Auteurs

Préta Laure-hélène* (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France) | Toulemonde Anne (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France) | Vasseur Michèle (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France et Univ. Lille - EA 7365 - GRITA - Groupe de Recherche sur les Formes Injectables et les Technologies Associées, Lille, France) | Lannoy Damien (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France et Univ. Lille - EA 7365 - GRITA - Groupe de Recherche sur les Formes Injectables et les Technologies Associées, Lille, France) | Perez Maxime (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France) | Décaudin Bertrand (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France et Univ. Lille - EA 7365 - GRITA - Groupe de Recherche sur les Formes Injectables et les Technologies Associées, Lille, France) | Nicolas Simon (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France et Univ. Lille - EA 7365 - GRITA - Groupe de Recherche sur les Formes Injectables et les Technologies Associées, Lille, France) | Pascal Odou (Institut de Pharmacie, CHU de Lille, Lille, France et Univ. Lille - EA 7365 - GRITA - Groupe de Recherche sur les Formes Injectables et les Technologies Associées, Lille, France)

Présenté par: Préta Laure-hélène




INTRODUCTION

Les inhibiteurs de tyrosine kinase (ITK) sont devenus incontournables pour le traitement des cancers cutanés et bronchiques. Ces médicaments sont cependant sujets à de nombreuses interactions médicamenteuses (IAM). Devant la multiplication des outils permettant de caractériser les IAM, ce travail a pour but de comparer les principales sources à disposition et d'évaluer leur utilisation en pratique.

MATERIEL ET METHODES

Sur la base des interventions pharmaceutiques (IP) réalisées en dermatologie et en pneumologie, onze ITK ont été étudiés. Les principales interactions pharmacocinétiques au niveau de l’absorption ou du métabolisme ayant donné lieu à une IP ont été testées avec différents outils : Vidal®, Thériaque, Cancer Drug Interaction (CDI), DDI-Predictor et le tableau des interactions médicamenteuses des Hôpitaux de Genève (tHUG). L'analyse a été réalisée avec les versions en cours durant le mois de juin 2019. Les médicaments testés pouvant interagir ont été : les antiacides et un inducteur et un inhibiteur puissant d’une voie de biotransformation (adapté selon l’ITK). L’information apportée par chaque outil a ensuite été analysée qualitativement. Les résultats sont présentés en effectifs (N) et pourcentage.

RESULTATS

Concernant les IAM pouvant affecter l’absorption, trois outils ont pu être comparés : Vidal®, Thériaque et CDI. Les résultats de ces analyses sont présentés dans le tableau 1.

Concernant les interactions pouvant affecter le métabolisme, deux outils supplémentaires ont été comparés : DDI-Predictor et le tHUG. Les résultats de ces analyses sont présentés dans le tableau 2. Pour DDI-Predictor, les IAM ont été considérées comme significatives si le rapport d’aires sous la courbe était ≤0,5 ou ≥2.

DISCUSSION/CONCLUSION

Cette analyse a permis d’identifier Vidal® et Thériaque comme étant les deux outils les plus exhaustifs pour analyser les IAM relatives aux ITK. Ces bases sont très similaires car fondent leurs analyses sur les mêmes données. CDI ne référence que peu d’ITK utilisés en dermatologie et en pneumologie et semble donc moins adapté à nos pratiques mais donne une description plus détaillée de l’IAM et des propositions de conduite à tenir. Une fois l’interaction identifiée, DDI-Predictor permet quant à lui d’estimer les interactions de façon quantitative. Ces outils peuvent donc être utilisés de façon complémentaire. Le tHUG paraît pour l’instant moins adapté pour l’étude de ces IAM. Des études complémentaires sur les IP réalisées permettront de mieux définir la place de ces outils en pratique clinique.



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