Concentration‐QT modelling shows no evidence of clinically significant QT interval prolongation with capivasertib at expected therapeutic concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacokinetics-matched digital electrocardiogram data (n = 503 measurements from 180 patients) collected in a first-in-human, multi-part, dose-escalation (from 80 to 800 mg) and dose expansion (at 480 mg) phase 1 study in patients with advanced solid malignancies, were used to assess potential risk of QT prolongation associated with the AKT inhibitor capivasertib. The relationship between plasma drug concentrations and baseline-adjusted Fridericia-corrected QT (ΔQTcF) values was estimated using a prespecified linear mixed-effects model. The model provided an unbiased reproduction of the experimental data set, estimating a small but positive correlation between capivasertib concentration and ΔQTcF. At the expected therapeutic dose (400 mg twice daily) the predicted mean ΔQTcF at the steady state maximum concentration was 3.97 ms with an upper limit of the 90% CI of 5.07 ms; below the 10 ms limit proposed by ICH E14 guidance. This analysis suggests that capivasertib is not expected to present a clinically significant risk for QT prolongation that is associated with pro-arrhythmic effects.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».