Dose prediction for repurposing nitazoxanide in SARS‐CoV‐2 treatment or chemoprophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Background Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) has been declared a global pandemic and urgent treatment and prevention strategies are needed. Nitazoxanide, an anthelmintic drug, has been shown to exhibit in vitro activity against SARS‐CoV‐2. The present study used physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modelling to inform optimal doses of nitazoxanide capable of maintaining plasma and lung tizoxanide exposures above the reported SARS‐CoV‐2 EC 90 . Methods A whole‐body PBPK model was validated against available pharmacokinetic data for healthy individuals receiving single and multiple doses between 500 and 4000 mg with and without food. The validated model was used to predict doses expected to maintain tizoxanide plasma and lung concentrations above the EC 90 in >90% of the simulated population. PopDes was used to estimate an optimal sparse sampling strategy for future clinical trials. Results The PBPK model was successfully validated against the reported human pharmacokinetics. The model predicted optimal doses of 1200 mg QID, 1600 mg TID and 2900 mg BID in the fasted state and 700 mg QID, 900 mg TID and 1400 mg BID when given with food. For BID regimens an optimal sparse sampling strategy of 0.25, 1, 3 and 12 hours post dose was estimated. Conclusion The PBPK model predicted tizoxanide concentrations within doses of nitazoxanide already given to humans previously. The reported dosing strategies provide a rational basis for design of clinical trials with nitazoxanide for the treatment or prevention of SARS‐CoV‐2 infection. A concordant higher dose of nitazoxanide is now planned for investigation in the seamless phase I/IIa AGILE trial.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».