Predictive Performance of a Physiologically Based Pharmacokinetic Model of Busulfan in Children
Notice bibliographique
Résumé
A physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model of the DNA-alkylating agent busulfan was slightly modified and scaled from adults to children in order to predict the systemic busulfan drug exposure in children. Capitalizing on the recent major software release of PK-Sim®, we refined our PBPK model by implementing glutathione S transferase (GST) in 11 organs using the software integrated enzyme expression database. In addition, two irreversible binding processes (i.e., DNA and plasma protein binding) were applied by using Koff and KD values. The model was scaled from adults to children. Simulations were computed and compared to concentration-time data after intravenous (i.v.) busulfan administration to 36 children. Based on the results, an age-dependent enzyme activity and maturation ratio was tailored and evaluated with an external dataset consisting of 23 children. Initial adult to children scaling indicated lower clearance values for children in comparison to adults. Subsequent age-dependent maturation ratio resulted in three different age groups: Activity of busulfan-glutathione conjugate formation was 80%, 61%, and 89% in comparison to adults for children with an age of up to 2 years, > 2-6 years, and > 6-18 years, respectively. Patients of the evaluation dataset were simulated with a mean percentage error (MPE) for all patients of 3.9% with 3/23 children demonstrating a MPE of > ±30%. The PBPK model parameterization sufficiently described the observed concentration-time data of the validation dataset while showing an adequate predictive performance. This PBPK model could be helpful to determine the first dose of busulfan in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».