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In Silico Re‐Optimization of Atezolizumab Dosing Using Population Pharmacokinetic Simulation and Exposure–Response Simulation

Cmin公司 医学 养生 药代动力学 最大值 加药 人口 不利影响 药理学 内科学 泌尿科 环境卫生
作者
Cody J. Peer,Keith T. Schmidt,Oluwatobi Arisa,William J. Richardson,Koosha Paydary,Daniel A. Goldstein,James L. Gulley,William D. Figg,Mark J. Ratain
出处
期刊:The Journal of Clinical Pharmacology [Wiley]
卷期号:63 (6): 672-680 被引量:3
标识
DOI:10.1002/jcph.2203
摘要

Atezolizumab, a humanized monoclonal antibody against programmed cell death ligand 1 (PD-L1), was initially approved in 2016, around the same time that the sponsor published the minimum serum concentration to maintain the saturation of receptor occupancy (6 μg/mL). The initially approved dose regimen of 1200 mg every 3 weeks (q3w) was subsequently modified to 840 mg q2w or 1680 mg q4w through pharmacokinetic simulations. Yet, each standard regimen yields steady-state trough concentrations (CMIN,SS ) far exceeding (≈ 40-fold) the stated target concentration. Additionally, the steady-state area under the plasma drug concentration-time curve (AUCSS ) at 1200 mg q3w was significantly (P = .027) correlated with the probability of adverse events of special interest (AESIs) in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) and, coupled with excess exposure, this provides incentive to explore alternative dose regimens to lower the exposure burden while maintaining an effective CMIN,SS . In this study, we first identified 840 mg q6w as an extended-interval regimen that could robustly maintain a serum concentration of 6 μg/mL (≥99% of virtual patients simulated, n = 1000), then applied this regimen to an approach that administers 2 "loading doses" of standard-interval regimens for a future clinical trial aiming to personalize dose regimens. Each standard dose was simulated for 2 loading doses, then 840 mg q6w thereafter; all yielded cycle-7 CMIN,SS values of >6 μg/mL in >99% of virtual patients. Further, the AUCSS from 840 mg q6w resulted in a flattening (P = .63) of the exposure-response relationship with adverse events of special interest (AESIs). We next aim to verify this in a clinical trial seeking to validate extended-interval dosing in a personalized approach using therapeutic drug monitoring.
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