タモキシフェンのモデルインフォームド精密投与に向けた6つの臨床研究点の統合データ解析【JST・京大機械翻訳】

Klopp-Schulze Lena; Mueller-Schoell Anna; Mueller-Schoell Anna; Neven Patrick; Koolen Stijn L. W.; Mathijssen Ron H. J.; Joerger Markus; Kloft Charlotte

文献

J-GLOBAL ID：202002289837676364 整理番号：20A1354401

タモキシフェンのモデルインフォームド精密投与に向けた6つの臨床研究点の統合データ解析【JST・京大機械翻訳】

Integrated Data Analysis of Six Clinical Studies Points Toward Model-Informed Precision Dosing of Tamoxifen

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資料名：
巻： 11 ページ： 283 発行年： 2020年
JST資料番号： U7091A ISSN： 1663-9812 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

導入:タモキシフェン標準投与で,乳癌患者の約20%は,提案された標的エンドキシフェン濃度>5.97ng/mLに達しなかった。したがって,タモキシフェン薬物動態(PK)における大きな個人間変動性をより良く理解することは極めて重要である。非線型混合効果(NLME)モデリングをプールした「実世界の臨床PKデータベースに適用することにより,著者らは(i)いくつかのレベルの変動性を分析し,エンドキシフェン曝露を予測する因子を同定し,(ii)標的エンドキシフェン濃度に達する患者の数を増加させる可能性に対する異なるタモキシフェン投与戦略を評価することを目指した。【方法】6つの報告された研究からの468人の乳癌患者の遺伝的および人口統計学的データによるタモキシフェンおよびエンドキシフェン濃度を,NLME親-代謝産物PKモデルを開発するために使用した。モデルパラメータまたは測定に関する異なるレベルの変動性を調べ,共変量のインパクトを調査した。次に,このモデルを,大きな仮想乳癌集団に対する線量個別化の程度増加による3つの投与戦略のシミュレーションベースの比較に適用した。エンドキシフェン濃度の個人間変動性と目標濃度に達しないリスクの患者の割合を各投与戦略で評価した。結果と結論:統合NLMEモデルは,4レベルの変動性(研究,個体間,インターカッション,および個人間)を区別し,定量化することを可能にした。強い影響因子,すなわちCYP2D6活性スコア,CYP3AとCYP2D6インデューサ/阻害剤との薬物-薬物相互作用,および年齢は確実に同定され,<20%CVへの挿入間変動性を減少させた。しかし,エンドキシフェン形成における原因不明の個体間変動性は大きい(47.2%CV)ままであった。したがって,治療薬物モニタリングはエンドキシフェン標的濃度を達成するために有望であると思われる。3つの治療薬物モニタリング試料(5-120mg QD)を用いた3つのタモキシフェン投与戦略[標準投与(20mg QD),CYP2D6誘導投与(20,40,および60mg QD)と個々のモデル形成精度投与(MIPD)]を比較し,モデルを利用した。目標濃度に達しないリスクの患者の割合は,標準投与で22.2%,CYP2D6誘導投与で16.0%,MIPDで7.19%であった。一方,CYP2D6誘導および標準投与において,エンドキシフェン濃度の個人間変動性は高かった(64.0%CVおよび68.1%CV)が,MIPD(24.0%CV)においてかなり減少した。したがって,MIPDは標的エンドキシフェン濃度を達成するための最も有望な戦略であることを示した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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生物薬剤学(基礎) , 抗腫よう薬の基礎研究

引用文献 (71件)：

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