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Enregistrement W4414982739 · doi:10.1002/cpt.70082

Application of Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling to Inform Dose Selection of Mezigdomide in a Phase I Drug–Drug Interaction Study

2025· article· en· W4414982739 sur OpenAlexfundno aff
Joseph W. Burnett, Caroline Sychterz, Jessica Katz, Faisal Shakeel, J. Fernando Silva, Wen‐Cong Chen, Aditi Shahane, Xiaomin Wang, Manisha Lamba, Allison Gaudy

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBristol-Myers Squibb Canada
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingPharmacokineticsCYP3APharmacokinetic interactionDrug interactionDosingClinical pharmacologyP-glycoproteinClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mezigdomide (MEZI) is an oral, highly potent CELMoD™ agent with promising antitumor and immune-stimulatory activity, optimized for Aiolos and Ikaros degradation. Preclinical evidence suggests MEZI is primarily metabolized by cytochrome P450 (CYP) 3A4/5 and has the potential to inhibit efflux transporters P-glycoprotein (P-gp) and breast cancer resistance protein (BCRP) in vitro. To predict the magnitude of enzyme- and transporter-mediated drug-drug interactions (DDI) and inform clinical study design, a physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model was developed. A PBPK-informed Phase I clinical DDI study was conducted that evaluated MEZI as an object of CYP3A induction (rifampin) and inhibition (itraconazole) and as a precipitant of transporter-mediated interactions (digoxin and rosuvastatin). PBPK modeling predicted substantial interactions with strong and moderate CYP3A modulators, which informed a unique dose selection strategy, PK sampling time, and washout period. Clinical results confirmed reductions in MEZI exposure with rifampin (AUC reduced 93-95%) and increases with itraconazole (~14-fold for dose normalized AUC). MEZI was well-tolerated despite these changes in exposure. Additionally, coadministration of MEZI with P-gp and BCRP substrates, digoxin and rosuvastatin, showed no clinically meaningful changes in substrate plasma PK, indicating a low likelihood of significant transporter-mediated DDIs. The prospective PBPK model was refined with clinical data, improving predictions and supporting simulations for moderate/weak CYP3A modulators. This iterative "learn-confirm" approach underscores the utility of PBPK modeling in optimizing clinical trial design, ensuring participant safety, and anticipating DDI risks. The findings support MEZI's clinical development with informed dosing strategies, particularly for coadministration with CYP3A modulators.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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