与量が増加してもいずれも一定であり、肝での消失はwell-stirred modelに基づくものとする。
■選択肢
1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
5. 5
こんにちは！薬学生の皆さん。
Mats & BLNtです。
matsunoya_note から、薬剤師国家試験の論点解説をお届けします。
苦手意識がある人も、この機会に、薬学理論問題【薬剤】を一緒に完全攻略しよう！
今回は、第106回薬剤師国家試験｜薬学理論問題 / 問175、論点：well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランスを徹底解説します。
薬剤師国家試験対策ノート NOTE ver.
matsunoya_note｜note https://note.com/matsunoya_note
Here; https://note.com/matsunoya_note/n/na16d6818d91e
松廼屋｜論点解説 薬剤師国家試験対策ノート問106-175【薬剤】論点：well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランス
薬剤師国家試験対策には、松廼屋の eラーニング
「薬剤師国家試験対策ノート」
マガジン｜薬剤師国家試験対策ノート on note
👉マガジンをお気に入りに登録しよう！
このコンテンツの制作者｜
滝沢 幸穂 Yukiho Takizawa, PhD
https://www.facebook.com/Yukiho.Takizawa
お友達や知り合いに、matsunota_note で学習したeラーニングを勧めてみたい方は、いいね！、口コミ、おススメなど、よろしくお願いします！
設問へのアプローチ｜
第106回薬剤師国家試験の問175（問106-175）では、well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランスに関する知識を問われました。
well-stirred modelにおける肝クリアランスと肝血流量および肝固有クリアランスおよび血中タンパク非結合形分率との関係の定義を理解しているか問う問題です。
well-stirred modelにおける肝クリアランスと肝血流量および肝固有クリアランスおよび血中タンパク非結合形分率との関係の定義は、薬剤師国家試験の出題基準の範囲内と言えます。
ココ👇
組織クリアランス（肝、腎）及び固有クリアランスの意味と、それらの関係について、数式を使って説明できる。
しかしながら、この問題で問われたAUCの投与量に対する線形性をwell-stirred modelにおける肝クリアランスと肝血流量および肝固有クリアランスおよび血中タンパク非結合形分率との関係から考察するプロセスを2分30秒以内で解答を選択する必要のある問題に持ってくるのは、無理がある。
というか、この薬剤師国家試験問題の原本を見て、ハッ⁉っと気づいた人はすごい🤣
生成AI越え～⤴
答え：
問題文中とグラフのY軸で、四則演算で言うところの”X”をfuとAUCの間に入れているように見受けられるのですが、この”X”はいったい何を意味するのでしょうか。
四則演算と勘違いすると永久に正答にたどり着けない👽（…ヒヒッ…）
ということに、今日、気づいた🙀
ナルホド。
GPT4oが間違うわけだ。
GPT4oの回答の修正が、修復不可能なこじれ方をしてしまったので、今回は、すごく小回りが利くのにF1並みの爆速感のドライビングフォースでコーナーを攻める Grok 2 mini (beta) でwell-stirred modelを論点とした問題を徹底攻略します。
なお、この論点解説では、すべての薬物のAUCをAUC(total)、非結合型薬物のAUCをAUC(free)と表記して解説します。
薬剤師国家試験 出題基準
出典： 薬剤師国家試験のページ ｜厚生労働省 (mhlw.go.jp)
薬物動態の解析｜薬物速度論 000573951.pdf (mhlw.go.jp)
線形コンパートメントモデルと、関連する薬物動態パラメータ（全身クリアランス、分布容積、消失半減期、生物学的利用能等）を説明できる。
線形1－コンパートメントモデルに基づいた解析ができる（急速静注・経口投与 [単回及び反復投与]、定速静注）。
体内動態が非線形性を示す薬物の例を挙げ、非線形モデルに基づいた解析ができる。
モーメント解析の意味と、関連するパラメータの計算法について説明できる。
組織クリアランス（肝、腎）及び固有クリアランスの意味と、それらの関係について、数式を使って説明できる。
薬物動態学－薬力学解析（PK-PD解析）について説明できる。
