Herbal remedies are commonly used by patients worldwide. Because these herbal preparations share the same metabolic and transport proteins with prescribed medicines, the potential for a drug-herb interaction is substantial and is an issue of significant concern. This review paper summarizes drug-herb interactions involving inhibition or induction of cytochrome P450 enzymes, drug transporters as well as modulation of drug pharmacodynamics. An increasing number of in vitro and animal studies, case reports and clinical trials evaluating such interactions have been reported, and implications of these studies are discussed in this review. The most commonly implicated drugs in the interaction include anticoagulants, antiplatelets, immunosuppressants, anti-neoplastics, protease inhibitors, and some antidepressants. Pharmacokinetic and/or pharmacodynamic interactions of five commonly used herbal remedies (danshen, garlic, Ginkgo biloba, ginseng, and St John's wort) with these drugs are presented, with focus of discussion being the potentials for interaction, their mechanisms and clinical implications. There is a necessity for adequate pharmacovigilance to be carried out in minimizing unanticipated but often preventable drug-herb interactions.
Human hepatocytes, with complete hepatic metabolizing enzymes, transporters and cofactors, represent the gold standard for in vitro evaluation of drug metabolism, drug-drug interactions, and hepatotoxicity. Successful cryopreservation of human hepatocytes enables this experimental system to be used routinely. The use of human hepatocytes to evaluate two major adverse drug properties: drug-drug interactions and hepatotoxicity, are summarized in this review. The application of human hepatocytes in metabolism-based drug-drug interaction includes metabolite profiling, pathway identification, P450 inhibition, P450 induction, and uptake and efflux transporter inhibition. The application of human hepatocytes in toxicity evaluation includes in vitro hepatotoxicity and metabolism-based drug toxicity determination. A novel system, the Integrated Discrete Multiple Organ Co-culture (IdMOC) which allows the evaluation of nonhepatic toxicity in the presence of hepatic metabolism, is described.
Objective: The 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A reductase inhibitors (statins) are frequently prescribed medications worldwide for the treatment of hypercholesterolemia. Statins are considered to be well tolerated; however, they have a potential for myotoxicity. Concomitant drugs that inhibit cytochrome P450 3A4 can increase the concentration of statins and thus the risk of developing myotoxicity. The purpose of this study was to evaluate risk factors associated with potential drug-drug interactions in patients receiving statins. Methods: The subjects of this study were patients aged more than 18 years who received at least one prescription of statins in a general hospital located in Chuncheon-si, Korea, between January 1, 2018, and March 31, 2018. Data regarding statin use and baseline characteristics was collected from the computerized hospital database. Logistic regression analysis was used to identify risk factors associated with potential drug-drug interactions. Results: A total of 1061 patients were finally included in the study. The incidence of potential drug-drug interactions was 45% in all subjects. According to the results of the multivariate logistic regression analysis, myocardial infarction as the indication of statin, arrhythmia or heart failure as a comorbidity, and aspartate aminotransferase levels higher than 40 IU/L were significant risk factors for potential drug-drug interactions in study subjects. Diltiazem was the most commonly co-prescribed drug that caused potential drug-drug interactions with statins. Conclusion: There was a considerable rate of potential drug-drug interactions in patients receiving statins. Health care professionals should attempt to reduce potential drug-drug interactions during statin administration.
It is common that geriatric patients are on several medications at the same time. With this situation on hand, this study has collected prescriptions of individual geriatric patient and investigated possible drug interactions. In order to minimize the drug interactions and protect those patients from adverse reactions of medication, the gradual implementation and management of the medication history of each individual patient, the establishment of medication counseling system on medicines particularly in need of obligatory advice, the use of an inspection system on drug interactions at the time of prescription, and the implementation of a patient monitoring system on the drugs with narrow margin of safety at hospitals.
There is nothing that is harmless ; the dose alone decides that something is no poison(Paracelsus, 1493-1541). So, in a point of view to maximize the therapeutic efficacy of drug therapy in a way that minimize the drug toxicity, the knowledges of the drug-ineractions as well as the pharmacokinetic and pharmacodynamic principles of every therapeutic drug used in the medical clinic cannot be emphasized too much. Many drug interactions can be predicted if the pharmacokinetic properties, pharmacodynamic mechanisms of action of the interacting drugs are known, and most adverse interactions can be avoided. In this paper, the clinical importance, classification, and general principles of clinical drug-interactions are presentated with a few explanatory examples.
모든 약물은 신체 내에서 특정한 작용을 하며, 많은 경우 합병증 또는 기존 약물치료 중 새롭게 발생하는 증상에 의해 약물이 혼용되는 경우가 발생한다. 이런 경우 신체 내에서 예상치 못한 상호작용이 발생할 수 있다. 따라서 약물 간 상호작용을 예측하는 것은 안전한 약물 사용을 위해 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 다중 약물 사용 시 발생 가능한 약물 간 상호작용 예측을 위해 약물 정보 문서를 이용해 학습시키는 딥러닝 기반의 예측 모델을 제안한다. 약물 정보 문서는 DrugBank 데이터를 이용해 약물의 작용 기전, 독성, 표적 등 여러 속성을 결합해 생성되었으며, 두 약물 문서가 한 쌍으로 묶여 딥러닝 기반 예측 모델에 입력으로 사용되고 해당 모델은 두 약물 간 상호작용을 출력한다. 해당 연구는 임베딩 방법이나 데이터 전처리 방법 등 다양한 조건의 변화에 따른 실험 결과의 차이를 분석하여 차후 새로운 약물쌍 간 상호작용을 예측하는 데에 활용이 가능하다.
