Sparsentan: A First-in-Class Dual Endothelin and Angiotensin II Receptor Antagonist
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide an overview of the guidelines on the management of immunoglobulin A nephropathy (IgAN) and focal segmental glomerulosclerosis (FSGS), review the evidence for sparsentan, and discuss its place in therapy. DATA SOURCES: A literature search was conducted using MEDLINE, EMBASE, and clinicaltrials.gov using the search terms "sparsentan" and "RE-021" up to the end of Jun 2023. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: English studies were included if they evaluated the pharmacology, pharmacokinetics, efficacy, and safety of sparsentan in human subjects. Information from the Food and Drug Administration (FDA) and manufacturer's monograph were also extracted. DATA SYNTHESIS: In comparison with irbesartan, sparsentan reduced urine protein-to-creatinine ratio (UPCR) in both IgAN (-49.8% vs -15.1% at interim 36 weeks) and FSGS (-44.8% vs -18.5% at 8 weeks). Hypotension and edema were the most common adverse events in the sparsentan groups. Hepatotoxicity appears to be comparable between sparsentan and irbesartan in short-term results. RELEVANCE TO PATIENT CARE AND CLINICAL PRACTICE IN COMPARISON WITH EXISTING DRUGS: Sparsentan provides a new option for patients with IgAN who are otherwise at high risk of progressive kidney disease. Continued FDA approval is dependent on long-term study results on renal function decline and safety. CONCLUSION: Sparsentan reduces proteinuria in IgAN and FSGS, and has expedited approval by the FDA for IgAN in patients at risk of rapid disease progression, generally at urine protein-to-creatinine ratio (UPCR) ≥1.5 g/g. Interim results from PROTECT and results from DUET showed promise for improving proteinuria in IgAN and FSGS. Long-term renal function benefit and safety data are pending.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».