Dual neutralization of both interleukin 17A and interleukin 17F with bimekizumab in patients with psoriasis: Results from BE ABLE 1, a 12-week randomized, double-blinded, placebo-controlled phase 2b trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neutralizing interleukin (IL) 17F in addition to IL-17A might provide a more complete and specific approach to inhibiting inflammation. OBJECTIVE: Assess the efficacy and safety of bimekizumab, a monoclonal antibody that potently and selectively neutralizes IL-17A and IL-17F, in patients with moderate-to-severe plaque psoriasis. METHODS: Double-blinded, placebo-controlled phase 2b study (NCT02905006). Patients (randomized 1:1:1:1:1:1) received subcutaneous bimekizumab every 4 weeks at doses of 64 mg, 160 mg, 160 mg with 320 mg loading dose, 320 mg, 480 mg, or placebo. Primary endpoint was ≥90% reduction in Psoriasis Area Severity Index (PASI90) at week 12. RESULTS: There was a significant (P < .0001) dose-dependent response for PASI90 (week 12); more patients achieved PASI90 in the bimekizumab groups (46.2%-79.1%) than patients in the placebo group (0%; P < .0001 all doses). Across all doses, there were significant improvements from baseline for all secondary endpoints (PASI90 week 8, PASI75 week 12, PASI100 week 12, and Investigators Global Assessment clear or almost clear weeks 8 and 12; P ≤ .0003) compared with placebo. More bimekizumab-treated patients than placebo-treated patients achieved PASI100 (week 12) (27.9%-60.0% vs 0%; P ≤ .0002 all doses). Treatment-emergent adverse events were reported by 126 of 208 (61%) bimekizumab-treated patients and 15 of 42 (36%) placebo-treated patients. LIMITATIONS: No active comparator. CONCLUSION: Dual neutralization of IL-17A and IL-17F with bimekizumab provided rapid and substantial clinical improvements in patients with psoriasis, with no unexpected or dose-related safety findings.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».