迈向对Aficamten临床药理学的定量理解：基于药代动力学-心动力学的建模来支持安全性和有效性评估

《CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology》：Towards a Quantitative Understanding of Aficamten Clinical Pharmacology: Pharmacokinetic-Cardiodynamic Modeling to Support Safety and Efficacy

　　摘要

在SEQUOIA-HCM（NCT05186818）的第三阶段研究中，一种新型心肌肌球蛋白抑制剂aficamten在患有梗阻性肥厚型心肌病（oHCM）的参与者中显示出安全性和有效性。通过药代动力学/药效学（PKPD）建模，我们量化了aficamten暴露量与心脏动力学指标（左心室射血分数[LVEF]）和疗效指标（Valsalva动作后的左心室流出道梯度[LVOT-G]）之间的关系，并利用临床试验模拟（CTS）预测了批准后的灵活剂量方案下的心脏动力学表现。aficamten 24小时平均浓度（Cavg,24）与LVEF或LVOT-G之间的PKPD关系得到了很好的量化。LVEF的个体间变异性较低（CV=7.6%），表明在稳定治疗期间，之前的LVEF读数能够很好地预测未来的读数。预计每增加100 ng/mL的Cavg,24，LVEF会下降约2%。LVOT-G的斜率大约是LVEF的10倍，这表明其治疗窗口相对较大。该商业剂量方案允许根据超声心动图结果进行个性化、灵活的剂量调整（每2-8周一次），剂量范围从5毫克到20毫克，每天一次，并可灵活监测维持剂量。CTS显示，在治疗的前6个月内，无论剂量调整频率（每2周、4周、6周或8周），LVOT-G < 30 mmHg和LVEF < 50%的人群进展差异很小，这支持了2-8周的剂量调整窗口。

研究亮点

目前关于这一主题的认知有哪些？

○ 一项第三阶段研究表明，aficamten这一新型心肌肌球蛋白抑制剂在oHCM患者中具有高度的安全性和有效性。这项研究解决了什么问题？

○ 该研究定量探讨了aficamten治疗的关键问题：剂量暴露量与心脏动力学的安全性和疗效指标之间有什么关系？第三阶段的PKPD数据是否支持其在批准后的灵活剂量调整和维持方案中的安全有效使用？这项研究为我们带来了哪些新的认识？

○ 建模显示，aficamten暴露量与心脏动力学安全性（LVEF）和疗效指标（LVOT-G）之间存在一致且可靠的关系。这种关系意味着通过高度灵活的剂量调整（每2-8周一次）和维持剂量（最长每6个月一次）方案，可以在最小化LVEF降低风险的同时保持较高的LVOT-G反应。这些发现可能如何改变药物的发现、开发和/或治疗方式？

○ 这些结果表明，FDA批准的aficamten商业剂量方案能够维持第三阶段观察到的安全有效的心脏动力学效果，并提高oHCM患者的便利性和可及性。

1 引言

Aficamten是一种小型分子心肌肌球蛋白抑制剂（CMI），被开发为用于治疗肥厚型心肌病（HCM）的长期口服药物。Aficamten旨在减少导致HCM病理生理学的过度收缩。与目前许多用于治疗梗阻性肥厚型心肌病（oHCM）的疗法相比，Aficamten通过直接降低心肌过度收缩来发挥作用，从而解决疾病的根本原因。Aficamten的治疗似乎是安全的，不良反应通常较轻且较少见。与mavacamten（首个获批用于症状性oHCM的CMI）相比，Aficamten的清除半衰期较短，药物相互作用较少，因此具有临床优势。SEQUOIA-HCM（NCT05186818）是一项关键的第三阶段研究，评估了aficamten与标准护理疗法相比在24周内的治疗效果。Aficamten或安慰剂以每天5毫克的剂量开始，根据超声心动图测量的左心室射血分数（LVEF）和Valsalva动作后的左心室流出道梯度（LVOT-G）结果，每2周最多可增加5毫克剂量。研究的目的是确定能够将Valsalva动作后的LVOT-G降至<30 mmHg的同时保持LVEF≥50%的最小有效剂量。该试验表明，Aficamten治疗在主要终点（通过心肺运动测试[pVO2]测量的峰值氧摄取量变化）和所有次要终点方面均显示出临床意义显著的改善。对aficamten的暴露量进行了全面的群体药代动力学（PK）分析，结果已单独报告。本报告描述了群体PK衍生的aficamten暴露量与关键心脏动力学指标LVEF或LVOT-G之间关系的量化。这项群体药代动力学-药效学（PKPD）分析解决了两个重要问题：

