Use of a Target‐Mediated Drug Disposition Model to Predict the Human Pharmacokinetics and Target Occupancy of <scp>GC</scp>1118, an Anti‐epidermal Growth Factor Receptor Antibody
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract GC 1118 is an anti‐epidermal growth factor receptor ( EGFR ) monoclonal antibody that is currently under clinical development. In this study, the pharmacokinetics ( PK ) of GC 1118 were modelled in monkeys to predict human PK and receptor occupancy ( RO ) profiles. The serum concentrations of GC 1118 and its comparator (cetuximab) were assessed in monkeys with a non‐compartmental analysis and a target‐mediated drug disposition ( TMDD ) model after intravenous infusion (3–25 mg/kg) of these drugs. The scaling exponent of the EGFR synthesis rate was determined using a sensitivity analysis. The human cetuximab exposures were simulated by applying different exponents (0.7–1.0) for the EGFR synthesis rate in the allometric monkey PK model. Simulated C max and area under the curve values therein were compared with those previously reported in the literature to find the best exponent for the EGFR synthesis rate in human beings. The TMDD model appropriately described the monkey PK profile, which showed a decrease in clearance ( CL ; 1.2–0.4 ml/hr/kg) as the dose increased. The exponents for CL (0.75) and volume of distribution (Vd; 1.0) were used for the allometric scaling to predict human PK . The allometric coefficient for the EGFR synthesis rate chosen by the sensitivity analysis was 0.85, and the RO profiles that could not be measured experimentally were estimated based on the predicted concentrations of the total target and the drug–target complex. Our monkey TMDD model successfully predicts human PK and RO profiles of GC 1118 and can be used to determine the appropriate dose for a first‐in‐human study investigating this drug.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle