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Enregistrement W2913025776 · doi:10.1007/s11523-018-00618-0

Randomized, Open-Label, Crossover Studies Evaluating the Effect of Food and Liquid Formulation on the Pharmacokinetics of the Novel Focal Adhesion Kinase (FAK) Inhibitor BI 853520

2019· article· en· W2913025776 sur OpenAlexaff
Remy B. Verheijen, Diane A.J. van der Biessen, Sebastién J. Hotte, Lillian L. Siu, Anna Spreafico, Maja J.A. de Jonge, Linda Pronk, Filip De Vos, David Schnell, Hal W. Hirte, Neeltje Steeghs, Martijn P. Lolkema

Notice bibliographique

RevueTargeted Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesBoehringer Ingelheim
Mots-clésMedicinePharmacokineticsFocal adhesionCrossoverCrossover studyPharmacologyKinasePathologyPhosphorylationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BI 853520 is a potent inhibitor of focal adhesion kinase and is currently under clinical development for the treatment of non-hematological malignancies. The objective of this study was to evaluate the effect of food and liquid dispersion on the pharmacokinetics of BI 853520 in two open-label, crossover substudies. Sixteen patients with advanced solid tumors were enrolled in each substudy. The order of administration was randomized, and pharmacokinetic samples were collected for 48 h after administration of a 200 mg dose of BI 853520. Lack of effect would be demonstrated if the 90% confidence interval (CI) of the ratio of the adjusted geometric mean (GMR) of the area under the plasma curve (area under the plasma concentration–time curve from time zero to the last quantifiable concentration at tz [ $${\text{AUC}}_{{0{-}t_{\text{z}} }}$$ ] and observed area under the plasma concentration–time curve extrapolated from time zero to infinity [AUC0–∞,obs]) and maximum plasma concentration (Cmax) did not cross the 80–125% (bioequivalence) boundaries. Adjusted GMRs (90% CIs) for the fed versus fasted state were 92.46% (74.24–115.16), 98.17% (78.53–122.74), and 87.34% (71.04–107.38) for $${\text{AUC}}_{{0{-}t_{\text{z}} }}$$ , AUC0–∞,obs, and Cmax, respectively. Although the 90% CIs were not within bioequivalence limits for the food-effect study, the limited reductions in these pharmacokinetic parameters after administration with a high-fat meal are unlikely to be clinically relevant. Compared with a tablet, administration of BI 853520 as a liquid dispersion did not strongly affect $${\text{AUC}}_{{0{-}t_{\text{z}} }}$$ , AUC0–∞,obs, or Cmax, resulting in adjusted GMRs (90% CIs) of 1.00 (0.92–1.09), 0.98 (0.90–1.07), and 0.93 (0.86–1.01), respectively. These studies demonstrate that BI 853520 can be given with no food restrictions, and as a liquid dispersion, without strongly impacting pharmacokinetics. These pharmacokinetic properties may help make BI 853520 dosing more convenient and flexible, improving treatment compliance. ClinicalTrials.gov identifier: NCT01335269.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,345 · 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'étudeEssai randomisé
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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