Efficacy and safety of pegzilarginase in arginase 1 deficiency (PEACE): a phase 3, randomized, double-blind, placebo-controlled, multi-centre trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Arginase 1 Deficiency (ARG1-D) is a rare debilitating, progressive, inherited, metabolic disease characterized by marked increases in plasma arginine (pArg) and its metabolites, with increased morbidity, substantial reductions in quality of life, and premature mortality. Effective treatments that can lower arginine and improve clinical outcomes is currently lacking. Pegzilarginase is a novel human arginase 1 enzyme therapy. The present trial aimed to demonstrate efficacy of pegzilarginase on pArg and key mobility outcomes. Methods: This Phase 3 randomized, double-blind, placebo-controlled, parallel-group clinical trial (clinicaltrials.govNCT03921541, EudraCT 2018-004837-34), randomized patients with ARG1-D 2:1 to intravenously/subcutaneously once-weekly pegzilarginase or placebo in conjunction with their individualized disease management. It was conducted in 7 countries; United States, United Kingdom, Canada, Austria, France, Germany, Italy. Primary endpoint was change from baseline in pArg after 24 weeks; key secondary endpoints were change from baseline at Week 24 in Gross Motor Function Measure part E (GMFM-E) and 2-min walk test (2MWT). Full Analysis Set was used for the analyses. Findings: < 0.0001) and normalized levels in 90.5% of patients (vs 0% with placebo). In addition, clinically relevant functional mobility improvements were demonstrated with pegzilarginase treatment. These effects were sustained long-term through additional 24 weeks of subsequent exposure. Pegzilarginase was well-tolerated, with adverse events being mostly transient and mild/moderate in severity. Interpretation: These results support pegzilarginase as the first potential treatment to normalize pArg in ARG1-D and achieve clinically meaningful improvements in functional mobility. Funding: Aeglea BioTherapeutics.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».