論点を整理します。
well-stirred modelにおける肝クリアランスが、いまいちワカラナイ🤣ヒトでも、もう、忘れちまった…😊ヒトでも、ポイントがすっきりはっきり理解できるように、Grok 2 mini (beta) に徹底的に論点整理して深掘りしてもらっています。
ぜひご覧ください。
キミは２分30秒でこの問題が解けるか❓🤣🤮🤢
楽勝です。(^^)/
■■Grok 2 mini (beta)
1. 総合的な論点
この問題は、薬物の投与量（D）とそのAUC(total)（総薬物濃度時間曲線下面積）およびAUC(free)（非結合形薬物濃度時間曲線下面積）の関係を、well-stirredモデルを用いて解析することを求めています。
具体的には、以下のポイントを考慮します。
Well-stirred Model：
このモデルでは、薬物の肝でのクリアランス（CL）は次のように表されます。
肝クリアランス CL
CL = Q・fu・CLint / (Q + fu・CLint)
ここで、Qは肝血流量、fuは血中タンパク非結合形分率、CLintは肝固有クリアランスです。
AUCとクリアランスとの関係：
AUC(total)は投与量 (D) に比例し、クリアランス (CL) の逆数に比例します。
AUC(total) = F・D / CL
ここで、Fは生物学的利用能（経口投与の場合は吸収率）、Dは投与量です。
血中タンパク非結合形分率 (fu)：
問題文では、投与量の増加に伴いfuが増加すると述べられています。これはタンパク質への結合サイトが飽和することを示唆しています。
AUC(total) と AUC(free)：
AUC(total)は総薬物濃度から、AUC(free)は非結合型薬物の濃度から算出されます。AUC(free)は次のように計算できます。
ここで、fuはDに依存する血中タンパク非結合形分率、C(t)は時間に依存する総薬物濃度です。
※結論から言うと、この問題の正答として選択されるAUC(free)の投与量Dに対する線形性（傾きが一定である）の仮定を数学的に証明することは困難です。（著者）
数学が得意だったら、線形性を証明できるかチャレンジしてみてください。
百歩譲ると、AUC(free)の投与量Dに対する傾きの変化が、投与量の増加に対して、一定か増加傾向を示す可能性のほうが高いと予測され、一方、減少傾向を示す可能性が低いだろうというネガティブデータに関する曖昧な考察から正答を選択させる問題設計です。
意図的にこの問題設計をしている👽としたら、
（まあ、意図的でなくて、単なるうっかりミス🤓だとしても）、
ネガティブデータを選ばせるという点で、、
薬剤師国家試験出題基準から逸脱しています。最低だ。。😎
以下（百歩譲って）、正答（選択肢3）へのアプローチ方法について考察します。
2. 論点および解法へのアプローチ方法
2-1. 論点
血中タンパク非結合形分率の増加：
問題文では、投与量Dの増加に伴い血中タンパク非結合形分率fuが増加すると述べられています。これは、投与量が増えるにつれて、薬物が血中タンパク質に結合するサイトが飽和し、より多くの薬物が非結合状態で存在することを示しています。
クリアランスの変化：
肝でのクリアランスは血中タンパク非結合形分率に依存します。血中タンパク非結合形分率が増加すると、薬物の肝でのクリアランスが増加します。これは、well-stirredモデルに基づきます。
肝クリアランス CL
CL = Q・fu・CLint / (Q + fu・CLint)
AUC(total)とAUC(free)との関係：
AUC(total)は血中総薬物濃度Cの変化を反映しますが、AUC(free)は非結合型薬物の濃度fu・Cの変化を反映します。したがって、fuの増加はAUC(free) の増加を直接的に示唆します。
2-2. 解法へのアプローチ法
血中タンパク非結合形分率の解析:
投与量の増加に伴うfuの増加を具体的に定量化するか、少なくともそのトレンドを理解する。クリアランスの変化:
血中タンパク非結合形分率の増加がクリアランスにどのように影響するかをwell-stirredモデルの式を通じて解析する。AUC(free)の変化:
血中タンパク非結合形分率が増加する場合のAUC(free)の増加を予測する。AUC(total)の変化:
投与量の増加に伴うAUC(total)の増加に対して、クリアランスの変化がAUC(total)の増加にどのように影響するか。
選択肢に基づく解析：
各選択肢の説明に基づいて、血中タンパク非結合形分率の増加がクリアランス、そしてAUC(total)とAUC(free)に与える影響を評価し、どの選択肢が観察されるパターンに最も合致するかを判断する。
