Combined Analysis of Phase I and Phase II Data to Enhance the Power of Pharmacogenetic Tests

International audienceWe show through a simulation study how the joint analysis of data from phase I and phase II studies enhances the power of pharmacogenetic tests in pharmacokinetic (PK) studies. PK profiles were simulated under different designs along with 176 genetic markers. The null scenarios assumed no genetic effect, while under the alternative scenarios, drug clearance was associated to 6 genetic markers randomly sampled in each simulated dataset. We compared penalised regression Lasso and stepwise procedures to detect the associations between empirical Bayes estimates of clearance, estimated by nonlinear mixed effects models, and genetic variants. Combining data from phase I and phase II studies, even sparse, increases the power to identify the associations between genetics and PK due to the larger sample size. Design optimisation brings a further improvement, and we highlight a direct relationship between η-shrinkage and loss of genetic signal

La pharmacométrie

International audienceCette revue scientifiques et techniques en français aborde le thème de la pharmacométrie. La pharmacométrie a été récemment définie comme la science de la pharmacologie clinique quantitative. La pharmacologie étudie l'interaction entre notre organisme et le médicament. Cette interaction recouvre la pharmacocinétique (PK) (ce que notre organisme fait subir au médicament) et la pharmacodynamie (PD) (ce que le médicament fait subir à notre organisme). Cette revue présente tout d'abord le type de données rencontrées en pharmacologie clinique et les modèles dynamiques et statistiques qui sous-tendent l'approche de population. Dans un contexte de modélisation des données, les méthodes d'estimation des paramètres des modèles ainsi que les étapes de construction et de validation de modèles son présentés. Pour finir, les méthodes d'évaluation et d'optimisation des protocoles qui s'appuient sur ces modèles seront présentées avec l'ensemble de ces outils Tout au long de cet article, nous illustrons nos propos par une application à la PK et la PD de la warfarine

La pharmacométrie

International audienceCette revue scientifiques et techniques en français aborde le thème de la pharmacométrie. La pharmacométrie a été récemment définie comme la science de la pharmacologie clinique quantitative. La pharmacologie étudie l'interaction entre notre organisme et le médicament. Cette interaction recouvre la pharmacocinétique (PK) (ce que notre organisme fait subir au médicament) et la pharmacodynamie (PD) (ce que le médicament fait subir à notre organisme). Cette revue présente tout d'abord le type de données rencontrées en pharmacologie clinique et les modèles dynamiques et statistiques qui sous-tendent l'approche de population. Dans un contexte de modélisation des données, les méthodes d'estimation des paramètres des modèles ainsi que les étapes de construction et de validation de modèles son présentés. Pour finir, les méthodes d'évaluation et d'optimisation des protocoles qui s'appuient sur ces modèles seront présentées avec l'ensemble de ces outils Tout au long de cet article, nous illustrons nos propos par une application à la PK et la PD de la warfarine

Modelling the influence of MDR1 polymorphism on digoxin pharmacokinetic parameters.

OBJECTIVES: Digoxin is a well-known probe for the activity of P-glycoprotein. The objective of this work was to apply different methods for covariate selection in non-linear mixed-effect models to study the relationship between the pharmacokinetic parameters of digoxin and the genotype for two major exons located on the multi-drug-resistance 1 (MDR1) gene coding for P-glycoprotein. METHODS: Thirty-two healthy volunteers were recruited in three pharmacokinetic drug interaction studies. The data after a single oral administration of digoxin alone were pooled. All subjects were genotyped for the MDR1 C3435T and G2677T/A genotypes. The concentration-time profile of digoxin was established using 12-16 blood samples taken between 15 min and 72 h after administration. We modelled the pharmacokinetics of digoxin using non-linear mixed-effect models. Parameter estimation was performed using the stochastic approximation EM method (SAEM). We used three methods to select the covariate model: selection from a full model using Wald tests, forward inclusion using the log-likelihood ratio test and model selection using the Bayesian Information Criterion. RESULTS: The three covariate inclusion methods led to the same final model. Carriers of two T alleles for the C3435T polymorphism in exon 26 of MDR1 had a lower apparent volume of distribution than carriers of a C allele. The only other covariate effect was a shorter absorption time-lag in women. CONCLUSION: The apparent volume of distribution of digoxin is lower in TT subjects, probably reflecting differences in bioavailability. Non-linear mixed-effect models can be useful for detecting the influence of covariates on pharmacokinetic parameters

Designing a paediatric study for an antimalarial drug including prior information from adults

International audienceThe objectives of this study were to design a pharmacokinetic (PK) study by using information about adults and evaluate the robustness of the recommended design through a case study of mefloquine. PK data about adults and children were available from two different randomized studies of the treatment of malaria with the same artesunate-mefloquine combination regimen. A recommended design for pediatric studies of mefloquine was optimized on the basis of an extrapolated model built from adult data through the following approach. (i) An adult PK model was built, and parameters were estimated by using the stochastic approximation expectation-maximization algorithm. (ii) Pediatric PK parameters were then obtained by adding allometry and maturation to the adult model. (iii) A D-optimal design for children was obtained with PFIM by assuming the extrapolated design. Finally, the robustness of the recommended design was evaluated in terms of the relative bias and relative standard errors (RSE) of the parameters in a simulation study with four different models and was compared to the empirical design used for the pediatric study. Combining PK modeling, extrapolation, and design optimization led to a design for children with five sampling times. PK parameters were well estimated by this design with few RSE. Although the extrapolated model did not predict the observed mefloquine concentrations in children very accurately, it allowed precise and unbiased estimates across various model assumptions, contrary to the empirical design. Using information from adult studies combined with allometry and maturation can help provide robust designs for pediatric studies

Overview of model-building strategies in population PK/PD analyses: 2002-2004 literature survey.

