Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling and Simulation to Support a Change in the FDA‐Labeled Dosing Frequency of RHB‐105 Low‐Dose Rifabutin Triple Therapy for <i>Helicobacter pylori</i> Eradication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patient adherence is vital for Helicobacter pylori eradication. Simplifying therapy dosing schedules may promote patient adherence, enhance treatment success rates, and help mitigate the development of antibiotic resistance. We aimed to assess plasma and intragastric rifabutin, amoxicillin, and omeprazole concentrations comparing two dosing schedules of RHB‐105 (every 8 h and a more flexible three‐times daily schedule, at 8 a.m., 12 p.m., and 6 p.m.) using a validated physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model. Leveraging in vitro and in vivo information on the pharmacokinetics of the three components of RHB‐105, we developed mechanistic absorption PBPK models to predict plasma and intragastric concentration–time profiles for each component. There were only negligible differences in the area under the concentration–time curves (AUC) for plasma and the intragastric compartment, and maximal concentration (Cmax) with only up to a 1.1‐fold difference for rifabutin, amoxicillin, and omeprazole between dosing schedules. Overlapping 90% confidence intervals for both AUC and Cmax support that overall exposures are comparable regardless of dosing every 8 h or three‐times daily for all three drugs. Drug exposure was highly similar for rifabutin, amoxicillin, and omeprazole with each dosing schedule. Novel mechanistic absorption PBPK modeling supports the approval and use of the more flexible dosing schedule for RHB‐105, simplifying patient experience and potentially increasing adherence.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».