Zanubrutinib (zanu) in Anti-Phospholipase A2 Receptor (PLA2R)-Associated Primary Membranous Nephropathy (PMN): Preliminary Results of a Phase 2/3, Multicenter, Randomized, Open-Label Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: BTK plays a role in B-cell modulation and is a potential target in PMN. Zanu (BTK inhibitor) is being evaluated in a 2-part study in PMN (NCT05707377). Part 1 data are shown. Methods: After a 12-wk run-in, pts with PLA2R antibody >50 RU/mL and urinary protein-creatinine ratio (UPCR) >3.5 g/g received zanu 160 mg twice daily for 64 wks, followed by 40-wk observation. The efficacy endpoints include change from baseline in anti-PLA2R antibody titer, UPCR, clinical remission rate and safety. Results: As of March 7, 2025, 30 pts were treated; median age: 46.5 (range 32-74) yrs, 66.7% male, 90.0% were from Asia. At baseline, mean UPCR was 7.8 mg/mg (SD 3.0), median serum anti-PLA2R antibody was 161.0 RU/mL (range 51.4-1219.8), mean serum albumin was 25.4 g/L (SD 7.2), median eGFR was 85.2 mL/min/1.73m2 (range 39.8-123.0). Median exposure: 57 wks. At 52 wks, mean UPCR change from baseline: -4.9 mg/mg (SD 2.5), a 70.4% reduction overall (Fig 1). 5 pts had complete remission (UPCR ≤0.3 mg/mg and stable eGFR) and 8 pts had partial remission (UPCR of >0.3 to ≤3.5 mg/mg, with ≥50% decrease from baseline, and stable eGFR), resulting in a total remission rate of 43.3%. Fig 2: change in PLA2R antibody. Immunological response rate (anti-PLA2R titer reduction to <14 RU/mL) was 56.7%. 27 pts (90.0%) had treatment-emergent adverse events (TEAEs); most common: upper respiratory tract infection (30.0%), rash, anemia (both 23.3%). Four pts (13.3%) had severe TEAEs (two treatment-related). Conclusion: Zanu is generally well tolerated with promising efficacy in pts with primary PMN; continued evaluation in pts with PMN is supported. Funding: Commercial Support - BeOne Medicines Ltd
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».