- Aficamten暴露量与oHCM患者治疗后的纵向心脏动力学安全性（即LVEF）和疗效指标（即LVOT-G）之间存在什么定量关系？
- 基于PKPD的临床试验模拟（CTS）是否支持按照FDA批准的商业aficamten剂量调整方案中的指示，使用灵活的超声心动图频率进行剂量调整？

2 方法

2.1 PKPD模型估计

2.1.1 研究人群

PKPD分析包括了在第二阶段（REDWOOD-HCM）[8]和第三阶段（SEQUOIA-HCM）[7]研究中接受aficamten治疗的所有oHCM患者，这些患者的PK参数来自群体PK分析[5]。在这两项研究中，患者每天接受aficamten或安慰剂治疗，并根据临床站点读数的LVEF和Valsalva动作后的LVOT-G结果定期进行剂量调整。虽然SEQUOIA-HCM也收集了静息LVOT-G数据，但PKPD模型中仅包含了Valsalva动作后的数据，因为这通常被认为是“最坏的情况”，因为它反映了导致oHCM发病率的根本原因——动态梯度，而与静息梯度相比，动态梯度的变异性较低，后者会受到神经激素状态和水分状况的显著影响[9]。REDWOOD-HCM和SEQUOIA-HCM的总治疗持续时间分别为10周和24周。在REDWOOD-HCM中，超声心动图观察在第1天给药前以及第2、4、6和10周给药后2-2.5小时进行。在SEQUOIA-HCM中，第1天给药前以及第2、4、6、8、12、16、20和24周给药后2-2.5小时收集LVEF和LVOT-G数据。在第2、4和6周，aficamten的剂量从5毫克起始剂量逐步调整至最高15毫克（REDWOOD-HCM；队列1和3），或20毫克（SEQUOIA-HCM；队列2），使用算法实现LVOT-G<30 mmHg同时保持LVEF≥50%。第二阶段和第三阶段研究均遵循《赫尔辛基宣言》、国际医学科学组织理事会关于涉及人类的健康相关研究的伦理指南、国际协调良好临床实践指南以及适用的法律和法规；研究获得了相关机构审查委员会和伦理委员会的伦理批准。

2.1.2 分析终点和暴露指标

分析终点包括基于临床站点读数和中心标准化核心实验室读数的LVEF和LVOT-G。站点读数用于指导剂量调整，以促进当天的剂量调整，并反映临床实践；而核心实验室读数作为主要研究终点，因为它们提供了跨研究调查者诊所的标准化解释。正如预期的那样，超声心动图评估方法之间存在显著的相关性[2]。鉴于AFICAMten暴露量在每日给药时的波动较小（在稳态下，给药间隔内的最大血浆浓度仅比最低浓度高16%[5]），PKPD分析选择的暴露指标是PD评估前24小时的群体PK模型估计的平均aficamten浓度（Cavg,24）。

2.1.3 协变量

协变量包括体重、年龄、性别、种族、地区、基线LVEF/LVOT-G、基线NYHA分级、是否同时使用disopyramide或β阻滞剂、研究类型以及测量类型（站点读数 vs. 核心实验室读数）。

2.1.4 建模方法

基于直接作用型CMI的已知药动学（PD）和早期第一阶段临床数据[10]，将PD终点建模为对aficamten暴露量的直接响应；假设在研究时间尺度上，aficamten的PD响应是瞬时的。对LVEF和LVOT-G终点测试了线性或对数线性PK-PD混合效应模型。同时估计了站点读数和实验室读数的终点。根据暴露-响应图（图1）的视觉检查，没有 warranted 使用饱和模型（例如Emax模型）。模型结构通过使用p<0.05的标准来评估模型结构，以识别显著改进，参数估计以及随机效应的组间事后估计和组内残差的分布。为了确保模拟结果的PD值为正， prefer 了対数线性结构。

2.2 临床试验模拟

通过将群体PK模型与LVEF和LVOT-G的PKPD模型以及控制每次访问时剂量水平增加或减少的给药规则联系起来，进行了模拟。进行了三种类型的模拟。首先，进行了第三阶段CTS与SEQUOIA-HCM结果的视觉预测检查，以确认开发的模型可以准确再现第三阶段的结果。其次，进行了固定剂量的稳态模拟，以评估剂量反应。第三，进行了商业剂量方案模拟，以比较基于维持LVEF高于安全阈值同时达到目标LVOT-G的不同实际世界aficamten剂量调整方案。所有模拟都使用了一个包含10,000名参与者的虚拟群体来准确估计LVEF和LVOT-G终点。PK参数使用SEQUOIA-HCM协变量（性别、oHCM状态、第三阶段片剂，不考虑食物影响）和群体PK模型或事后推导的分布进行模拟。PD基线值来自SEQUOIA-HCM群体。PD随机效应从PKPD模型中模拟，LAVOG和LVEF随机效应之间具有事后推导的相关性因子。第三阶段CTS和商业剂量方案模拟附有数值预测检查，其中5%至95%的预测区间基于1000次模拟的结果。稳态模拟的PD参数不确定性通过bootstrap（N=200）提供。

