Pediatric Dose Selection for Therapeutic Proteins
Notice bibliographique
Résumé
In selecting optimal dosing regimens in support of the clinical use of monoclonal antibodies and other therapeutic proteins in pediatric indications, the unique pharmacokinetic properties of this class of biologics, as well as the underlying physiologic and pathophysiologic processes and their modulation by childhood growth and development, needs to be appreciated. During drug development, first-in-pediatric dose selection is a capstone event in the pediatric investigation plan that relies heavily on extrapolation of pharmacokinetic and pharmacodynamic data from adult to pediatric populations. It is facilitated by combinations of pharmacometric approaches, including allometry, physiologically based pharmacokinetic modeling, and population pharmacokinetic analyses, although data on reliability and qualification of some of these tools in the context of therapeutic proteins are still limited but emerging. Presented data suggest nonlinear relationships between body weight and both clearance and volume of distribution for therapeutic proteins in pediatric populations, with allometric exponents of 0.75 and 0.8, respectively. For newborns and infants (<1 year), even higher nonlinearity seems to occur. Translation of the quantitative characterization of the pediatric pharmacokinetics of therapeutic proteins into dosing regimens for the drug label requires compromising between precision dosing and clinical practicability, with tiered dosing algorithms based on size or age strata being the currently most frequently applied methodology.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».