Optimization of new anticancer drugs clinical developement by pharmacokinetic and pharmacodynamic modelling of preclinical data

L’amélioration du développement du médicament est un véritable défi et ceci encore plus dans le domaine de l’oncologie dans lequel le besoin d’avoir de nouvelles alternatives thérapeutiques est primordial. De plus, on note que le taux d’approbation des nouveaux anticancéreux après leur entrée en phase 1 fait partie des plus bas taux de toutes les aires thérapeutiques. De ce fait, ce processus doit être amélioré et l’utilisation de nouvelles approches faisant le lien entre développement préclinique et clinique par anticipation des propriétés pharmacocinétiques et d’efficacité pourrait être une perspective intéressante.L’objectif de ce travail est l’élaboration de stratégies basées sur la modélisation mathématique de données précliniques in vivo et in vitro afin d’anticiper le comportement chez l’homme d’un nouvel inhibiteur de bcl-2 développé par les Laboratoires Servier pour soutenir le développement clinique. Ce projet a été mené suivant différentes étapes :Premièrement, un modèle semi-mécanistique décrivant le mode d’action de la molécule a été établi chez la souris.Une stratégie d’extrapolation inter-espèces des caractéristiques PK utilisant la modélisation PBPK a été effectuée afin d’anticiper les profils temps-concentration chez l’homme.Des stratégies d’extrapolation de la partie PD basées sur différentes hypothèses ont été proposées pour prédire une efficacité chez l’homme et des doses à tester lors de l’étude clinique.Les prédictions obtenues ont ainsi été comparées aux résultats cliniques issus de la première étude réalisée chez l’homme confirmant le caractère utile de telles approches et la supériorité des stratégies bâties à l’aide de concepts semi-mécanistiques par rapport aux approches plus empiriques.Ce projet souligne donc le grand intérêt d’élaborer des approches translationnelles inter-espèces durant le développement du médicament et pourrait favoriser leur utilisation afin d’accélérer le développement de nouvelles entités, diminuant ainsi les risques d’échecs ainsi que les coûts financiersImprovement of drug development is a very challenging question and even more in the field of oncology wherein the need for new medicines is crucial. In addition, the rate of approval for anticancer drugs after entry in phase I clinical trial was reported as one of the lowest of all therapeutic areas. Thereby, this process has to be improved, and the use of new approaches fulfilling the gap between preclinical and clinical settings by anticipating human pharmacokinetics and efficacy could be an interesting solution.The work is focused on the building of strategies based on mathematical modeling of in vivo and in vitro preclinical data to anticipate the behavior of a new bcl-2 inhibitor developed by Servier laboratories in human to support clinical development. This project was elaborated following different steps:Firstly, a semi-mechanistic relationship was established in mice to describe the mechanism of action of the compound.PK extrapolation strategy using PBPK modeling was performed to anticipate human concentration-time profiles.PD extrapolation strategies based on different assumptions were proposed to predict human efficacy and doses to be tested in clinical trial.Predictions obtained were consequently compared to clinical results from a First in Human study confirming the usefulness of such approaches and the superiority of mechanism-based strategies compared to more empirical approaches.Therefore, this project highlights the large interest of elaborating interspecies translational approaches during drug development and could promote their use to accelerate new entities development, decreasing the risks of failure and financial costs

Application de l'approche de population en préclinique (comparaison des logiciels Nonmem et Phoenix NLME )

AIX-MARSEILLE2-BU Pharmacie (130552105) / SudocSudocFranceF

Model-Based Adaptive Optimal Design (MBAOD) Improves Combination Dose Finding Designs : an Example in Oncology

Design of phase 1 combination therapy trials is complex compared to single therapy trials. In this work, model-based adaptive optimal design (MBAOD) was exemplified and evaluated for a combination of paclitaxel and a hypothetical new compound in a phase 1 study to determine the best dosing regimen for a phase 2 trial. Neutropenia was assumed as the main toxicity and the dose optimization process targeted a 33% probability of grade 4 neutropenia and maximal efficacy (based on preclinical studies) by changing the dose amount of both drugs and the dosing schedule for the new drug. Different starting conditions (e.g., initial dose), search paths (e.g., maximal change in dose intensity per step), and stopping criteria (e.g., "3 + 3 rule") were explored. The MBAOD approach was successfully implemented allowing the possibility of flexible designs with the modification of doses and dosing schedule throughout the trial. The 3 + 3 rule was shown to be highly conservative (selection of a dosing regimen with at least 90% of the possible maximal efficacy in less than 21% of the cases) but also safer (selection of a toxic design in less than 2% of the cases). Without the 3 + 3 rule, better performance was observed (&gt;67% of selected designs were associated with at least 90% of possible maximal efficacy) while the proportion of DLTs per trial was similar. Overall, MBAOD is a promising tool in the context of dose finding studies of combination treatments and was showed to be flexible enough to be associated with requirements imposed by clinical protocols.Correction in:  AAPS JOURNAL, Volume:20, Issue:3, Article Number:55, DOI:10.1208/s12248-018-0218-5</p