Abstract 5042: Defining an optimal single time point sampling strategy representative of overall capecitabine pharmacokinetics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Capecitabine is an oral chemotherapy pro-drug used to treat advanced colorectal cancer. Patients may experience hand-foot syndrome and diarrhea, among other side effects, that affect quality of life and may necessitate dose modification or discontinuation. There is significant regional variation in capecitabine tolerability, related to a myriad of factors including pharmacogenomics, dietary and cultural differences. Capecitabine dose modification, when necessary, is empirical based on toxicity suggesting a personalized dosing approach might better optimize therapy. Objective: In phase I of a personalized dosing approach, our objective was to define an optimal time point for blood sampling that best represented overall exposure of capecitabine and its metabolites. Methods: A single-arm prospective pharmacokinetic cohort study of patients with advanced or metastatic colorectal cancer prescribed capecitabine monotherapy was done. Blood samples were collected pre-dose and at timed intervals between 0 and 8 hours post-dose. Plasma concentration of capecitabine and its major metabolites, 5'-deoxy-5-fluorocytidine (5'-DFCR) and 5'-deoxy-5-fluorouracil (5'-DFUR), were measured by ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS). Results: 26 patients were enrolled; 65% were male and 42.3% had metastatic disease. Mean capecitabine dose was 2854 ± 944 mg. Hand-foot symptoms (60%), fatigue (53%) and diarrhea (30%) were the most common adverse drug reactions. Dose normalized mean (SD) AUC0-8h for capecitabine, 5’-DFCR and 5’-DFUR were 6.74 (3.0), 4.19 (1.5) and 6.33 (2.8) ng/ml*h, respectively. Spearman correlation between dose normalized concentrations and AUC at each blood draw was performed. The best estimated time points for capecitabine, 5’-DFCR and 5’-DFUR were 1.5, 2 and 2 hours with r2 values of 0.6 (p <0.01), 0.64 (p <0.001) and 0.51 (p <0.01), respectively. There was a significant correlation seen between capecitabine AUC and need for subsequent dose reduction (p<0.05). Conclusions: Blood samples obtained between 1.5 and 2 hours post-dose provide the best estimate of capecitabine exposure. Further pharmacokinetic analysis in this cohort is ongoing. This blood draw strategy will be used in a larger trial intended to develop a personalized capecitabine dosing algorithm. Citation Format: Stephen Welch, Wendy Teft, John Lenehan, Rommel Tirona, Karen Lumsden, Eric Winquist, Richard B. Kim. Defining an optimal single time point sampling strategy representative of overall capecitabine pharmacokinetics [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 5042. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-5042
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».