2-3. ５つのパターンから正答を1つだけ選択
選択肢3が正答。
2-4. 理由
血中タンパク非結合形分率の増加とクリアランス:
投与量が増加すると、血中タンパク非結合形分率fuが増加します。
これは、より多くの薬物が非結合状態で存在し、肝でのクリアランスが増加することを示します。
well-stirredモデルの式に基づくと、fuが増加すると、クリアランスは増加します。
※well-stirredモデルの式を展開すると、fuが増加した場合、クリアランスが増加することを数学で証明できるので、時間があったらチャレンジしてみてください。
（ちなみに、Grok 2 mini は証明できます。）ただし、問題を解く際にwell-stirredモデルの式を展開していると2分30秒以内に問題が解けなくなるので、丸暗記することをお勧めします。
薬剤師の国家資格にふさわしいかどうかを検出する国家試験において、well-stirredモデルの式に基づくと、「fuが増加した場合クリアランスは増加する」ことを暗記しておく必然性があるかどうかは出題基準に照らして判断は分かれると思います。
でも、もう覚えましたよね。
肝クリアランス CL
CL = Q・fu・CLint / (Q + fu・CLint)
AUC(total)の減少:
クリアランスが増加すると、AUC(total)は減少します。これは、薬物が体から、より速やかに除去されるためです。したがって、投与量が増加するにつれて、AUC(total)の傾きが減少することが予測されます。
AUC(free)の線形性:
AUC(free)は非結合型薬物の濃度を反映しています。血中タンパク非結合形分率が増加すると、非結合型薬物の濃度は増加するため、AUC(free)はその増加を直接反映します。
一方、クリアランスが増加するため、AUC(free)に対してクリアランスの増加が影響し、単純な増加に帰結しない可能性が考えられます。
実際には、AUC(free)は投与量に対して一定か、あるいは投与量の増加に応じて増加する方向に変化する可能性がありますが、投与量の増加に伴うクリアランスの増加により、AUC(free)の増加率が一定になる可能性があります。
この論理に基づき、選択肢3が最も適切です。
選択肢3は、AUC(total)の傾きが減少し、AUC(free)の傾きが一定であるというパターンを示しており、血中タンパク非結合形分率の増加に伴う薬物の動態を最もよく反映しています。
3. Ref.
以下に、論点をサポートするために参照した文献をリストします。
Rowland, M., & Tozer, T. N. (2011). Clinical Pharmacokinetics and Pharmacodynamics: Concepts and Applications. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.
この文献は、薬物のクリアランスとAUCの関係、特にwell-stirredモデルについて詳細に解説しています。
Shargel, L., & Yu, A. B. (2016). Applied Biopharmaceutics & Pharmacokinetics. New York: McGraw-Hill Medical.
薬物のタンパク結合とそのクリアランスへの影響、AUC(total)とAUC(free)の関係についての理論的背景を提供しています。
Pang, K. S., & Rowland, M. (1977). Hepatic clearance oF・Drugs. I. Theoretical considerations of a "well-stirred" model and a "parallel tube" model. Influence of hepatic blood flow, plasma and blood cell binding, and the hepatocellular enzymatic activity on hepatic drug clearance. Journal of Pharmacokinetics and Biopharmaceutics, 5(6), 625-653.
Well-stirredモデルの原理的基礎を提供し、肝クリアランスの要因について詳細に記述しています。
Benet, L. Z., & Hoener, B.-A. (2002). Changes in plasma protein binding have little clinical relevance. Clinical Pharmacology & Therapeutics, 71(3), 115-121.
