Pharmacokinetic–pharmacodynamic modeling of maintenance therapy for childhood acute lymphoblastic leukemia

甲氨蝶呤 药效学 药代动力学 医学 维持疗法 药理学 巯基嘌呤 白血病 重症监护医学 肿瘤科 化疗 内科学
作者
Agnes Gebhard,Patrick Lilienthal,Markus Metzler,Manfred Rauh,Sebastian Säger,Kjeld Schmiegelow,Linea Natalie Toksvang,Jakob Zierk
出处
期刊:Scientific Reports [Springer Nature]
卷期号:13 (1) 被引量:3
标识
DOI:10.1038/s41598-023-38414-0
摘要

Abstract In the treatment of childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL), current protocols combine initial high-dose multiagent chemotherapy with prolonged oral therapy with 6-mercaptopurine (6MP) and low-dose methotrexate (MTX) maintenance therapy. Decades of research on ALL treatment have resulted in survival rates of approximately 90%. However, dose-response relationships vary widely between patients and insight into the influencing factors, that would allow for improved personalized treatment management, is insufficient. We use a detailed data set with measurements of thioguanine nucleotides and MTX in red blood cells and absolute neutrophil count (ANC) to develop pharmacokinetic models for 6MP and MTX, as well as a pharmacokinetic–pharmacodynamic (PKPD) model capable of predicting individual ANC levels and thus contributing to the development of personalized treatment strategies. Here, we show that integrating metabolite measurements in red blood cells into the full PKPD model improves results when less data is available, but that model predictions are comparable to those of a fixed pharmacokinetic model when data availability is not limited, providing further evidence of the quality of existing models. With this comprehensive model development leading to dynamics similar to simpler models, we validate the suitability of this model structure and provide a foundation for further exploration of maintenance therapy strategies through simulation and optimization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
Gyy完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
刚刚
上官若男应助hu970采纳,获得10
刚刚
1秒前
妮儿发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Aile。完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
霹雳游侠完成签到,获得积分10
3秒前
hjj发布了新的文献求助10
5秒前
gg完成签到,获得积分10
5秒前
狂野觅云发布了新的文献求助10
5秒前
坚强的广山应助iRan采纳,获得200
5秒前
5秒前
余姚发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
哈哈发布了新的文献求助10
5秒前
洛尚发布了新的文献求助10
6秒前
ccc发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
潦草发布了新的文献求助10
7秒前
fighting完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
源源源完成签到 ,获得积分10
8秒前
HEIKU应助鲤鱼凛采纳,获得10
8秒前
luca完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
handsomecat完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
神勇的雅香应助gms采纳,获得10
9秒前
眯眯眼的衬衫应助cleva采纳,获得10
9秒前
激动的一手完成签到,获得积分10
9秒前
怕黑的海豚关注了科研通微信公众号
9秒前
艺玲发布了新的文献求助10
10秒前
irisjlj完成签到,获得积分10
11秒前
刘帅帅发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527699
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107752
关于积分的说明 9286499
捐赠科研通 2805513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539954
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709759