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Enregistrement W4310603348 · doi:10.1111/bcp.15624

Effect of a strong CYP3A4 inhibitor and inducer on the pharmacokinetics of senaparib (IMP4297) in healthy volunteers: A drug–drug interaction study

2022· article· en· W4310603348 sur OpenAlexaff
Xiaolei Hu, Chih‐Yi Hsieh, Yanxin Zhang, Wanli Liu, Sumei Xu, Sui Xiong Cai, Lan Liu, Ming Zhang, Huiyan Shi, Hongxia Zhang, Ping Liu, Xiaomin Li, Pingsheng Xu

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCmaxItraconazolePharmacokineticsPharmacologyCYP3A4RifampicinDrug interactionOral administrationArea under the curveMedicineChemistryInternal medicineAntibioticsCytochrome P450MetabolismBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims A phase I open‐label study assessed the effect of multiple oral doses of a potent CYP3A4 inhibitor (itraconazole) and inducer (rifampicin) on the pharmacokinetic profile of a single oral dose of senaparib, a novel, highly potent poly‐(ADP‐ribose) polymerase 1/2 inhibitor and CYP3A4 substrate, in Chinese healthy male volunteers (HMV). Methods Adult HMV were enrolled to the itraconazole or rifampicin group (n = 16 each). In Period 1, all participants received a single oral dose of senaparib 40 mg (itraconazole group) or 100 mg (rifampicin group). In Period 2, the same dose was coadministered with itraconazole (200 mg) and rifampicin (600 mg), respectively. The primary endpoints were senaparib exposure parameters. Results Coadministration with itraconazole significantly increased exposure of senaparib and decreased that of its major metabolites M9 and M14. Maximum plasma senaparib concentration (Cmax) was increased by ~79% and area under the concentration–time curve (AUC) increased by ~2.8‐fold. Coadministration with rifampicin significantly reduced the Cmax and AUC of senaparib by ~59 and 83%, respectively. The Cmax for both M9 and M14 was slightly increased, although AUC was decreased. All treatment‐emergent adverse events were grade ≤2, regardless of the treatment administered. Conclusion In Chinese HMV, the exposure of senaparib was significantly increased when coadministered with itraconazole and significantly decreased when coadministered with rifampicin. It is recommended to avoid concomitant use of senaparib and strong inhibitors or inducers of CYP3A4.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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