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Enregistrement W4310497577 · doi:10.1111/bcp.15622

Population pharmacokinetic modelling of tremelimumab in patients with advanced solid tumours and the impact of disease status on time‐varying clearance

2022· article· en· W4310497577 sur OpenAlexaff
Michael S. Hwang, Yen Lin Chia, Yanan Zheng, Cecil Chi‐Keung Chen, Zhijian He, Xuyang Song, Diansong Zhou, Sarah B. Goldberg, Lillian L. Siu, David Planchard, Solange Peters, Helen Mann, Lee M. Krug, Caroline Even

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésPharmacokineticsMedicineTremelimumabNONMEMDosingPopulationDurvalumabInternal medicineVolume of distributionPharmacologyOncologyCancerImmunotherapyNivolumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Tremelimumab, a cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 human monoclonal antibody of the immunoglobulin G2 κ isotype, has been studied in oncology clinical trials as both monotherapy and in combination with durvalumab. This study characterized the pharmacokinetics of tremelimumab as monotherapy and in combination with durvalumab and evaluated the impact of patient covariates on pharmacokinetics. METHODS: A pooled-analysis population pharmacokinetics model was built using NONMEM methodology. Pharmacokinetic data from 5 studies spanning different tumour types and therapy regimens were pooled for model development (956 patients). A dataset pooled from 4 additional studies was used for external validation (554 patients). Demographic and relevant clinical covariates were explored during model development. RESULTS: Tremelimumab exhibited linear pharmacokinetics, well described by a 2-compartment model, with time-varying clearance (0.276 L/day at baseline) associated primarily with therapy regimen and linked with changes in disease status. As monotherapy and combination therapy, tremelimumab clearance over 1 year increased by ~16% and decreased by ~17%, respectively. Pharmacokinetic behaviour was consistent across patient demographics and cancer subtypes. Patients with higher bodyweight and lower albumin levels at baseline had significantly higher clearance; however, no dosage adjustments are warranted. A flat dose (75 mg) was projected to provide comparable exposure to weight-based dosing (1 mg/kg) in adults. CONCLUSION: Tremelimumab exhibited linear pharmacokinetics but consistently opposite trends of time-varying clearance as monotherapy and in combination with durvalumab. Baseline bodyweight and albumin were significant covariates, but conversion from weight-based dosing at 1 mg/kg to flat dosing at 75 mg had no clinically relevant impact.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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