血中タンパク非結合形分率の変化とそれが薬物動態に与える影響についての考察を含んでいます。
これらの文献は、薬物の投与量、血中タンパク非結合形分率、クリアランス、AUC(total)およびAUC(free)の関係を理解する上で重要な情報を提供します。
論点の深掘り
選択肢3を選択した理由
1. 血中タンパク非結合形分率の増加
投与量の増加に伴い、血中タンパク非結合形分率fuが増加します。これは、薬物が血中タンパク質に結合するサイトが飽和するため、より多くの薬物が非結合状態で存在することを示します。
fu = 非結合型薬物濃度 / 総薬物濃度
2. クリアランスの変化
肝でのクリアランス（CL）は、血中タンパク非結合形分率fuに依存します。well-stirredモデルに基づくと、肝クリアランスは以下のように表されます。
CL = Q・fu・CLint / (Q + fu・CLint)
ここで、Qは肝血流量、CLintは肝固有クリアランスです。fuが増加すると、クリアランスも増加します。
3. AUC(total)の減少
AUC(total)は以下のように表されます。
AUC(total) = F・D / CL
ここで、Fは生物学的利用能、Dは投与量です。クリアランス（CL）が増加すると、AUC(total)は減少します。これは、薬物が体からより速やかに除去されるためです。
4. AUC(free)の動態
AUC(free)は非結合型薬物の濃度時間曲線下面積です。血中タンパク非結合形分率の増加によって非結合型薬物の濃度は増加します。一方、血中タンパク非結合形分率の増加はクリアランスを増加させるため、AUC(free)が単純に増加するわけではなく、増加率は投与量の増加に応じて一定に近づく可能性があります。
5. 選択肢3の適用
AUC(total)の傾きの減少：
血中タンパク非結合形分率の増加に伴うクリアランスの増加により、AUC(total)は投与量が増えるにつれて減少します。これは、選択肢3に示されるAUC(total)の傾きが減少するパターンに合致します。
AUC(free)の傾きの一定性：
血中タンパク非結合形分率の増加がクリアランスを増加させ、結果としてAUC(total)の減少を補完し、AUC(free)の増加速度が一定になる可能性があります。これは、選択肢3に示されるAUC(free)の傾きが一定であるパターンに合致します。
結論
選択肢3が正解となる理由は、血中タンパク非結合形分率の増加がクリアランスを増加させ、結果としてAUC(total)が減少し、AUC(free)が投与量に対して一定の傾きを示す可能性を示すからです。
これは、肝代謝のみで消失する薬物の動態変化を最もよく反映しています。
選択肢5が正答ではない理由
1. 血中タンパク非結合形分率の増加とクリアランス
血中タンパク非結合形分率の増加：
問題文では、投与量の増加に伴い血中タンパク非結合形分率fuが増加すると述べられています。これにより、薬物が血中タンパク質に結合するサイトが飽和し、より多くの薬物が非結合状態で存在します。
クリアランスの変化：
肝でのクリアランス（CL）は血中タンパク非結合形分率に依存します。well-stirredモデルに基づくと、薬物の肝クリアランスは以下のように表されます。
CL = Q・fu・CLint / (Q + fu・CLint)
ここで、Qは肝血流量、CLintは肝固有クリアランスです。血中タンパク非結合形分率の増加はクリアランスの増加を意味します。
2. AUC(total)とAUC(free)の関係
AUC(total)の減少：
AUC(total)はクリアランスの逆数に比例します。クリアランスが増加すると、AUC(total)は減少します。これは、選択肢5に一致します。
AUC(free)の減少：
選択肢5では、AUC(free)も減少するとされています。しかし、血中タンパク非結合形分率が増加するという条件下では、AUC(free)が減少するという現象は理論的に矛盾します。血中タンパク非結合形分率の増加は、非結合型薬物の濃度が相対的に増加すること（つまり、AUC(free)の増加または一定性）につながるべきです。
なぜなら、非結合型薬物が増加することは、クリアランスの増加によって補正されるかもしれませんが、減少する理由はありません。
3. 血中タンパク非結合形分率とAUC(free)の関係の矛盾
AUC(free)の増加予測：
血中タンパク非結合形分率の増加は、非結合型薬物の濃度の増加を示唆します。これは、AUC(free)が少なくとも一定か、増加することを示唆します。クリアランスが増加しても、血中タンパク非結合形分率の増加がそれを補完し、AUC(free)の増加率（傾き）は一定以上になるか、若しくは一定の傾きで増加することが予想されます。
選択肢5の矛盾点：
