MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W3131252500 · doi:10.71781/4996

New and alternative approaches to the assessment of pharmacokinetic and pharmacodynamic equivalence

2020· dissertation· en· W3131252500 on OpenAlexaboutno aff
Deniz Ozdin

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldPharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
TopicPharmacogenetics and Drug Metabolism
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEquivalence (formal languages)PharmacodynamicsPharmacokineticsPharmacologyMedicineMathematicsComputer scienceDiscrete mathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

La bioéquivalence, une mesure de substitution de l'innocuité et de l'efficacité à différents stades du processus de développement des médicaments, est tout particulièrement importante lors du développement d'un médicament générique. Entre autres critères, la bioéquivalence garantit que les médicaments génériques sont équivalents aux produits innovateurs ou de références approuvés en termes d’efficacité clinique et d’innocuité tout en contournant le long cours et le coût élevé des essais chez les animaux et des essais cliniques chez les patients exigés pour les médicaments innovants. Malgré les avancées dans le développement d'approches robustes au cours des dernières décennies, la pratique actuelle de la bioéquivalence fait toujours l'objet de controverses. Le but de cette thèse est d'explorer certaines de ces controverses et de les aborder en proposant des approches nouvelles et alternatives. L'une des questions les plus controversées dans la pratique actuelle de la bioéquivalence est l'extrapolation des résultats d'études de bioéquivalence d'une population à une autre. La majorité des études de bioéquivalence portant sur des formes pharmaceutiques orales efficaces par voie systémique reposent sur les critères de pharmacocinétique obtenus chez des sujets sains, alors que la population cible est constituée de patients. Ceci est basé sur l'hypothèse que si deux produits sont bioéquivalents dans une population, ils devraient l'être dans une autre. L'extrapolation des résultats des études de bioéquivalence ne se limite pas à celle des sujets sains aux patients. Depuis 2007, une proportion croissante d'études de bioéquivalence pharmacocinétique portant sur des soumissions génériques nord-américaines ou européennes a été réalisée auprès de populations géographiques/ethniques autres que celles visées, en raison du coût moins élevé de ces études en dehors de l'Amérique du Nord et de l'Europe. Dans le premier volet de cette thèse, nous avons examiné si les résultats de la bioéquivalence obtenus dans une population géographique ou ethnique pouvaient être extrapolés à une autre. À cette fin, nous avons extrait les résultats des études de bioéquivalence pharmacocinétique disponibles publiquement et provenant de soumissions génériques à Santé Canada et à la Food and Drug Administration des États-Unis. Pour dix médicaments différents, nous avons calculé l'effet d’un repas normalisé sur le produit de référence et comparé les résultats obtenus chez deux populations ethniques, les indiens et les nord-américains. Cette approche novatrice est basée sur le raisonnement suivant: si l'effet d’un repas sur le produit de référence est le même chez les populations indienne et nord-américaine, le produit générique et sa référence qui se sont révélés bioéquivalents dans la population indienne devraient également l'être dans la population nord-américaine. Pour 90% des médicaments à l'étude, une différence statistiquement significative a été détectée entre les deux populations après un repas. Pour 30% de ces médicaments, la différence s'est révélée d'une pertinence clinique possible. Les résultats de cette étude ont mis en évidence que l’extrapolation des résultats de bioéquivalence d’une population à l’autre devrait possiblement être reconsidérée pour certains médicaments. Les défis dans le contexte de la bioéquivalence ne se limitent pas toujours aux études pivots où la performance d’un produit générique est comparée à celle de la référence. En effet, une étude pilote peut être menée afin d’établir un protocole d’étude approprié pour cette étude pivot. Par conséquent, les résultats inexacts provenant d'une étude pilote, tels qu'une estimation imprécise du moment ou de la durée d’administration optimale de la dose lors de la comparaison du produit testé par rapport à la référence, pourront affecter négativement les résultats de l’étude de bioéquivalence. Ceci est particulièrement crucial pour les produits indiqués pour un usage topique dermatologique dont les corticostéroïdes constituent un cas d’espèce. En effet, leur bioéquivalence est démontrée par une mesure pharmacodynamique, le blanchiment cutané, à différents temps après application topique. L’intensité du blanchiment est comparée entre le produit générique et le produit de référence à une durée d’administration spécifique d’une dose donnée, la DD50, soit la durée associée à 50% de l’effet maximal observé. Par conséquent, cette durée d’administration de la dose doit d’abord être déterminée dans le cadre d’une étude pilote. L’agence réglementaire américaine recommande l’utilisation d’une approche populationnelle basée sur la modélisation non linéaire à effets mixtes pour l'estimation de la DD50 et ce, quelle que soit la méthode d'analyse. Étant donné qu’il existe différents types de méthodes d’analyse non linéaire à effets mixtes, chaque commanditaire peut en choisir une différente. Dans le deuxième volet de cette thèse, nous avons examiné si les mêmes estimations de DD50 pouvaient être obtenues en utilisant différentes méthodes non linéaires à effets mixtes. À cette fin, nous avons ajusté les données de blanchiment de la peau d’onze études avec deux méthodes non linéaires à effets mixtes différentes : le maximum de vraisemblance avec maximisation de l’espérance (MLEM) et l'estimation conditionnelle de premier ordre (FOCE). Les résultats ont favorisé MLEM, compte tenu d’une meilleure puissance discriminative pour l’estimation de la DD50 de population et d’une meilleure minimisation de la variabilité interindividuelle. Bien que l'approche de la bioéquivalence fondée sur la pharmacocinétique ait contribuée de manière significative au développement de versions génériques de haute qualité des formes pharmaceutiques orales indiquées pour un effet systémique, la disponibilité de versions génériques pour les produits dermatologiques topiques demeure limitée et ce, par manque de méthodes acceptées par les agences réglementaires pour l'évaluation de la bioéquivalence de ces produits. Dans le troisième volet de cette thèse, une nouvelle approche pour l’évaluation de la bioéquivalence de formulations de crème topique d’acyclovir a été développée en utilisant une analyse basée sur un modèle de données d’exposition locales récupérées à partir d’échantillons de peau abrasée prélevés à une seule durée d’administration de la dose, la DD50 à l’aide de bandes adhésives. Un seul échantillonnage de peau effectué à la DD50 a non seulement assuré que les données pharmacocinétiques étaient recueillies à la durée d’administration de la dose ayant le meilleur pouvoir discriminant pour détecter une différence au niveau des formulations, mais a également permis de diminuer considérablement le nombre d'échantillons à analyser. Et surtout, cette nouvelle approche a permis de générer un profil pharmacocinétique au niveau même de la peau. Ce faisant, nous avons pu utiliser l'analyse compartimentale populationnelle et contourner les nombreuses hypothèses et calculs sophistiqués requis par les méthodes précédentes. Notre approche a également permis de générer de nouveaux paramètres pharmacocinétiques permettant de décrire la vitesse et le degré d’exposition cutanée pour l'évaluation de la biodisponibilité et de la bioéquivalence topiques. Finalement, cette méthode a le potentiel de discerner une formulation bioéquivalente d’une autre qui ne l’est pas.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.048
metaresearch head score (Gemma)0.098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.952
Threshold uncertainty score0.253

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0480.098
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0040.004
Bibliometrics0.0070.006
Science and technology studies0.0010.007
Scholarly communication0.0100.008
Open science0.0040.005
Research integrity0.0040.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.371
GPT teacher head0.507
Teacher spread0.136 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
DomainMethods
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueOpen MIND→Same topicPharmacogenetics and Drug Metabolism→French-language works237,207→