Quantifying the Effect of Methotrexate on Adalimumab Response in Psoriasis by Pharmacokinetic–Pharmacodynamic Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Previously, we showed that the combination of methotrexate and adalimumab treatment leads to less antidrug antibody development. In this study, we quantify the pharmacokinetics/pharmacodynamics (PK/PD) of adalimumab and evaluate the influence of methotrexate cotreatment. A population PK-PD model was developed using prospective data from 59 patients with psoriasis (baseline PASI = 12.6) receiving adalimumab over 49 weeks. Typical PK and PD parameters and their corresponding interpatient variability were estimated. We performed a covariate analysis to assess whether interpatient variability could be explained by addition of methotrexate and other covariates. In total, 330 PASIs, 252 adalimumab serum concentrations, and 247 antidrug antibody titers were available. Presence of antidrug antibodies (adalimumab group = 46.7%, adalimumab + methotrexate group = 38.7%; P = .031) was correlated with increased adalimumab apparent clearance (P < .001). In the PD model, the use of concomitant methotrexate was borderline to significantly correlated with a decreased half-maximal inhibitory concentration (adalimumab concentration for which clinical response score is reduced by half; P < .10). On the basis of our PK-PD model, concomitant use of methotrexate indirectly increases adalimumab concentration, partially through less antidrug antibodies formation, which may result in better efficacy.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».