選択肢5では、AUC(free)の投与量Dに対する変化率（傾き）が減少することを示していますが、このシナリオでは血中タンパク非結合形分率の増加が直接AUC(free)の投与量Dに対する変化率（傾き）の減少をもたらすことは理論的に不適切です。血中タンパク非結合形分率の増加は、非結合型薬物の量が増加することを意味し、血中タンパク非結合形分率の増加が直接AUC(free)の投与量Dに対する変化率（傾き）が単純に減少する理由はありません。
結論
選択肢5が正答ではない理由は、血中タンパク非結合形分率の増加がAUC(free)の減少を直接示唆しないからです。血中タンパク非結合形分率の増加はクリアランスを増加させ、AUC(total)の減少を引き起こすかもしれませんが、AUC(free)の減少はその条件下では矛盾しています。したがって、選択肢5はこの問題の条件に合致しません。
以上で、論点整理を終わります。
理解できたでしょうか？
大丈夫です。
完全攻略を目指せ！
はじめましょう。
薬剤師国家試験の薬学理論問題【薬剤】からwell-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランスを論点とした問題です。
なお、以下の解説は、著者（Yukiho Takizawa, PhD）がプロンプトを作成して、その対話に応答する形でGPT4o & Copilot 、Gemini 1.5 Pro、またはGrok 2 (beta) が出力した文章であって、著者がすべての出力を校閲しています。
生成AIの製造元がはっきりと宣言しているように、生成AIは、その自然言語能力および取得している情報の現在の限界やプラットフォーム上のインターフェースのレイト制限などに起因して、間違った文章を作成してしまう場合があります。
疑問点に関しては、必要に応じて、ご自身でご確認をするようにしてください。
松廼屋｜論点解説 薬剤師国家試験対策ノート問106-175【薬剤】論点：well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランス｜matsunoya (note.com)
Here we go.
第106回薬剤師国家試験｜薬学理論問題 /
問175
一般問題（薬学理論問題）【薬剤】
問106-175
Q. 肝代謝のみで消失する薬物について、血漿タンパク結合に飽和が認められ、投与量の増加に伴い血中タンパク非結合形分率(fu)が増加していた。この薬物を経口投与したとき、投与量と血中濃度時間曲線下面積(AUC：実線)、及び投与量と非結合形薬物のAUC(fu×AUC：点線)の関係として、適切なのはどれか。1つ選べ。なお、肝血流速度、この薬物の吸収率及び肝固有クリアランスは投与量が増加してもいずれも一定であり、肝での消失はwell-stirred modelに基づくものとする。
■選択肢
1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
5. 5
■■Grok 2 mini (beta)
薬剤｜問 106-175
■論点｜well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランス
この問題の論点は、肝代謝のみで消失する薬物における血中タンパク非結合形分率の変化が、投与量と総AUC(total)および投与量と非結合型薬物のAUC(free)との関係にどのように影響するかを特定することです。
■解説1｜
選択肢3が正答:
AUC(total)の傾きの減少:
well-stirredモデルに基づき、血中タンパク非結合形分率fuの増加は、薬物のクリアランスの増加を示唆します。クリアランスの増加はAUC(total)の減少をもたらします。これは、選択肢3のAUC(total)の傾きが減少するパターンに合致します。AUC(free)の傾きの一定性:
血中タンパク非結合形分率の増加は、非結合型薬物の濃度が増加することを示します。しかし、クリアランスの増加により、AUC(free)の増加率（傾き）の増加が一定のレベルで抑制されるか、一定の傾きで増加することが予想されます。選択肢3は、このパターンに合致します。
■解説2｜
クリアランスの増加とAUC(total):
クリアランスが増加すると、薬物が体からより速やかに除去されるため、AUC(total)は減少します。具体的には、以下の関係式が適用されます。
AUC(total) = F・D / CL
ここで、Fは生物学的利用能、Dは投与量、CLはクリアランスです。
AUC(free)の動態:
AUC(free)は非結合型薬物の濃度時間曲線下面積を示し、血中タンパク非結合形分率の増加を考慮すると、AUC(free)は以下のように予測されます。
しかし、血中タンパク非結合形分率の増加がクリアランスを増加させるため、AUC(free)が単純に増加するわけではなく、一定の傾きで増加または一定になることが予想されます。
