Belimumab concentrations and immunogenicity in relation to drug effectiveness and safety in SLE within a Swedish real-world setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies supporting therapeutic drug monitoring to biopharmaceuticals in SLE are scarce. We aimed to assess anti-drug antibody (ADA) occurrence in belimumab-treated SLE patients and associations between belimumab concentrations and clinical response, serological outcomes and adverse events. METHODS: We included 100 patients treated with intravenous belimumab. Clinical data and biological samples were collected at baseline and months 3, 6, 12 and 24. Belimumab levels were determined by quantitative sandwich ELISA, and ADA by an acid-dissociation radioimmunoassay. Clinical activity was evaluated with the SLEDAI-2000 (SLEDAI-2K), revised SLE activity measure (SLAM-R) and physician's global assessment (PhGA). Serological markers included C3, C4 and anti-dsDNA. We performed cross-sectional Spearman's rank correlation analyses, and longitudinal analyses using generalized estimating equations. RESULTS: Belimumab concentrations varied widely (median: 25.8; interquartile range [IQR]: 20.9-43.5 μg/ml) but were stable over time at the group level. Pre-existing ADA was detected in two patients, but no patient developed ADA during follow-up. Belimumab levels moderately correlated with SLEDAI-2K (ρ: -0.37; P = 0.003) and PhGA (ρ: -0.41; P = 0.005) at month 6, while longitudinal analysis revealed a very weak association with SLEDAI-2K (β: -0.10; SE: 0.05; P = 0.031) and a weak association with SLAM-R (β: -0.32; SE: 0.13; P = 0.014). Despite moderate correlations between belimumab levels and serological markers at month 6, there were no associations in longitudinal analysis. There was no relationship between belimumab levels and adverse events. CONCLUSION: Belimumab yielded no immunogenicity. Belimumab levels were modestly associated with clinical activity but not with serological activity or adverse events.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».