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Enregistrement W2791625572 · doi:10.1002/jcph.1073

The Drug–Drug Interaction Profile of Presatovir

2018· article· en· W2791625572 sur OpenAlexaff
Yan Xin, Winnie Weng, Bernard P. Murray, Eugene Eisenberg, Jason W. Chien, John Ling, Jeffrey A. Silverman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Pharmacology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensGilead Sciences (Canada)
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésCYP3APharmacologyOrganic anion-transporting polypeptideCYP3A4PharmacokineticsAbcg2P-glycoproteinChemistryDrug interactionCobicistatMedicineATP-binding cassette transporterTransporterCytochrome P450Internal medicineMultiple drug resistanceMetabolismAntibioticsImmunologyViral loadBiochemistryVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Respiratory syncytial virus (RSV) is a major cause of lower respiratory tract infections in young children. Presatovir (previously GS‐5806) is a novel, orally administered RSV fusion inhibitor with a favorable safety profile and proven antiviral efficacy in preclinical and clinical studies. In vitro, presatovir is a substrate of the efflux transporters P‐glycoprotein (P‐gp) and breast cancer resistance protein (BCRP) and hepatic uptake transporters organic anion transporting polypeptide (OATP) 1B1 and OATP1B3 and is slowly metabolized by cytochrome P450 (CYP) 3A4 and CYP3A5. This study enrolled 64 healthy subjects to evaluate the effect of cyclosporine, a P‐gp, BCRP, and OATP1B1/1B3 inhibitor; rifampin, a strong CYP3A4 and P‐gp inducer; efavirenz, a moderate CYP3A4 inducer; and cobicistat, a potent CYP3A inhibitor, on presatovir pharmacokinetics. Presatovir plasma exposures (maximum observed plasma concentration [Cmax] and area under the plasma concentration–time curve from time 0 extrapolated to infinity [AUCinf]) were not affected by coadministration of cyclosporine, suggesting presatovir is not a sensitive substrate of P‐gp, BCRP, or OATP1B1/1B3. As expected, based on the role of CYP3A in presatovir metabolism, presatovir exposure was increased by cobicistat (122% in AUCinf), and decreased by rifampin (40.3% in Cmax and 82.5% in AUCinf) and efavirenz (55.7% in AUCinf). These data support coadministration of presatovir with inhibitors of P‐gp, BCRP, OATP1B1/1B3, or CYP3A, but not with moderate or strong CYP3A4 inducers. Presatovir was well‐tolerated with the most common drug‐related adverse events of dizziness (n = 12) and somnolence (n = 4) reported during efavirenz treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,416 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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