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Enregistrement W3046269947 · doi:10.1016/j.pupt.2020.101933

Inhalation: A means to explore and optimize nintedanib's pharmacokinetic/pharmacodynamic relationship

2020· article· en· W3046269947 sur OpenAlexafffund
Gali Epstein Shochet, Stephen Pham, Steven Beck, Safaa Naiel, Olivia Mekhael, Spencer Revill, Aaron Hayat, Megan Vierhout, Becky Bardestein-Wald, David Shitrit, Kjetil Ask, A. Bruce Montgomery, Martin Kolb, Mark W. Surber

Notice bibliographique

RevuePulmonary Pharmacology & Therapeutics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Pulmonary Fibrosis FoundationHealth ResearchUniversity of WashingtonBoehringer IngelheimGilead SciencesOffice of Policy and International AffairsCanadian Lung AssociationRoche
Mots-clésNintedanibPharmacokineticsPharmacodynamicsInhalationPharmacologyMedicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral nintedanib is marketed for the treatment of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). While effective slowing fibrosis progression, as an oral medicine nintedanib is limited. To reduce side effects and maximize efficacy, nintedanib was reformulated as a solution for nebulization and inhaled administration. To predict effectiveness treating IPF, the nintedanib pharmacokinetic/pharmacodynamic relationship was dissected. Pharmacokinetic analysis indicated oral-delivered nintedanib plasma exposure and lung tissue partitioning were not dose-proportional and resulting lung levels were substantially higher than blood. Although initial-oral absorbed nintedanib efficiently partitioned into the lung, only a quickly eliminated fraction appeared available to epithelial lining fluid (ELF). Because IPF disease appears to initiate and progress near the epithelial surface, this observation suggests short duration nintedanib exposure (oral portion efficiently partitioned to ELF) is sufficient for IPF efficacy. To test this hypothesis, exposure duration required for nintedanib activity was explored. In vitro, IPF-cellular matrix (IPF-CM) increased primary normal human fibroblast (nHLF) aggregate size and reduced nHLF cell count. IPF-CM also increased nHLF ACTA2 and COL1A expression. Whether short duration (inhalation pharmacokinetic mimic) or continuous exposure (oral pharmacokinetic mimic), nintedanib (1-100 nM) reversed these effects. In vivo, intubated silica produced a strong pulmonary fibrotic response. Once-daily (QD) 0.021, 0.21 and 2.1 mg/kg intranasal (IN; short duration inhaled exposure) and twice-daily (BID) 30 mg/kg oral (PO; long duration oral exposure) showed that at equivalent-delivered lung exposure, QD short duration inhaled nintedanib (0.21 mg/kg IN vs. 30 mg/kg PO) exhibited equivalent-to-superior activity as BID oral (reduced silica-induced elastance, alpha-smooth muscle actin, interleukin-1 beta (IL-1β) and soluble collagen). Comparatively, the increased inhaled lung dose (2.1 mg/kg IN vs. 30 mg/kg PO) exhibited increased effect by further reducing silica-induced elastance, IL-1β and soluble collagen. Neither oral nor inhaled nintedanib reduced silica-induced parenchymal collagen. Both QD inhaled and BID oral nintedanib reduced silica-induced bronchoalveolar lavage fluid macrophage and neutrophil counts with oral achieving significance. In summary, pharmacokinetic elements important for nintedanib activity can be delivered using infrequent, small inhaled doses to achieve oral equivalent-to-superior pulmonary activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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