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Enregistrement W4322616597 · doi:10.1002/jcph.2220

Population Pharmacokinetics of Monalizumab in Patients With Advanced Solid Tumors

2023· article· en· W4322616597 sur OpenAlexaff
Ji Won Hwang, Chunling Fan, Mun Sang Yue, Diansong Zhou, Carine Paturel, Pascale André, Lin‐Yang Cheng, Patrick Mitchell, Panagiotis Kourtesis, Dario Ruscica, Mayukh Das, Nassim Morsli, Song Ren, Megan Gibbs, Alex Phipps, Xuyang Song

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacokineticsPopulation pharmacokineticsMedicineSolid tumorPopulationPharmacologyOncologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monalizumab is a novel, first-in-class humanized immunoglobulin G4 monoclonal antibody immune checkpoint inhibitor that targets the inhibitory CD94/NKG2A receptors. The objectives of this analysis were to develop a population pharmacokinetic (PK) model of monalizumab, evaluate the impact of clinically relevant covariates on monalizumab PK, and provide dose justification for clinical trials. We developed a monalizumab population PK model to characterize the PK properties of monalizumab in patients with advanced solid tumors or head and neck squamous cell carcinoma. Data from clinical studies D419NC00001 (NCT02671435) and IPH2201-203 (NCT02643550) were pooled for the analysis, resulting in a data set of 3066 PK samples derived from 507 subjects. The PK of monalizumab were reasonably described by a 2-compartment model with first-order elimination. Monalizumab generally exhibited linear PK over a dose range of 22.5-750 mg or 10 mg/kg every 2 weeks. The estimate of clearance was ≈0.255 L/day, and apparent volume of distribution was 6.36 L for a typical individual, consistent with previous findings for endogenous immunoglobulin Gs and other therapeutic monoclonal antibodies. Baseline albumin and body weight were identified as significant covariates of clearance; body weight, sex, and smoking status had a significant impact on volume of distribution; and none of these covariates had impact on peripheral volume of distribution. Although these covariates were identified as statistically significant, they are considered to be not clinically meaningful, as changes in monalizumab exposure were <30%. Therefore, no dose adjustments of monalizumab based on patient or disease characteristics are recommended.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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