Pharmacokinetic (PK) drug interaction studies of cabozantinib: Effect of CYP3A inducer rifampin and inhibitor ketoconazole on cabozantinib plasma PK and effect of cabozantinib on CYP2C8 probe substrate rosiglitazone plasma PK
Notice bibliographique
Résumé
Cabozantinib is a small-molecule tyrosine kinase inhibitor that has been approved for the treatment of patients with progressive, metastatic medullary thyroid cancer. In vitro data indicate that (1) cytochrome P450 (CYP) 3A4 is the primary CYP isoenzyme involved in the metabolism of cabozantinib, and (2) CYP2C8 is the CYP isoenzyme most potently inhibited by cabozantinib with potential for in vivo inhibition at clinically relevant plasma exposures. Pharmacokinetic (PK) drug-drug interactions (DDIs) were evaluated clinically between cabozantinib and (1) a CYP3A inducer (rifampin) in healthy volunteers, (2) a CYP3A inhibitor (ketoconazole) in healthy volunteers, and (3) a CYP2C8 substrate (rosiglitazone) in patients with solid tumors. Compared with cabozantinib given alone, coadministration with rifampin resulted in a 4.3-fold higher plasma clearance (CL/F) of cabozantinib and a 77% decrease in cabozantinib plasma AUC0-inf , whereas coadministration with ketoconazole decreased cabozantinib CL/F by 29% and increased cabozantinib AUC0-inf by 38%. Chronic coadministration with cabozantinib resulted in no significant effect on rosiglitazone plasma Cmax , AUC0-24 , or AUC0-inf . In summary, chronic use of strong CYP3A inducers and inhibitors should be avoided when cabozantinib is administered, and cabozantinib at clinically relevant exposures is not anticipated to markedly affect the PK of concomitant medications via CYP enzyme inhibition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».