Abstract CT058: Ripretinib (DCC-2618) pharmacokinetics (PK) in a Phase I study in patients with gastrointestinal stromal tumors (GIST) and other advanced malignancies: A retrospective evaluation of the PK effects of proton pump inhibitors (PPIs)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Ripretinib is a novel, oral kinase switch control inhibitor of KIT and PDGFRα. Encouraging clinical benefit from the phase 1 dose escalation and expansion study as measured by ORR, DCR and PFS in 2nd, 3rd, and >4th line GIST patients with a favorable tolerability profile at doses >100 mg/day has been previously reported (ESMO 2018, abstract #1603O). It has been reported that more than 40% of GIST patients use acid-reducing agents. PPIs are the most potent acid-reducing agents that may impair the absorption of kinase inhibitors 1,2. This retrospective analysis aims to explore whether ripretinib can be used regardless of concomitant PPI use. Methods: The analysis assessed the impact of PPIs on the plasma concentration of ripretinib using PK data from the expansion cohort at the recommended Phase 2 dose of 150 mg QD. Plasma concentrations of ripretinib and its active metabolite DP-5439 obtained from patients who used or did not use PPIs were compared on Cycle 1 Day 1 (C1D1, n=106) and Day 15 (C1D15, n=102). Patients using PPIs were defined as those who continuously took PPIs for at least 4 days prior to C1D1 or C1D15. Patients who did not use PPIs were defined as those who did not take PPIs or any other acid-reducing agents during the study. Results: PK profiles were consistent between patients using and not using PPIs (Table 1), indicating a low likelihood of a clinically significant drug interaction between PPIs and ripretinib. Conclusions: This retrospective PK analysis provides supporting evidence that restriction of co-administration of PPIs with ripretinib may not be necessary. A dedicated drug interaction study is planned to provide a definitive assessment. References: 1. Smelick et al, Mol. Pharmaceutics 2013, 10, 4055−4062 2. Budha et al, Clin Pharmacol Ther. 2012, 92(2):203-13 Table 1.PK Exposure of Ripretinib and DP-5439 in Patients Using or not Using PPIsPK ConcentrationsRipretinib in ng/mL [mean (CV%)]DP-5439 in ng/mL [mean (CV%)]Ripretinib + DP-5439 in ng/mL [mean (CV%)]Using PPIsNot using PPIsUsing PPIsNot using PPIsUsing PPIsNot using PPIsC1D1 6 hr566 (58%) n=24670 (53%) n=82302 (64%) n=23297 (59%) n=82862 (54%) n=24975 (48%) n=82C1D15 pre-dose364 (79%) n= 24344 (63%) n=78960 (80%) n=24889 (86%) n=781350 (72%) n=241260 (75%) n=78C1D15 6 hr834 (51%) n=24871 (47%) n=731170 (69%) n=241060 (67%) n=732040 (53%) n=241960 (49%) n=73Notes: Table 1 is based on data from patients without a history of gastrectomy. A separate analysis in patients with gastrectomy will be published after sufficient data is obtained. Citation Format: Filip Janku, Michael Heinrich, Ping Chi, Albiruni Abdul Razak, Margaret von Mehren, Michael Gordon, Kristen Ganjoo, Jonathan Trent, Robin L. Jones, Hans Gelderblom, Kelli Running, Jing Wang, Rodrigo Ruiz-Soto, Suzanne George. Ripretinib (DCC-2618) pharmacokinetics (PK) in a Phase I study in patients with gastrointestinal stromal tumors (GIST) and other advanced malignancies: A retrospective evaluation of the PK effects of proton pump inhibitors (PPIs) [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr CT058.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».