Physiologically‐based pharmacokinetic modeling of pantoprazole to evaluate the role of <scp>CYP2C19</scp> genetic variation and obesity in the pediatric population
Notice bibliographique
Résumé
Pantoprazole is a proton pump inhibitor indicated for the treatment of gastroesophageal reflux disease, a condition that disproportionately affects children with obesity. Appropriately dosing pantoprazole in children with obesity requires understanding the body size metric that best guides dosing, but pharmacokinetic (PK) trials using traditional techniques are limited by the need for larger sample sizes and frequent blood sampling. Physiologically-based PK (PBPK) models are an attractive alternative that can account for physiologic-, genetic-, and drug-specific changes without the need for extensive clinical trial data. In this study, we explored the effect of obesity on pantoprazole PK and evaluated label-suggested dosing in this population. An adult PBPK model for pantoprazole was developed using data from the literature and accounting for genetic variation in CYP2C19. The adult PBPK model was scaled to children without obesity using age-associated changes in anatomical and physiological parameters. Lastly, the pediatric PBPK model was expanded to children with obesity. Three pantoprazole dosing strategies were evaluated: 1 mg/kg total body weight, 1.2 mg/kg lean body weight, and US Food and Drug Administration-recommended weight-tiered dosing. Simulated concentration-time profiles from our model were compared with data from a prospective cohort study (PAN01; NCT02186652). Weight-tiered dosing resulted in the most (>90%) children with pantoprazole exposures in the reference range, regardless of obesity status or CYP2C19 phenotype, confirming results from previously published population PK models. PBPK models may allow for the efficient study of physiologic and developmental effects of obesity on PK in special populations where clinical trial data may be limited.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».