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Des jumeaux numériques pour prédire l’exposition foetale aux médicaments : exemple des antidépresseurs

Session "Approches numériques au service des 3R"

Replay des journées françaises des 3R - 22.11.24

Intervenant(s)

Laure-Hélène PRETA
Pharmacienne à l'URP 7323 Pharmacologie et évaluation des thérapeutiques chez l’enfant et la femme enceinte - Université Paris Cité

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Résumé

Les données d’exposition aux médicaments durant la grossesse sont rares, les femmes enceintes étant la plupart du temps exclues des essais cliniques. Parmi les médicaments les plus utilisés durant la grossesse, on retrouve les antidépresseurs et notamment les inhibiteurs sélectifs de recapture de la sérotonine (ISRS), la dépression pouvant affecter 6 à 12% des femmes enceintes selon les études.

Le but de notre étude est de prédire l’exposition maternelle et foetale aux ISRS (escitalopram, sertraline, paroxétine) sans avoir à administrer le médicament, et sans avoir recours à des modèles animaux ou produits dérivés. Pour cela, l’objectif est de réaliser pour chacune de ces molécules un modèle pharmacocinétique basé sur la physiologie de la femme enceinte qui intègrera les constantes de passage transplacentaire dérivées de perfusions du cotylédon humain.

Les résultats attendus sont d’obtenir des cinétiques de passage transplacentaire ex-vivo pour chaque molécule et de pouvoir les comparer entre elles. Ces données seront ensuite intégrées au modèle in silico (modélisation PBPK). Ce travail in silico enrichi de données ex vivo permettra de prédire les concentrations maternelles et foetales à différents trimestres de grossesse pour  chaque antidépresseur.