Population pharmacokinetics of CCI-779: Correlations to safety and pharmacogenomic responses in patients with advanced renal cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to estimate the pharmacokinetic parameters of CCI-779 and its metabolite, sirolimus, and evaluate associations of exposure parameters with safety and clinical activity. Exposure parameters were also correlated with pharmacogenomic responses in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). METHODS: In this randomized, double-blind, multicenter trial, once-weekly intravenous doses of 25, 75, or 250 mg CCI-779 were administered to patients with advanced renal cancer. Whole blood for CCI-779 and sirolimus concentrations was drawn. Population pharmacokinetic analyses yielded Bayesian-predicted exposure metrics that were correlated with severity and duration of adverse events and survival. PBMC samples taken before and after treatment were examined for pharmacogenomic responses. Ribonucleic acid samples were converted to labeled probes and hybridized to oligonucleotide arrays containing more than 12,600 human sequences. RESULTS: The final population pharmacokinetic models of CCI-779 and sirolimus included 235 and 305 observations, respectively, from 50 patients. For CCI-779, dose, single versus multiple dose, and body surface area were significant pharmacokinetic covariates. For sirolimus, dose and hematocrit were significant covariates. Age, sex, or race did not influence drug disposition. CCI-779 area under the curve correlated with adverse event severity for thrombocytopenia (P = .007), pruritus (P = .011), and hyperlipemia (P = .040). Exposure (CCI-779 cumulative area under the curve) correlated with a specific subset of gene transcripts in PBMCs following 16 weeks after therapy (P < .001, Spearman correlation). CONCLUSIONS: Concentrations of CCI-779 and sirolimus were adequately described with a population model incorporating factors for dose, attenuated exposure of multiple doses, body surface area, and hematocrit. Correlations with adverse event severity and duration profiles were provided to aid in the detection of treatment-emergent effects. Pharmacogenomic profiling of PBMCs identified altered ribonucleic acid transcript expression levels that correlate with exposure. These transcripts represent potential biomarkers of CCI-779 exposure in peripheral blood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».