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J-GLOBAL ID:202002258445484677   整理番号:20A2582537

ヒトに対する抗グリピカン3抗体薬剤の前臨床有効性の翻訳のための新規半機械的腫瘍増殖分画モデル【JST・京大機械翻訳】

A novel semi-mechanistic tumor growth fraction model for translation of preclinical efficacy of anti-glypican 3 antibody drug conjugate to human
著者 (8件):
資料名:
巻: 41  号: 8-9  ページ: 319-333  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0863B  ISSN: 0142-2782  CODEN: BDDID8  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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腫瘍の成長画分(GF)は化学療法の有効性の予測マーカーの1つとして報告されている。したがって,細胞周期に基づいて腫瘍増殖を記述する半機械的モデルを開発し,薬物動態/薬力学(PK/PD)モデリングにおける腫瘍のGFの取り込みを可能にした。肝細胞癌(HCC)患者由来異種移植(PDX)モデルにおける抗グリピカン3(GPC3)抗体複合体(ADC)の有効性データを,この提案モデルの評価に用いた。著者らのモデルは,抗GPC3 ADCによる治療後のHCC PDXモデルの成長阻害の速度論を非常に良く記述することができた。有効線量の予測のためにカニクイザルから翻訳されたヒトPKとのタンデムで,推定タウロスタット濃度を使用した。抗GPC3 ADCの予測有効ヒト用量は,Q3W投与処方で0.20~0.63mg/kgの範囲であり,中央値は0.50mg/kgであった。本論文は,ADCのPK/PDモデリングにおけるGFの適用性を評価する最初の段階である。著者らは,GFの取り込みが臨床設定に対するADCの前臨床有効性の改善された翻訳をもたらし,それによって有効なヒト線量のより良い予測をもたらすことが期待される。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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抗腫よう薬の基礎研究  ,  抗原・抗体・補体一般  ,  腫ようの実験的治療 

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