3 方法

3.1 PKPD模型估计

3.1.1 研究人群

PKPD分析包括了在第二阶段（REDWOOD-HCM）[8]和第三阶段（SEQUOIA-HCM）[7]研究中接受aficamten治疗的所有oHCM患者，这些患者的PK参数来自群体PK分析[5]。在这两项研究中，患者每天接受aficamten或安慰剂治疗，并根据超声心动图获得的LVEF和Valsalva动作后的LVOT-G结果定期进行剂量调整。虽然SEQUOIA-HCM也收集了静息LVOT-G数据，但PKPD模型中仅包含了Valsalva动作后的数据，因为这通常被认为是“最坏情况”，因为它反映了oHCM中发病率的主要驱动因素，且其变异性较低，而静息梯度可能会随着神经激素状态和水分状况的变化而显著改变[9]。REDWOOD-HCM和SEQUOIA-HCM的总治疗持续时间分别为10周和24周。在REDWOOD-HCM中，超声心动图观察在给药前的第1天以及给药后的第2、4、6周进行。在SEQUOIA-HCM中，第1天给药前以及给药后的第2、4、6、8、12、16、20和24周进行LVEF和LVOT-G观察。在第2、4和6周，aficamten的剂量从5毫克起始剂量逐步调整至最大15毫克（REDWOOD-HCM；队列1和3），20毫克（SEQUOIA-HCM）或30毫克（REDWOOD-HCM；队列2），使用旨在实现LVOT-G<30 mmHg同时维持LVEF≥50%的算法。第二阶段和第三阶段研究均遵循《赫尔辛基宣言》、国际医学科学组织理事会关于涉及人类的健康相关研究的伦理指南、国际协调良好临床实践指南以及适用的法律和法规；研究获得了相关机构审查委员会和伦理委员会的伦理批准。

3.2 分析终点和暴露指标

分析终点包括基于临床站点读数和中心标准化核心实验室读数的LVEF和LVOT-G。站点读数评估用于指导同日剂量调整，以反映临床实践；而核心实验室读数作为主要研究终点，因为它们提供了跨研究调查者诊所的标准化解释。正如预期的那样，超声心动图评估方法之间存在显著的相关性[2]。鉴于Aficamten暴露量在每日给药时的波动较小（在稳态下，给药间隔内的最大血浆浓度仅比最低浓度高16%[5]），PKPD分析选择的暴露指标是PD评估前24小时的群体PK模型估计的平均aficamten浓度（Cavg,24）。

3.3 协变量

协变量包括体重、年龄、性别、种族、地区、基线LVEF/LVOT-G、基线NYHA分级、是否同时使用disopyramide或β阻滞剂、研究类型以及测量类型（站点读数 vs. 核心实验室读数）。

3.4 建模方法

基于直接作用型CMI的已知药动学和早期第一阶段临床数据[10]，将PD终点建模为对aficamten暴露量的直接响应；假设aficamten的PD响应在研究时间尺度上是瞬时的。对LVEF和LVOT-G终点测试了线性或对数线性PK-PD混合效应模型。同时估计了站点读数和实验室读数的终点。基于暴露-响应图的视觉检查（图1），没有 warrant 使用饱和模型（例如Emax模型）。模型结构通过使用p<0.05的标准来评估模型结构，以识别显著改进，参数估计以及随机效应的组间事后估计和组内残差的分布。为了确保模拟结果的PD值为正，偏好对数线性结构。图1显示了在第二和第三阶段研究（REDWOOD-HCM和SEQUOIA-HCM）中，oHCM患者中aficamten暴露量（Cavg,24）对核心实验室（上）和站点读数（下）的LVOT-G（左）和LVEF（右）的视觉预测检查。Cavg,24表示24小时的平均浓度；LVEF表示左心室射血分数；LVOT-G表示左心室流出道梯度；oHCM表示梗阻性肥厚型心肌病。橙色虚线表示观测数据的第50、5%和95百分位数，数据分为10个区间，并在各区间之间连接。蓝色线条表示基于1000次模拟的模型预测百分位数的对应中位数（实线）和第5至95百分位数（虚线）置信区间。协变量采用逐步方法进行测试。首先测试基线PD值和协变量类型，因为它们是支持模拟所必需的。其他协变量以逐步方式测试，从单变量向前搜索开始。如果使用对数似然标准在p<0.05时认为协变量显著，则将其包括在模型中。如果显著，则还在斜率上测试协变量。模型诊断包括标准的残差诊断图和使用数值和视觉预测检查的模拟诊断。对PD模型进行了bootstrap（N=200）来进行稳态模拟的不确定性分析。

