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Enregistrement W4316077039 · doi:10.14309/01.ajg.0000858520.42778.08

S470 Development and Utilization of a Pharmacokinetic/Pharmacodynamic Model for Vonoprazan to Assess the Relationship Between Dose, Exposure, and pH Holding Time Ratio

2022· article· en· W4316077039 sur OpenAlexaff
Carmelo Scarpignato, Colin W. Howden, Eckhard Leifke, Darcy J. Mulford, Gëzim Lahu, Axel Facius, Richard Hunt

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacodynamicsPharmacokineticsConfidence intervalGastric acidPharmacologyInternal medicinePopulationGastroenterologyStomach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Vonoprazan, a potassium-competitive acid blocker, suppresses gastric acid secretion rapidly and potently over prolonged periods. Gastric acid suppression is key to the healing and maintenance of erosive esophagitis (EE) and the eradication of Helicobacter pylori infection. The daily fraction of time that gastric pH is >4 (the pH >4 holding time ratio [HTR]) is critical for healing of EE; pH >6 HTR is important for eradication of H. pylori infection. Here, we develop and utilize a pharmacokinetic (PK)/pharmacodynamic (PD) model to investigate the relationship between vonoprazan treatment and intragastric pH HTR. Methods: Data from prior Phase 1 single and multiple dose studies with pH measurements were pooled. An existing population PK model was used to estimate individual model parameters and predict PK profiles for study participants on each day with pH measurements. The area under the concentration-time curve between 0 and 24 hours post-dose (AUC0–24h) was merged with pH HTR PD study data. Three direct link PK/PD models characterizing the relationship between AUC0–24h and HTRs for pH >4, >5, and >6 were then derived. The models were used to simulate pH HTRs with between-subject variability; results were summarized as mean and 80% prediction intervals. Results: Data from 245 participants in five different Phase 1 studies were used to derive the PK/PD model. Demographics: 95.1% male; 50.6% Japanese; 49.4% Western. The estimates and 95% confidence intervals for all model parameters are shown in Table. Simulations showed that vonoprazan 20 mg once-daily (QD) and 20 mg twice-daily (BID) are predicted to give pH >4 HTRs of 89.7% and 98.1%, respectively, by Day 7 (Figure). HTRs for pH >6 were 53.1% for vonoprazan 20 mg QD and 75.3% for BID. Conclusion: These results indicate that vonoprazan provides high, dose-dependent pH HTRs and, therefore, consistent, dose-dependent control of 24-hour intragastric acidity. These pH HTRs may explain the high EE healing rates and, when combined with antimicrobials, H. pylori eradication rates seen with vonoprazan in clinical trials.Figure 1.: Predicted Mean and 80% Prediction Interval pH Holding Time Ratio at Days 0 (pre-treatment), 1, 7 and 14. BID, twice daily; QD, once daily. Table 1. - Estimates and 95% CIs for Model Parameters Parameter Role pH >4 Estimate (95% CI) pH >5 Estimate (95% CI) pH >6 Estimate (95% CI) E0 TV (logit) -2.74 (3.77%)(-2.84 to -2.64) -3.18 (1.56%)(-3.27 to -3.09) -3.48 (0.514%)(-3.54 to -3.42) Asian-effect (%) -12.8 (-17.3 to -8.41) -9.23 (-12.7 to -5.74) -5.63 (-8.11 to -3.15) BSV 0.388 (0.310 to 0.465) 0.276 (0.192 to 0.361) 3.16e-05 (-0.286 to 0.286) EC50 TV (ng/mL) 48.2 (43.9 to 52.4) 58.8 (53.1 to 64.5) 99.5 (86.2 to 113) gamma 1.39 (1.20 to 1.58) 1.34 (1.17 to 1.52) 1.62 (1.30 to 1.94) Weight effect (1/kg) 1.50 (0.803 to 2.19) 1.81 (1.19 to 2.44) - BSV 0.319 (0.259 to 0.379) 0.310 (0.252 to 0.368) 0.235 (0.102 to 0.368) Emax TV (logit) 4.80 (102%)(4.53 to 5.07) 4.83 (102%)(4.44 to 5.23) 2.17 (91.9%)(1.65 to 2.70) Weight effect (1/kg) - - -0.0187 (-0.0265 to -0.0108) BSV 1e-04 (6.80e-05 to 0.000132) 1e-04 (5.42e-05 to 0.000146) 0.781 (0.505 to 1.06) ET50 TV (days) 0.432 (0.384 to 0.481) 0.427 (0.369 to 0.485) 0.348 (0.274 to 0.422) delta 1 (fixed) 1 (fixed) 1 (fixed) RUV add.err. (logit) 0.528 (0.475 to 0.580) 0.545 (0.493 to 0.596) 0.498 (0.457 to 0.539) E0 and Emax were estimated on the logit-scale as the pH holding time ratios were logit-transformed; back-transformed estimates on the original percent scale are given for these parameters in round brackets. add.err., additive error; BSV, between subject variability; CI, confidence interval; E0, baseline effect; Emax, theoretical maximum effect achieved at infinite exposure and time; EC50, exposure (AUC) required to achieve 50% of maximum effect (Emax); ET50, time required to achieve 50% of maximum effect; RUV, residual unexplained variability; TV, typical value.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,267 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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