Molecular Pharmacodynamics-Guided Scheduling of Biologically Effective Doses: A Drug Development Paradigm Applied to MET Tyrosine Kinase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The development of molecularly targeted agents has benefited from use of pharmacodynamic markers to identify “biologically effective doses” (BED) below MTDs, yet this knowledge remains underutilized in selecting dosage regimens and in comparing the effectiveness of targeted agents within a class. We sought to establish preclinical proof-of-concept for such pharmacodynamics-based BED regimens and effectiveness comparisons using MET kinase small-molecule inhibitors. Utilizing pharmacodynamic biomarker measurements of MET signaling (tumor pY1234/1235MET/total MET ratio) in a phase 0–like preclinical setting, we developed optimal dosage regimens for several MET kinase inhibitors and compared their antitumor efficacy in a MET-amplified gastric cancer xenograft model (SNU-5). Reductions in tumor pY1234/1235MET/total MET of 95%–99% were achievable with tolerable doses of EMD1214063/MSC2156119J (tepotinib), XL184 (cabozantinib), and XL880/GSK1363089 (foretinib), but not ARQ197 (tivantinib), which did not alter the pharmacodynamic biomarker. Duration of kinase suppression and rate of kinase recovery were specific to each agent, emphasizing the importance of developing customized dosage regimens to achieve continuous suppression of the pharmacodynamic biomarker at the required level (here, ≥90% MET kinase suppression). The customized dosage regimen of each inhibitor yielded substantial and sustained tumor regression; the equivalent effectiveness of customized dosage regimens that achieve the same level of continuous molecular target control represents preclinical proof-of-concept and illustrates the importance of proper scheduling of targeted agent BEDs. Pharmacodynamics-guided biologically effective dosage regimens (PD-BEDR) potentially offer a superior alternative to pharmacokinetic guidance (e.g., drug concentrations in surrogate tissues) for developing and making head-to-head comparisons of targeted agents. Mol Cancer Ther; 17(3); 698–709. ©2018 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».