AIMS: A descriptive survey of published population pharmacokinetic and/or pharmacodynamic (PK/PD) analyses from 2002 to 2004 was conducted and an evaluation made of how model building was performed and reported. METHODS: We selected 324 articles in Pubmed using defined keywords. A data abstraction form (DAF) was then built comprising two parts: general characteristics including article identification, context of the analysis, description of clinical studies from which the data arose, and model building, including description of the processes of modelling. The papers were examined by two readers, who extracted the relevant information and transmitted it directly to a MySQL database, from which descriptive statistical analysis was performed. RESULTS: Most published papers concerned patients with severe pathology and therapeutic classes suffering from narrow therapeutic index and/or high PK/PD variability. Most of the time, modelling was performed for descriptive purposes, with rich rather than sparse data and using NONMEM software. PK and PD models were rarely complex (one or two compartments for PK; E(max) for PD models). Covariate testing was frequently performed and essentially based on the likelihood ratio test. Based on a minimal list of items that should systematically be found in a population PK-PD analysis, it was found that only 39% and 8.5% of the PK and PD analyses, respectively, published from 2002 to 2004 provided sufficient detail to support the model-building methodology. CONCLUSIONS: This survey allowed an efficient description of recent published population analyses, but also revealed deficiencies in reporting information on model building

Recent advances in methodology for clinical trials in small populations : the InSPiRe project

Where there are a limited number of patients, such as in a rare disease, clinical trials in these small populations present several challenges, including statistical issues. This led to an EU FP7 call for proposals in 2013. One of the three projects funded was the Innovative Methodology for Small Populations Research (InSPiRe) project. This paper summarizes the main results of the project, which was completed in 2017. The InSPiRe project has led to development of novel statistical methodology for clinical trials in small populations in four areas. We have explored new decision-making methods for small population clinical trials using a Bayesian decision-theoretic framework to compare costs with potential benefits, developed approaches for targeted treatment trials, enabling simultaneous identification of subgroups and confirmation of treatment effect for these patients, worked on early phase clinical trial design and on extrapolation from adult to pediatric studies, developing methods to enable use of pharmacokinetics and pharmacodynamics data, and also developed improved robust meta-analysis methods for a small number of trials to support the planning, analysis and interpretation of a trial as well as enabling extrapolation between patient groups. In addition to scientific publications, we have contributed to regulatory guidance and produced free software in order to facilitate implementation of the novel methods

Etude de la réponse aux médicaments par la modélisation des relations dose-concentration-effet

Mes travaux s'inscrivent dans le cadre général de la modélisation en pharmacologie. Je m'intéresse à la modélisation de relations entre les doses administrées, les concentrations observées et les effets, bénéfiques ou indésirables, de molécules administrées dans un organisme, afin d'expliquer et prédire l'action des médicaments. Cette discipline joue un rôle grandissant dans le développement de nouveaux médicaments, et fait notamment partie des dossiers d'autorisation de mise sur le marché de toute nouvelle molécule. Mais la modélisation se poursuit bien au-delà lors de la vie du médicament, et la pharmacométrie est encore à l'honneur dans l'analyse des essais cliniques permettant d'explorer de nouvelles populations ou de nouvelles pathologies, dans la surveillance thérapeutique où elle est utilisée pour prédire le meilleur traitement à administrer à un patient, ou dans la pharmacovigilance permettant de surveiller les effets indésirables. Les méthodes statistiques permettant d'analyser les données dans ce contexte reposent principalement sur l'utilisation de modèles à effets mixtes, capables de distinguer un profil moyen d'évolution du système et une variabilité expliquant les différences entre individus. Les modèles utilisés pour décrire le système sont le plus souvent dynamiques (en évolution dans le temps), et non-linéaires dans leurs paramètres. Ces modèles posent donc, comme nous le verrons dans ce travail, de nombreux problèmes méthodologiques. On peut ainsi citer, parmi les questions faisant l'objet à l'heure actuelle de nombreux travaux : les méthodes et algorithmes permettant d'estimer les paramètres de ces modèles ; les stratégies de construction de modèles ; l'évaluation de modèles ; le choix du protocole expérimental et le calcul du nombre de sujets nécessaires ; le traitement de données manquantes ; la nature des données, comme le fait de devoir traiter des données catégorielles ou la combinaison de plusieurs variables d'intérêt dans des modèles à réponses multiples. Cet ouvrage commence par une introduction générale à la pharmacométrie, avec un bref historique et une description des méthodologies utilisées dans cette discipline. Dans ce premier chapitre, je développerai plus en détail les éléments auxquels je me suis particulièrement intéressée. Dans le chapitre suivant, j'exposerai mes travaux en les classant par grandes thématiques. Mes travaux peuvent être regroupés pour la plupart en trois grands thèmes : la modélisation, avec un intérêt particulier pour les données de pharmacogénétique, thème que je développe au travers de collaborations extérieures et du co-encadrement d'une thèse ; l'évaluation de modèles, un sujet sur lequel j'ai co-encadré une thèse et qui continue de faire l'objet de développements auxquels s'intéresse la communauté scientifique ; l'optimisation de protocoles, sujet important au sein de mon unité d'accueil mais pour lequel j'ai également mes propres projets. D'autres projets sont également nés au travers de collaborations diverses. Le troisième chapitre contient les éléments d'appréciation de mon parcours, cursus, intégration dans l'unité et collaborations, ainsi que la liste de publications auxquelles j'ai été associée. Le dernier chapitre du manuscrit donne un bref résumé de 10 articles récents concernant mes trois principales thématiques, et en explicite les messages majeurs ainsi que ma contribution personnelle. Une annexe séparée contient la reproduction de ces 10 articles (non jointe pour des problèmes de copyright)