Background: Oral cancer drugs, particularly tyrosine kinase inhibitors (TKIs), are increasingly popular due to their convenience. However, they pose challenges like drug interactions, especially with medications like azole antifungals. While the FDA provides some guidance, more detailed information is needed to manage these interactions effectively. A meta-analysis was conducted to understand the impact of interactions between TKIs and azole antifungals on adverse events during clinical studies. Methods: A meta-analysis followed PRISMA guidelines. Data from PubMed, EMBASE, and references were searched until November 30, 2021. Inclusion criteria encompassed studies on TKI-antifungal interactions in English. Study selection and quality assessment were conducted by two independent investigators. Results: Out of 158 articles, 11 were selected for analysis. Combination therapy showed a slight increase in adverse events but was not statistically significant (OR 1.02, 95% CI 0.49-2.13, p=0.95). AUC and Cmax fold changes did not significantly impact adverse event development. Both itraconazole and ketoconazole showed no significant difference in adverse event development compared to TKI alone. Conclusions: Study finds TKI-DDI not significantly linked to AE increase; azole antifungal types not related to AE. Future DDI research crucial for drug development.
Objective: The purpose of this study was to evaluate the patterns of Over-the-Counter (OTC) drugs and their interactions with prescription drugs in adults visiting a community pharmacy. Method: The subjects were 151 adults aged over 20 years visiting a community pharmacy in Asan-si from December 16th 2011 to February 1st 2012. We used a survey questionnaire. The survey inquired about the prevalence and the details of any OTC drug use and the characteristics of the study subjects. The drug interaction classification system from Lexicomp's Lexi-interact data fields was used to identify OTC drugs likely to have clinically significant interactions with prescription drugs. Results: The patterns of OTC drug use were related to thirties (from 30 to 40 years old), female gender, higher education, non-smoking, sometimes use of alcohol, and self-perceived normal health status. The most commonly used OTC drug category was antipyretic-analgesics (n=104, 53.3%), and the most commonly used ingredient was acetaminophen (n=67, 64.4%). The biggest motivation for taking OTC drugs was suggestion by pharmacists, reported by 55.6%. After reviewing each patient's prescription drugs and OTC drugs, 14 patients (36.8%) of 38 patients using prescription drugs were taking drug combinations with potential for clinically significant interactions. The concomitant use of OTC drugs with prescription drugs may lead to increased potentially harmful interactions. Conclusion: It is suggested that health-care professionals should be more aware of the potential and possible interactions and take into better account their patients' OTC drug use.
Ginseng (Panax ginseng Meyer) is a well-known health functional food used as a traditional herbal drug in Asian countries owing to its diverse pharmacological effects. Herb-drug interactions may cause unexpected side effects of co-administered drugs by the alteration of pharmacokinetics through effects on cytochrome P450 activity. In this study, we investigated the herb-drug interactions between Korean red ginseng extract (KRG) and five CYP-specific probes in mice. The pharmacokinetics of KRG extract induced-drug interactions were studied by cassette dosing of five CYP substrates for CYP1A, 2B, 2C, 2D, and 3A and the LC-MS/MS analysis of the blood concentration of metabolites of each of the five probes. The linearity, precision, and accuracy of the quantification method of the five metabolites were successfully confirmed. The plasma concentrations of five metabolites after co-administration of different doses of the KRG extract (0, 0.5, 1, and 2 g/kg) were quantified by LC-MS/MS and dose-dependent pharmacokinetic parameters were determined. The pharmacokinetic parameters of the five metabolites were not significantly altered by the dose of the KRG extract. In conclusion, the single co-administration of KRG extract up to 2 g/kg in vivo did not cause any significant herb-drug interactions linked to the modulation of CYP activity.
Objective: To examine the drug use (prescribing) pattern of serious drug-drug interactions (DDIs, contraindicated drug interactions) using real world data. Prescription patterns were examined in terms of dispensing types. Method: Retrospective drug utilization review (DUR) study was performed. One hundred and six datasets of serious DDIs (DDI pairs) were determined among DDI datasets that Ministry of Health & Welfare announced for the DUR system from 2004 to 2005. Electronically transacted ambulatory patients' prescription database to Health Insurance Assessment and Review Services (HIRA) from July, 2005 to June, 2006 was collected with personal information deidentified and analyzed in terms of types of dispensing as a contributing factor. Results: After prescription data analysis per each patient, total number of DDI cases using 95 DDI pairs was 5,511, which accounted for 2.6 cases per patients. DDI cases between two drugs from each of community pharmacy dispensing- type prescription were considerable (63% vs. 24% in those from each of in-institutional dispensing-type prescription and vs. 13% in those from a community pharmacy dispensing-type prescription and an in-institutional dispensingtype prescription). Conclusions: DDI cases from different prescribers were found to be significant. Thus, the concurrent DUR process between prescriptions from different physicians and institutions should be implemented for the safe drug use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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