※数学的にAUC(free)の線形性を証明することは困難です。ネガティブデータを問う問題設計になっており、意図的に設計された問題の視認性の悪さや煩雑な判断プロセスからも、出題基準に照らして逸脱があると考えられます。（著者）
■結論｜
選択肢3がこの問題の条件に最も合致しています。血中タンパク非結合形分率の増加が肝クリアランスを増加させ、結果としてAUC(total)が減少し、AUC(free)が一定の傾きを示すパターンが最も理論的に正しいです。
■補足｜
選択肢1と2の誤り:
選択肢1と2は、AUC(total)の傾きが増加するという点で問題文の条件に合致しません。血中タンパク非結合形分率の増加によるクリアランスの増加は、AUC(total)の減少をもたらします。
選択肢4の誤り:
選択肢4は、AUC(total)が投与量に対して一定であると示していますが、血中タンパク非結合形分率の増加がクリアランスを増加させるため、AUC(total)が一定であることは不適切です。
選択肢5の誤り:
選択肢5ではAUC(free)も減少しますが、血中タンパク非結合形分率の増加は非結合型薬物の濃度を増加させるため、AUC(free)が単純に減少することは理論的に矛盾しています。
■Lecture
■■Grok 2 mini (beta)
論点解説 Well-Stirredモデル 概説
目次
Well-Stirredモデルの基本概念
モデルの数学的表現
モデルの応用範囲
モデルの制限と注意点
実際の応用例
1. Well-Stirredモデルの基本概念
Well-Stirredモデルは、薬物が肝臓に到達した後、即座に均一に混合されると仮定するモデルです。このモデルは、薬物の肝クリアランス（薬物が肝臓で除去される速度）を理解するための基本的なフレームワークを提供します。肝臓が一つの大きな反応槽（well-stirred tank）として機能すると仮定しています。
2. モデルの数学的表現
Well-Stirredモデルにおける肝クリアランス（CL_liver)の式は以下の通りです：
CL_liver = Q・fu・CLint / (Q + fu・CLint)
ここで、
Qは肝血流量、
fuは血中タンパク非結合形分率（薬物の血中での非結合型の割合）、
CLintは肝固有クリアランス（薬物が肝細胞内で代謝される速度）。
この式は、薬物が肝臓に到達したときの濃度と、肝臓から出る時の濃度の差を反映しています。
3. モデルの応用範囲
高除去薬物：
肝固有クリアランスが非常に高い場合（CLint ≫ Q）、Well-Stirredモデルによる肝クリアランスはほぼ肝血流量に等しくなります。これは、薬物が肝臓を通過する間に完全に代謝されることを示唆します。
低除去薬物：
逆に、肝固有クリアランスが低い場合（CLint ≪ Q）、薬物の肝クリアランスはほぼ固有クリアランスに等しくなります。つまり、薬物の代謝速度が肝血流よりも遅いため、肝血流量の影響を受けにくいです。
中間的な薬物：
実際には、多くの薬物はこの間に位置し、Well-Stirredモデルはこれらの薬物のクリアランスを予測するのに有用です。
4. モデルの制限と注意点
流れの均一性の仮定：
Well-Stirredモデルは、肝臓内での薬物の分布が均一であると仮定しています。しかし、実際の肝血流は非均一であることが多く、特に高除去薬物ではこの仮定が完全に当てはまらない場合があります。
肝内代謝の複雑さ：
薬物の肝内代謝は一種類の酵素だけに依存しないことが多く、複数の代謝経路や酵素が関与することがあります。これにより、モデルが簡略化されすぎて実際の薬物動態を正確に反映しない可能性があります。
薬物の結合：
薬物の血中でのタンパク質結合は、血中タンパク非結合形分率fuを左右しますが、結合の動態が時間や薬物濃度に依存する場合、モデルの精度に影響を与えます。
5. 実際の応用例
薬物開発と用量設定：
新薬開発の過程で、薬物の肝クリアランスを予測するためにWell-Stirredモデルが使用されます。これにより、初期の用量設定や投与間隔の決定に役立ちます。
薬物相互作用の評価：
ある薬物が他の薬物の肝クリアランスに影響を与えるかどうかを評価する際に、Well-Stirredモデルを用いて予測することがあります。例えば、代謝酵素の抑制や誘導によりCLintが変化すると、肝クリアランスにも影響が出ます。
臨床薬理学：
患者の肝機能（例：肝血流量の変化、肝疾患による固有クリアランスの変化）に対して、薬物のクリアランスがどのように変化するかを理解するためにも使用されます。
引用文献のリスト
Rowland, M., & Tozer, T. N. (2011). Clinical Pharmacokinetics and Pharmacodynamics: Concepts and Applications. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.
