10 – 14 de nov. de 2025
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Farmacocinética, índices de predição de eficácia e simulações de Monte Carlo da enrofloxacina para o tratamento da colibacilose em frangos

10 de nov. de 2025 13:30
1h 30m
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Avenida Norte - Lavrinhas, Lavras - MG, 37200-900
Resumo Simples Ciências Veterinárias 1º Dia

Descrição

A modelagem farmacocinética/farmacodinâmica (PK/PD) é uma estratégia que permite a otimização da terapia antimicrobiana, considerando características farmacocinéticos da espécie alvo e aspectos microbiológicos relevantes das bactérias. Assim, objetivou-se estabelecer um modelo PK de enrofloxacina em frangos de corte utilizando um modelo não linear de efeitos mistos, e avaliar a eficácia de diferentes esquemas de dosagem oral com base na distribuição das concentrações inibitórias mínimas (CIM) de E. coli para dois alvos PK/PD (fAUC24/MIC ≥ 125 e fAUC24/MIC = 28.32). O modelo PK foi construído utilizando o software Monolix 2024R1 com base nos dados do estudo PK de Kruse (2008). O modelo PK serviu de base para simulações de Monte Carlo (dose oral única de 10, 20, 30 e 50 mg/kg) e análise da probabilidade de atingir o alvo (PTA). A PTA de cada protocolo foi avaliada conforme a distribuição das CIMs, considerando dois alvos PK/PD para garantir uma avaliação abrangente da eficácia do tratamento. O modelo PK que melhor se ajustou foi oral/extravascular, sem delay, bicompartimental com absorção de primeira ordem e eliminação linear. Dado o valor de corte epidemiológico calculado de 0.125 μg/ml, uma dose de 10 mg/kg é adequada para o alvo fAUC24/MIC ≥ 28,32, mas insuficiente para o alvo fAUC24/MIC ≥ 125, que requer uma dose mais elevada de 20 mg/kg. A modelagem PK/PD demonstrou potencial para otimização da dose com base na distribuição das CIMs, apoiando os esforços de uso racional de antimicrobianos. No entanto, estudos complementares são necessários para avaliar a capacidade preditiva desses índices e estabelecer os alvos PK/PD ideais para eficácia in vivo.

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Autores

Beatriz Monte Egito (UFLA) Larissa Alexsandra Felix (UFLA) Lillian Pereira Gouveia (UFLA) Lucas Gonzaga (UFLA) Marcos Ferrante (UFLA) Sibely Aiva Flores (UFLA)

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