非小细胞肺癌患者PD-L1抑制剂和Nab紫杉醇的剂量方案优化：定量系统药理学分析

分类： 医学、药学 >> 药学 提交时间： 2022-12-26

Chen-yu Wang Di-hong Yang Xiao-min Niu Lu Han Wen Wang Roman Filimonov Sajid Ali Shah Xin-yang Weng Zheng Jiao

摘要： 目的：在非小细胞肺癌患者中，免疫检查点抑制剂联合化疗方案比传统化疗方案为患者提供了更多获益。然而，依然有部分患者无法得到获益，存在着免疫耐受的现象。临床可测量的生物标志物是预测临床结果和优化剂量策略所必需的。本研究旨在通过定量系统药理学（QSP）研究可获得的生物标志物，这些生物标志物可以预测非小细胞肺癌患者的临床结果，并优化atezolizumab和nab紫杉醇联合治疗的给药策略。 方法：使用MATLAB中的SimBiology工具箱，基于已发表的三阴性乳腺癌QSP模型开发该模型。利用该模型，我们生成了一个虚拟患者队列以进行虚拟临床试验模拟，并使用来自真实临床试验（IMpower131）的数据进行模型校准和验证。 结果：最终QSP模型预测与临床报告的疗效终点一致。患者的肿瘤中基线CD8+和CD4+T细胞密度与临床获益显著相关。Roc分析进一步揭示了它们作为联合治疗方案的预测生物标志物的潜力。虚拟临床试验模拟显示，将nab紫杉醇剂量从100 mg/m2降至75 mg/m2将导致ORR降低，但依然高于atezolizumab单药治疗。三种atezolizumab给药策略联合nab紫杉醇显示出相似的疗效。 结论：本研究提供了一个QSP模型，可用于生成虚拟患者队列并进行虚拟临床试验。我们的研究结果证明了它在预测免疫疗法和化疗的疗效、识别预测性生物标志物以及指导未来临床试验设计方面的潜力。

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