A model‐based approach to predict individual weight loss with semaglutide in people with overweight or obesity

赛马鲁肽 超重 减肥 医学 肥胖 人口统计学的 人口 加药 内科学 糖尿病 2型糖尿病 人口学 内分泌学 环境卫生 利拉鲁肽 社会学
作者
Anders Strathe,Deborah B. Horn,Malte Selch Larsen,Domenica Rubino,Rasmus Sørrig,Marie Thi Dao Tran,Sean Wharton,Rune Viig Overgaard
出处
期刊:Diabetes, Obesity and Metabolism [Wiley]
卷期号:25 (11): 3171-3180 被引量:22
标识
DOI:10.1111/dom.15211
摘要

Abstract Aims To determine the relationship between exposure and weight‐loss trajectories for the glucagon‐like peptide‐1 analogue semaglutide for weight management. Materials and Methods Data from one 52‐week, phase 2, dose‐ranging trial (once‐daily subcutaneous semaglutide 0.05–0.4 mg) and two 68‐week phase 3 trials (once‐weekly subcutaneous semaglutide 2.4 mg) for weight management in people with overweight or obesity with or without type 2 diabetes were used to develop a population pharmacokinetic (PK) model describing semaglutide exposure. An exposure‐response model describing weight change was then developed using baseline demographics, glycated haemoglobin and PK data during treatment. The ability of the exposure‐response model to predict 1‐year weight loss based on weight data collected at baseline and after up to 28 weeks of treatment, was assessed using three independent phase 3 trials. Results Based on population PK, exposure levels over time consistently explained the weight‐loss trajectories across trials and dosing regimens. The exposure‐response model had high precision and limited bias for predicting body weight loss at 1 year in independent datasets, with increased precision when data from later time points were included in the prediction. Conclusion An exposure‐response model has been established that quantitatively describes the relationship between systemic semaglutide exposure and weight loss and predicts weight‐loss trajectories for people with overweight or obesity who are receiving semaglutide doses up to 2.4 mg once weekly.
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
开朗豪英完成签到 ,获得积分10
1秒前
蓝景轩辕完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
hiraabb完成签到 ,获得积分10
5秒前
ymxlcfc完成签到 ,获得积分0
8秒前
firewood完成签到,获得积分10
13秒前
PHI完成签到 ,获得积分10
15秒前
美丽凛完成签到 ,获得积分10
16秒前
18秒前
笑观天下完成签到,获得积分10
23秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
lulu发布了新的文献求助20
27秒前
Hello应助dracovu采纳,获得10
28秒前
Reader完成签到 ,获得积分10
29秒前
Jerry完成签到,获得积分10
29秒前
STEMOS完成签到 ,获得积分10
30秒前
zhang568完成签到 ,获得积分10
39秒前
gincle完成签到,获得积分10
39秒前
46秒前
群青完成签到 ,获得积分10
47秒前
55秒前
蓝色完成签到,获得积分10
56秒前
57秒前
在下小李发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
卢西完成签到,获得积分10
1分钟前
dracovu发布了新的文献求助10
1分钟前
健康乐悠悠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Tiantian完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Lucas应助otto12306采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
开心的盼波完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
cepha完成签到 ,获得积分10
1分钟前
忧虑的靖巧完成签到 ,获得积分0
1分钟前
在下小李发布了新的文献求助10
1分钟前
木卫二完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Clinical Epidemiology: The Essentials, 6e 10000
(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
The Graphene Handbook (2019 Edition) 800
Adhesion Science: Principles & Practice 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 600
久松真一著作集〈第5巻〉禅と芸術 500
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 6554154
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8339033
关于积分的说明 17864821
捐赠科研通 5670703
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2939899
邀请新用户注册赠送积分活动 1915770
关于科研通互助平台的介绍 1785125