Emergence of power laws in the pharmacokinetics of paclitaxel due to competing saturable processes.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study presents the results of power law analysis applied to the pharmacokinetics of paclitaxel. Emphasis is placed on the role that the power exponent can play in the investigation and quantification of nonlinear pharmacokinetics and the elucidation of the underlying physiological processes. METHODS: Forty-one sets of concentration-time data were inferred from 20 published clinical trial studies, and 8 sets of area-under-the-curve (AUC) and maximum concentration (Cmax) values as a function of dose were collected. Both types of data were tested for a power law relationship using least squares regression analysis. RESULTS: Thirty-nine of the concentration-time curves were found to exhibit power law tails, and two dominant fractional exponents emerged. Short infusion times led to asymptotic tails with a single power exponent of - 1.57 +/- 0.14, while long infusion times resulted in steeper tails characterized by roughly twice the exponent. The curves following intermediate infusion times were characterized by two consecutive power laws; an initial short slope with the larger alpha value was followed by a crossover to a long-time tail characterized by the smaller Beta exponent. The AUC and Cmax parameters exhibited a power law dependence on the dose, with fractional power exponents that agreed with each other and with the exponent characterizing the shallow decline. Computer simulations revealed that a two- or three-compartment model with both saturable distribution and saturable elimination can produce the observed behaviour. Analogous linear models did not provide good fits over the range of values collected empirically. Furthermore, there is preliminary evidence that the nonlinear dose-dependence is correlated with the power law tails. CONCLUSIONS: Assessment of data from published clinical trials suggests that power laws accurately describe the concentration-time curves and nonlinear dose-dependence of paclitaxel, and the power exponents provide new\ insights into the underlying drug mechanisms. The interplay between two saturable processes can produce a wide range of behaviour, including concentration-time curves with exponential, power law, and dual power law tails.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».