Eenvoudige allometrische schaling voorspelt farmacokinetiek en doseringskeuze van ADC's in de mens
Een nieuw schalingsmodel gebruikt apendata om de farmacokinetiek van antilichaam-gedragen medicijnconjugaten (ADC's) en hun cytotoxische lading in de mens te voorspellen. Bij evaluatie van negen goedgekeurde ADC's lag de voorspelde klaring binnen twee keer de klinische waarden, terwijl de blootstelling aan de lading voor vier ADC's binnen drie keer de klinische data uitkwam.
De methode vereist minimaal preklinisch onderzoek en biedt oncologen en apothekers een robuust hulpmiddel voor doseringskeuze en risicobeoordeling tijdens de ontwikkeling van nieuwe anticancermiddelen.
Abstract (original)
Antibody-drug conjugates (ADCs) have emerged as promising cancer therapeutics; however, predicting their pharmacokinetics (PK) in humans remains challenging, particularly during early development. Therefore, we aimed to develop a practical translational approach to estimate the human PK profiles of ADCs and their cytotoxic payloads using nonclinical data. PK data from nine FDA and PMDA approved ADCs were analyzed. Allometric scaling (exponent = 1.0) was applied to the PK parameters in monkeys to predict the clearance and volume of distribution in humans, which had a high accuracy (within two-fold of the observed clinical values). Subsequently, compartment models were constructed for four ADCs, and the payload release rate constant (krel) was estimated by fitting the monkey ADC and payload concentration-time profiles. The estimated krel values were then directly applied to simulate human payload concentration-time profiles. The predicted human payload exposures were mostly within three-fold of the clinical data, regardless of differences in the linker type. In conclusion, this study demonstrates the use of a simple, single species scaling method using direct antibody measurements for the robust prediction of ADC and payload PK in humans. Our approach provides novel and efficient dose selection and risk assessment with minimal preclinical data.
Dit artikel is een samenvatting van een publicatie in Drug metabolism and pharmacokinetics. Voor het volledige artikel, alle details en referenties verwijzen wij u naar de oorspronkelijke bron.
Lees het volledige artikelDOI: 10.1016/j.dmpk.2026.101543