Well-Stirredモデルとその応用について詳細に解説。
Pang, K. S., & Rowland, M. (1977). Hepatic clearance oF・Drugs. I. Theoretical considerations of a "well-stirred" model and a "parallel tube" model. Influence of hepatic blood flow, plasma and blood cell binding, and the hepatocellular enzymatic activity on hepatic drug clearance. Journal of Pharmacokinetics and Biopharmaceutics, 5(6), 625-653.
Well-Stirredモデルの理論的基礎を提供。
Wilkinson, G. R., & Shand, D. G. (1975). A physiological approach to hepatic drug clearance. Clinical Pharmacology & Therapeutics, 18(4), 377-390.
肝クリアランスの生理的アプローチとモデルの比較。
これらの文献は、Well-Stirredモデルの原理、応用、およびその制限について詳しく解説しています。
必須問題の解説はこちらからどうぞ。
薬剤師国家試験対策ノート｜論点解説 必須問題 第106回-第109回 一覧 powered by Gemini 1.5 Pro, Google AI Studio & GPT4, Copilot｜matsunoya (note.com)
薬学理論問題【薬剤】(1) の解説はこちらからどうぞ。
薬剤師国家試験対策ノート｜論点解説 薬学理論問題 薬剤(1) 第106回-第109回 31問 powered by GPT4o, Chat GPT｜matsunoya (note.com)
お疲れ様でした。
🍰☕🍊
では、問題を解いてみましょう！
すっきり、はっきりわかったら、合格です。
第106回薬剤師国家試験｜薬学理論問題 /
問175
一般問題（薬学理論問題）【薬剤】
問106-175
Q. 肝代謝のみで消失する薬物について、血漿タンパク結合に飽和が認められ、投与量の増加に伴い血中タンパク非結合形分率(fu)が増加していた。この薬物を経口投与したとき、投与量と血中濃度時間曲線下面積(AUC：実線)、及び投与量と非結合形薬物のAUC(fu×AUC：点線)の関係として、適切なのはどれか。1つ選べ。なお、肝血流速度、この薬物の吸収率及び肝固有クリアランスは投与量が増加してもいずれも一定であり、肝での消失はwell-stirred modelに基づくものとする。
■選択肢
1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
5. 5
楽しく！驚くほど効率的に。
https://note.com/matsunoya_note
お疲れ様でした。
🍰☕🍊
またのご利用をお待ちしております。
ご意見ご感想などお寄せくださると励みになりうれしいです。
note からのサポート、感謝します。
今日はこの辺で、
それではまた
お会いしましょう。
Your best friend
Mats & BLNt
このコンテンツ
松廼屋｜論点解説 薬剤師国家試験対策ノート問106-175【薬剤】論点：well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランス｜matsunoya (note.com)
Here; https://note.com/matsunoya_note/n/na16d6818d91e
よろしければこちらもどうぞ
このコンテンツの制作者｜
滝沢幸穂（Yukiho.Takizawa）phD
■Facebook プロフィール
https://www.facebook.com/Yukiho.Takizawa
■X (Former Twitter) プロフィール 🔒
https://twitter.com/YukihoTakizawa
CONTACT｜
mail: info_01.matsunoya@vesta.ocn.ne.jp (Matsunoya Client Support)
tel: 029-872-9676
日々の更新情報など、Twitter @Mats_blnt_pharm から発信しています！
🔒 🐤💕 https://twitter.com/Mats_blnt_pharm
https://note.com/matsunoya_note
note.com 右上の🔍で
（ matsunoya_note 🔍 ）
松廼屋 Mats.theBASE
https://matsunoya.thebase.in/
サポート感謝します👍
最後までお読みいただきましてありがとうございました。
Here; https://note.com/matsunoya_note/n/na16d6818d91e
松廼屋｜論点解説 薬剤師国家試験対策ノート問106-175【薬剤】論点：well-stirred model / 肝代謝 / 血中タンパク非結合形分率 / 肝クリアランス｜matsunoya (note.com)
ここから先は
¥ 1,000
医療、健康分野のリカレント教育における「最強コンテンツ」を note で誰でもいつでも学習できる、 https://note.com/matsunoya_note はそんな場にしたい。あなたのサポートがあれば、それは可能です。サポート感謝します！松廼屋 matsunoya