Ligelizumab in adolescents with chronic spontaneous urticaria: Results of a dedicated phase 2b randomized clinical trial supported with pharmacometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic spontaneous urticaria (CSU), a long-lasting disease in children, impacts their quality of life. We report the results of a phase 2b dose-finding trial of ligelizumab (NCT03437278) and a high-affinity humanized monoclonal anti-IgE antibody, in adolescents with CSU, supported by modeling and simulation analyses, mitigating challenges in pediatric drug development. METHODS: This multicenter, double-blind, placebo-controlled trial, randomized H1-antihistamine-refractory adolescent CSU patients (12-18 years) 2:1:1 to ligelizumab 24 mg, 120 mg, or placebo every 4 weeks for 24 weeks. Patients on placebo transitioned to ligelizumab 120 mg at week 12. Integrating data from the previous adult and present adolescent trial of ligelizumab, a nonlinear mixed-effects modeling described the longitudinal changes in ligelizumab pharmacokinetics, and its effect on weekly Urticaria Activity Score (UAS7). RESULTS: Baseline UAS7 (mean ± SD) was 30.5 ± 7.3 (n = 24), 29.3 ± 7.7 (n = 13), and 32.5 ± 9.0 (n = 12) for patients (median age, 15 years) on ligelizumab 24 mg, 120 mg, and placebo, respectively. Change from baseline in UAS7 at week 12 with ligelizumab 24 mg, 120 mg, and placebo was -15.7 ± 10.9, -18.4 ± 12.3, and -13.0 ± 13.0, respectively. Ligelizumab was well-tolerated. The modeling analysis showed that body weight, but not age, affected ligelizumab's apparent clearance. No significant differences between adolescents and adults were detected on the model-estimated maximum effect and potency. CONCLUSIONS: Ligelizumab exhibited efficacy and safety in adolescent CSU patients, consistent with that in adults. The PK and potency of ligelizumab were not impacted by age, and the same dose of ligelizumab can be used for treating adolescents and adults with CSU. Our study shows how modeling and simulation can complement pediatric drug development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».