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Enregistrement W4399480666 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.7539

Impact of renal impairment (RI) on pharmacokinetics (PK) and clinical outcomes with mezigdomide plus dexamethasone (DEX) in relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM).

2024· article· en· W4399480666 sur OpenAlexaff
Suzanne Trudel, Nizar J. Bahlis, Rakesh Popat, María‐Victoria Mateos, Annette Juul Vangsted, Karthik Ramasamy, Joaquín Martínez‐López, Hang Quach, Robert Z. Orlowski, Joseph W. Burnett, Allison Gaudy, Wen‐Cong Chen, Jing Gong, Joseph T. Hadala, Cynthia Donahue, Phillip J. Koo, Yue Zhu, Jessica Katz, Paul G. Richardson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreInstitute of Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDexamethasonePharmacokineticsMultiple myelomaRefractory (planetary science)Internal medicineOncologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7539 Background: RI is a common complication in MM and may alter drug elimination, leading to increased systemic exposures, risk of adverse events (AEs), and dosing adjustments. The novel CELMoD agent mezigdomide (MEZI) is being investigated alone or with DEX in the CC-92480-MM-001 (NCT03374085) phase 1/2 trial. MEZI has shown dose-dependent linear PK with rapid absorption and is mainly eliminated through hepatic metabolism, with renal elimination playing a smaller role. Here we investigate the impact of RI on the efficacy, safety, and PK of MEZI + DEX in RRMM. Methods: Eligible patients (pts) had RRMM, ≥ 3 prior lines of therapy, triple-class refractoriness, and disease progression ≤ 60 days of last therapy. Pts were stratified by creatinine clearance (CrCl), excluding those with CrCl < 45 mL/min or needing dialysis. Oral MEZI (1 mg) was given on days 1–21 per 28-day cycle + weekly DEX. MEZI doses were not adjusted based on RI. Responses, AEs, and PK were assessed descriptively over the full population and in pts with no RI (CrCl ≥ 90 mL/min), mild RI (CrCl 60–< 90 mL/min), and moderate RI (CrCl 30–< 60 mL/min) at baseline. MEZI clearance and PK exposure were estimated from an integrated population PK model. PK exposure parameters were stratified by chronic kidney disease (CKD) staging. Results: 101 pts received MEZI + DEX in the dose-expansion cohort; 37 had no RI, 41 had mild RI, and 23 had moderate RI. Grade (Gr) 3/4 treatment-emergent AEs (TEAEs) were similar, occurring in 91.1% (overall), 89.2% (no RI), 90.2% (mild RI), and 95.7% (moderate RI) of pts. TEAEs were mostly hematologic, with neutropenia the most common Gr 3/4 TEAE; its occurrence did not differ in no RI (75.7%), mild RI (75.6%), and moderate RI (73.9%) cohorts. Non-hematologic Gr 3/4 TEAEs were low. Eighty-nine (88.1%) and 32 (31.7%) pts had MEZI dose interruptions and reductions, respectively. Overall response rate (ORR) was 40.6% in all pts, 56.8% in no-RI pts, 29.3% in mild-RI pts, and 34.8% in moderate-RI pts (Table). Evaluated as a continuous variable, CrCl showed no apparent relationship with MEZI oral clearance or systemic exposures. This was supported by subgroup evaluation of MEZI exposures by CKD stage. Results showed MEZI exposures in mild or moderate RI are consistent with no RI. Conclusions: Based on renal function, there was no adverse trend between efficacy, safety, and PK of MEZI + DEX. MEZI dose modifications are likely not required for pts with mild to moderate RI. Clinical trial information: NCT03374085 . [Table: see text]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,389 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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