Development and Evaluation of a Physiologically Based Pharmacokinetic Model for Predicting the Effects of Anti-FcRn Therapy on the Disposition of Endogenous IgG in Humans

药代动力学 单克隆抗体 加药 性情 药理学 内生 抗体 效力 免疫球蛋白G 化学 置信区间 医学 免疫学 内科学 体外 生物化学 社会心理学 心理学
作者
Tommy Li,Joseph P. Balthasar
出处
期刊:Journal of Pharmaceutical Sciences [Elsevier BV]
卷期号:108 (1): 714-724 被引量:13
标识
DOI:10.1016/j.xphs.2018.10.067
摘要

This work scaled up a previously developed physiologically based pharmacokinetic model to predict the effects of anti-FcRn agents on the disposition of endogenous IgG in human subjects. Simulations were performed with the scaled model to predict the effects of single- and multiple-dose administration of anti-FcRn monoclonal antibodies (1-256 mg/kg) and high-dose intravenous immune globulin (0.4-2 g/kg). The model was evaluated for prediction accuracy through comparison to the effects of rozanolixizumab, an anti-FcRn monoclonal antibodies under current clinical evaluation, on the disposition of endogenous IgG in healthy human subjects. The model provided reasonably accurate predictions of the effects of rozanolixizumab. Prediction errors for the maximum reduction in endogenous IgG concentrations were -8.50% (90% model prediction interval: -14.0% to 1.44%), 3.33% (90% model prediction interval: -13.9% to 21.2%), and 6.85% (90% model prediction interval: -35.2% to 10.5%) for rozanolixizumab doses of 1, 4, and 7 mg/kg, respectively. Model simulations predict that anti-FcRn therapies will exhibit greater dose potency in healthy volunteers than in patients with elevated IgG production rates (e.g., as typically found in autoimmune disease). The model appears to have potential for use in assessing and predicting novel dosing strategies for anti-FcRn therapies.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Wendy发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
IDDDD发布了新的文献求助10
1秒前
N维发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
大大乖兔发布了新的文献求助10
2秒前
多点好运完成签到 ,获得积分10
3秒前
123发布了新的文献求助10
3秒前
唠叨的星月完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
Yu123456发布了新的文献求助10
6秒前
扶溪筠完成签到,获得积分10
6秒前
wenwen发布了新的文献求助10
7秒前
风吹麦田应助Zhang采纳,获得10
7秒前
YuLu完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
kk99发布了新的文献求助10
8秒前
sgssm发布了新的文献求助10
9秒前
阔达如柏完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
11秒前
Hello应助lxaiczn采纳,获得10
12秒前
此时此刻发布了新的文献求助10
13秒前
FashionBoy应助耍酷的小土豆采纳,获得10
13秒前
Fei发布了新的文献求助10
13秒前
VDC发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
可爱的函函应助dzll采纳,获得10
13秒前
snowflake完成签到,获得积分10
14秒前
PXY发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
xiaoai完成签到 ,获得积分10
15秒前
健忘的水池完成签到 ,获得积分10
15秒前
Lan关闭了Lan文献求助
17秒前
17秒前
17秒前
17秒前
18秒前
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Metallurgy at high pressures and high temperatures 2000
Tier 1 Checklists for Seismic Evaluation and Retrofit of Existing Buildings 1000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 1000
The Organic Chemistry of Biological Pathways Second Edition 1000
Free parameter models in liquid scintillation counting 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6331150
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8147587
关于积分的说明 17096964
捐赠科研通 5386797
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2855965
邀请新用户注册赠送积分活动 1833364
关于科研通互助平台的介绍 1684781