證據等級（LEVELS OF EVIDENCE）
藥物交互作用的文獻常因缺乏充分佐證的主張而令人困惑。此種混淆源自對已發表案例不準確或草率的評估，或是對文獻做出不恰當的外推。代謝性藥物交互作用是潛在臨床問題的主要來源，但在藥物開發期間對它們的研究往往並不完整。體外 (In vitro) 研究能對藥物與選擇性 CYP 同功酶 (isozymes) 的交互作用提供非常準確的數據，但要在臨床情境中詮釋這些數據卻很困難。雖然已發展出體外系統來測試某些藥物對其他藥物代謝的影響，但這些系統可能無法準確預測在接受具複雜代謝之藥物的病人身上的效應。此外，藥物上市後偵測不良事件的問題，主要源自這類事件甚為罕見。要偵測到這類問題，需要具有高度敏感度的監測系統。
再者，大多數藥物交互作用的體內 (in vivo) 與體外 (in vitro) 研究評估的是兩種藥物的組合，其結果可能不適用於臨床上使用的多重藥物組合。對於由三種或以上、對 CYP3A4 代謝具相反作用的藥物所組成的組合而言，尤其如此。缺乏多重藥物交互作用的研究，對處方醫師幫助甚微，醫師只能仰賴不良事件或治療失敗來顯示交互作用是否已經發生。此外，體內研究的設計有時不佳（原型受質的選擇、劑量、給藥時程、志願者人數），可能有低估真實交互作用潛勢的風險。為了連結體外與體內研究，數位作者建議使用外推技術，其基礎是將體外抑制數據與抑制劑的體內活性濃度作比較。然而，對於一項或數項重要參數（例如代謝物的角色與肝細胞內蓄積 intrahepatocyte accumulation）缺乏了解，往往限制了做出安全而準確預測的能力。
目前預測體內藥物交互作用程度與持續時間的不確定性與不準確性，源自缺乏明確的模型來評估代謝活性部位處可能的受質與抑制劑濃度。造成藥物交互作用預測不確定性的其他議題，還包括對全身前藥物萃取 (presystemic drug extraction) 貢獻度的假設，以及抑制劑對相關過程的影響。因此，這些方法有助於補足體內研究，並協助設計具臨床相關性的體內研究，但在可預見的未來，它們並不會完全取代體內研究。