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Enregistrement W3040814595 · doi:10.1016/j.bbmt.2020.07.004

Busulfan Pharmacokinetics in Adenosine Deaminase-Deficient Severe Combined Immunodeficiency Gene Therapy

2020· article· en· W3040814595 sur OpenAlexaff
Kathryn Bradford, Siyu Liu, Maja Krajinović, Marc Ansari, Elizabeth Garabedian, John Tse, Xiaoyan Wang, Kit L. Shaw, H. Bobby Gaspar, Fabio Candotti, Donald B. Kohn

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of HealthCalifornia Institute of Regenerative MedicineAmerican Society of HematologyCalifornia Institute for Regenerative MedicineNational Human Genome Research InstituteBeckman Research Institute, City of HopeDoris Duke Charitable Foundation
Mots-clésMedicineAdenosine deaminaseBusulfanAdenosine deaminase deficiencyGenetic enhancementSevere combined immunodeficiencyPharmacokineticsPharmacologyAdenosineCancer researchInternal medicineGeneChemotherapyGeneticsCyclophosphamide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pharmacokinetics of low-dose busulfan (BU) were investigated as a nonmyeloablative conditioning regimen for autologous gene therapy (GT) in pediatric subjects with adenosine deaminase-deficient severe combined immunodeficiency disease (ADA SCID). In 3 successive clinical trials, which included either γ-retroviral (γ-RV) or lentiviral (LV) vectors, subjects were conditioned with BU using different dosing nomograms. The first cohort received BU doses based on body surface area (BSA), the second cohort received doses based on actual body weight (ABW), and in the third cohort, therapeutic drug monitoring (TDM) was used to target a specific area under the concentration-time curve (AUC). Neither BSA-based nor ABW-based dosing achieved a consistent cumulative BU AUC; in contrast, TDM-based dosing led to more consistent AUC. BU clearance increased as subject age increased from birth to 18 months. However, weight and age alone were insufficient to accurately predict the dose that would consistently achieve a target AUC. Furthermore, various clinical, laboratory, and genetic factors (eg, genotypes for glutathione-S-transferase isozymes known to participate in BU metabolism) were analyzed, but no single finding predicted subjects with rapid versus slow clearance. Analysis of BU AUC and the postengraftment vector copy number (VCN) in granulocytes, a surrogate marker of the level of engrafted gene-modified hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs), demonstrated gene marking at levels sufficient for therapeutic benefit in the subjects who had achieved the target BU AUC. Although many factors determine the ultimate engraftment following GT, this work demonstrates that the BU AUC correlated with the eventual level of engrafted gene-modified HSPCs within a vector group (γ-RV versus LV), with significantly higher levels of granulocyte VCN in the recipients of LV-modified grafts compared to recipients of γ-RV-transduced grafts. Taken together, these findings provide insight into low-dose BU pharmacokinetics in the unique setting of autologous GT for ADA SCID, and these dosing principles may be applied to future GT trials using low-dose BU to open the bone marrow niche.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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