曲線下面積（薬物動態）

薬物動態学の分野では、曲線下面積（AUC）は、血漿中の薬物濃度を時間の関数として定積分したものです（これは液体クロマトグラフィー質量分析法^[1]を使用して行うことができます）。実際には、薬物濃度は特定の時点で測定され、台形則を使用してAUCを推定します。薬理学では、薬物の血漿濃度と投与後の時間のプロットの下の面積（「曲線下面積」またはAUCと呼ばれる）は、薬物への曝露の程度と体内からのクリアランス率についての洞察を与えます。^[2]

AUC（ゼロから無限大）は、時間経過に伴う薬物の総曝露量を表します。AUCは、同じ用量の2つの製剤（カプセルと錠剤など）が組織または血漿への曝露量が等しいかどうかを判断する際に便利な指標です。もう1つの用途は、治療指数が狭い薬物の治療薬物モニタリングです。たとえば、ゲンタマイシンは、腎毒性（腎臓にダメージを与える）および耳毒性（聴力にダメージを与える）の可能性がある抗生物質です。ゲンタマイシンを患者の血漿中の濃度で測定し、AUCを計算することで、この薬物の投与量を決定します。^[3]

AUCは、時間間隔での平均濃度、AUC/tを知るのに役立ちます。また、AUCは排泄について話すときにも参照されます。体から排泄される量（質量）=クリアランス（体積/時間）* AUC（質量*時間/体積）。^{[要出典] [4]}

薬物動態学では、バイオアベイラビリティとは、一般的に、薬物が全身に吸収され、生物学的効果を発揮するために利用できる割合を指します。これは、多くの場合、「AUC」を定量化することで測定されます。それぞれのAUCを決定するために、通常、C-14標識薬物とAMS（加速質量分析法）を使用して、血清濃度と時間のプロットを収集します。^[5]

バイオアベイラビリティは、「絶対バイオアベイラビリティ」または「相対バイオアベイラビリティ」の観点から測定できます。

絶対バイオアベイラビリティとは、血管外投与形態（経口錠剤、坐薬、皮下注射など）で投与された薬剤のバイオアベイラビリティを、静脈内（IV）投与された同じ薬剤のバイオアベイラビリティと比較したものです。これは、静脈内投与形態以外の薬剤のAUCを静脈内投与薬剤のAUCと比較することによって行われます。この割合は、各投与形態のそれぞれの用量を乗じて正規化されます。^[6]

${\displaystyle F_{\text{abs}}=\left({\frac {{\text{AUC}}_{\text{non-IV}}}{{\text{AUC}}_{\text{IV}}}}\ \right)\times \left({\frac {{\text{Dose}}_{\text{IV}}}{{\text{Dose}}_{\text{non-IV}}}}\ \right)}$

相対的バイオアベイラビリティは、2 つの異なる投与形態間のバイオアベイラビリティを比較します。この場合も、相対 AUC を使用して比較を行い、相対投与量を使用して計算を正規化します。

${\displaystyle F_{\text{rel}}=\left({\frac {{\text{AUC}}_{\text{dosageA}}}{{\text{AUC}}_{\text{dosageB}}}}\ \right)\times \left({\frac {{\text{Dose}}_{\text{B}}}{{\text{Dose}}_{\text{A}}}}\ \right)}$

食物摂取後のグルコース濃度変化のAUCはグリセミック指数を計算するために使用される。^[7]

AUC計算における台形法の使用は、1975年までにJG Wagnerの「臨床薬物動態の基礎」で文献に知られるようになりました。1977年の論文では、「古典的な」台形法と、一次速度論によって生じる濃度プロットの典型的な形状を考慮したいくつかの方法を比較しています。^[8]

上記の知識にもかかわらず、メアリー・M・タイによる1994年のDiabetes Careの^{記事は、台形法則を独自に発見したと主張している。 [9]その後の}編集者への手紙に対するタイの返答で、彼女は、この法則はグリッドカウントに頼っていた同僚にとって新しいものだったと説明した。^{[10]タイの論文は、}学術的な査読の失敗例として議論されてきた。^[11]

数学的に優れた数値積分スキーム（Wagner & Ayres 1977で概説されているものなど）が多数あるにもかかわらず、台形則はAUC計算の慣例であり続けています。その後、AUC計算の精度向上への焦点は、方法の改善からサンプリングスキームの改善に移りました。一例として、2019年のOTTERとして知られるアルゴリズムがあります。これは、入力データに対して指数曲線の合計にフィッティングを実行しますが、より傾斜の大きい期間を見つけることで、より良いサンプル時間を提案するためにのみ使用されます。^[12]

効果曲線下面積（ AUEC）は、薬物の効果を時間とともに積分したもので、濃度の既存の関数として推定されます。コンピューターシミュレーションでは、AUECの方が半減期や投与スケジュールの変動にAUCよりもうまく対応できることが示されているため、動物からヒトへの投与量変換ではAUCの代わりに使用することが提案されました。これは、薬物動態学と薬力学を組み合わせたPK/PDモデルの一例です。^[13]

• C _max (薬理学)
• C_平均（薬理学）
• 受信者動作特性の「曲線下面積」