Effect of Vemurafenib on the Pharmacokinetics of a Single Dose of Tizanidine (a CYP1A2 Substrate) in Patients With <i>BRAF</i><sup>V600</sup> Mutation–Positive Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This phase 1 open‐label, multicenter, 3‐period, fixed‐sequence study evaluated the effect of multiple doses of vemurafenib on the pharmacokinetics of 1 dose of tizanidine, a probe CYP1A2 substrate, in patients with BRAF V600 mutation–positive metastatic malignancy. Patients received 1 dose of tizanidine 2 mg on day 1 (period A), vemurafenib 960 mg twice daily on days 2‐21 (period B), and 1 dose of tizanidine 2 mg and vemurafenib 960 mg twice daily on day 22 (period C). Log‐transformed area under the concentration‐time curve (AUC) and maximum plasma concentration (C max ) values for tizanidine in 16 patients were compared between periods A (tizanidine alone) and C (tizanidine plus vemurafenib) using an analysis of variance model. Multiple doses of vemurafenib increased plasma exposure of 1 dose of tizanidine, with geometric mean ratios (period C/period A) for C max , AUC inf , and AUC last of 2.15 (90%CI, 1.71‐2.71), 4.22 (90%CI, 3.37‐5.28), and 4.74 (90%CI, 3.55‐6.33), respectively; 90%CIs were all outside predefined limits for lack of drug‐drug interaction (0.82‐1.22). This study confirmed vemurafenib as a moderate inhibitor of CYP1A2 in vivo, with a statistically significant drug‐drug interaction with tizanidine. Caution should be exercised when dosing vemurafenib concurrently with CYP1A2 substrates.
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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 | 0,001 | 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 ».