Model-Informed Drug Development in Pulmonary Delivery: Semimechanistic Pharmacokinetic–Pharmacodynamic Modeling for Evaluation of Treatments against Chronic <i>Pseudomonas aeruginosa</i> Lung Infections
Notice bibliographique
Résumé
(PA) lung infection resistant to many current antibiotics. Novel treatment strategies are therefore urgently needed. For lung infections, direct delivery of treatments to the site of action in the airway can achieve a higher local concentration with minimal systemic exposure and hence avoid risks of unwanted systemic adverse effects. Previously, a rat preclinical disease model for PA chronic lung infections has been reported. However, the role of this disease model in the development of new treatment has not been thoroughly evaluated. In this study, tobramycin (TOB) was used as a model antibiotic to evaluate the application of this preclinical disease model for PA treatments. The obtained data were used for pharmacokinetic-pharmacodynamic (PKPD) modeling. Plasma samples following pulmonary delivery of TOB via different dosing methods as well as growth and efficacy data from the chronic lung infection disease model following TOB treatments were collected for analysis and modeling. The developed PKPD model incorporates a semimechanistic description on biofilm development in chronic infections to allow the evaluation of drug action on bacteria in different states (i.e., planktonic, biofilm, and latent) and describes the available data from the efficacy study. The PKPD model can be used to support the application of the preclinical lung infection disease model by providing a quantitative description of the drug exposure-response relationship and a mechanistic platform to integrate all available PK and PKPD data with predictive capacity. With the support of appropriate experimental designs, the model can be further extended for other applications to, for instance, study the transition of bacteria between states and describe drug actions on biofilms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
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 | 0,000 |
| 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 ».