Ribociclib-Induced Hepatitis: A Case Report of Possible Autoimmune Hepatotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hormone receptor-positive breast cancer is the most common subtype, accounting for approximately two-thirds of all breast cancer cases. In the metastatic setting, first-line treatment is comprised of endocrine therapy and a cyclin-dependent kinase 4 and 6 inhibitor. Ribociclib is the most used agent and has the highest risk of hepatotoxicity among the three currently available cyclin-dependent kinase 4 and 6 inhibitors. Case Presentation: We present a case of a 59-year-old postmenopausal female with metastatic hormone receptor-positive breast cancer who started treatment with fulvestrant and ribociclib after progression on anastrozole. After the third cycle, she developed grade 3 transaminitis. Ribociclib was held, and after no improvement in 28 days, she was treated with a 6-day course of prednisone 1 mg/kg, with significant improvement in her liver enzymes. Rechallenge with a lower dose of ribociclib (200 mg) was attempted; however, she again developed grade 3 transaminitis. This again required treatment with a short course of corticosteroids. Following normalization of her liver enzymes, she was rechallenged with abemaciclib with no recurrent hepatotoxicity. Conclusion: Ribociclib hepatotoxicity can be successfully treated with withdrawal of the medication and a short course of corticosteroids if liver enzymes do not improve following a 28-day withdrawal, highlighting a potential immune-mediated mechanism. Additionally, rechallenge with another cyclin-dependent kinase 4 and 6 inhibitor is a safe and effective strategy that should be considered.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».