Differential Pharmacokinetics of Ganitumab in Patients With Metastatic Pancreatic Cancer Versus Other Advanced Solid Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Ganitumab is an investigational, fully human monoclonal antibody antagonist of the insulin-like growth factor-1 receptor (IGF1R) that has shown trends towards improved progression-free survival and overall survival in a phase 2 pancreatic cancer clinical trial. To characterize ganitumab pharmacokinetics (PK) and identify factors affecting PK, ganitumab serum concentration data from three clinical trials were analyzed. The PK of ganitumab as monotherapy and in combination with gemcitabine in patients with pancreatic or non-pancreatic cancer were assessed with a non-linear mixed-effect model. We found that ganitumab exhibited linear and time-invariant kinetics. A two-compartment model adequately described data over a dose range of 1-20 mg/kg with good predictive capability. Typical clearance and central volume of distribution values were 1.7- and 1.3-fold higher, respectively, in patients with pancreatic cancer than in patients with other advanced solid cancers, resulting in lower ganitumab exposure. Covariate analysis was used to evaluate effects of cancer type, gemcitabine coadministration, clinical study, demographics, and laboratory values on ganitumab PK. Pancreatic cancer type was the most significant covariate on clearance along with weight, albumin, and serum creatinine. Gemcitabine coadministration did not affect ganitumab clearance. Thus, disease state can significantly affect PK and should be considered when selecting the clinically effective dose.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».