3.2 临床试验模拟

通过将群体PK模型与LVEF和LVOT-G的PKPD模型以及控制访问间剂量水平增减的给药规则链接起来，进行了模拟。进行了三种类型的模拟。首先，进行了第三阶段CTS与SEQUOIA-HCM结果的视觉预测检查，以确认开发的模型能够准确再现第三阶段的结果。其次，进行了固定剂量的稳态模拟，以评估剂量反应。第三，进行了商业剂量方案模拟，以比较基于维持LVEF高于安全阈值同时达到目标LVOT-G的不同实际世界aficamten剂量调整方案。所有模拟都使用了一个包含10,000名参与者的虚拟群体来准确估计LVEF和LVOT-G终点。PK参数使用SEQUOIA-HCM协变量（性别、oHCM状态、第三阶段片剂，不考虑食物影响）和群体PK模型或事后推导的分布进行模拟。PD基线值来自SEQUOIA-HCM群体。PD随机效应从PKPD模型中模拟，LAVOG和LVEF随机效应之间具有事后推导的相关性因子。第三阶段CTS和商业剂量方案模拟伴随着数值预测检查，其中5%至95百分位的预测区间。第三阶段剂量调整方案的SEQUOIA-HCM：接受aficamten治疗的参与者从每天5毫克开始，如果继续符合升级标准，则可以逐步增加剂量至10毫克、15毫克和20毫克；如果不符合升级标准，则保持在当前剂量。在第2、4和6周使用下面描述的LVEF和Valsalva动作后的LVOT-G标准评估剂量升级。模拟进行到第24周。稳态模拟用于评估剂量反应：参与者被分配了一个固定的每天5毫克、10毫克或15毫克的剂量。商业剂量方案：参与者使用与SEQUOIA-HCM相同的剂量范围、频率和个性化调整标准，但模拟了3年（156周），在调整阶段每2、4、6或8周进行一次剂量调整（即在最后一次访问时调整剂量），在维持阶段每6个月进行一次剂量调整（即在最后一次访问时剂量不变）。当LVEF和Valsalva动作后的LVOT-G指标在可接受范围内时，参与者进入维持期；相反，如果指标超出范围，则重新进入调整阶段。场景1近似于SEQUOIA-HCM中使用的剂量调整算法[6]。上述情景1和情景3之间的一个关键区别在于达到最终调整剂量的机会频率和数量：情景1允许频繁但只有3次机会（第2周、第4周和第6周）达到最终调整剂量，而情景3则允许相对较不频繁的间隔（每2-8周），但有无限次机会获得达到最佳心动力平衡的最终剂量水平（LVEF ≥ 50%且Post-Valsalva LVOT-G < 30 mmHg）。情景2并未被提议作为批准后使用的方案。相反，情景2有助于更好地理解aficamten的剂量-反应关系，这直接从SEQUOIA-HCM的PKPD数据中很难得出，因为该研究使用了超声心动图引导的目标剂量调整方法。SEQUOIA-HCM中使用的基于超声心动图的剂量调整标准，以及应用于情景1和情景3的方法如下：

- 任何Post-Valsalva LVOT-G且LVEF < 50%的情况：剂量减少5 mg（调整阶段）
- 任何Post-Valsalva LVOT-G且50% ≤ LVEF < 55%的情况：剂量不变（维持阶段）
- Post-Valsalva LVOT-G < 30 mmHg且LVEF ≥ 55%的情况：剂量不变（维持阶段）
- Post-Valsalva LVOT-G ≥ 30 mmHg且LVEF ≥ 55%的情况：如果当前剂量为5-15 mg，则剂量增加5 mg（调整阶段）；如果当前剂量为20 mg，则剂量不变（维持阶段）

这些模拟使用了现场读取的超声心动图测量数据，以代表在批准后环境中可用于剂量调整和评估患者结果的超声心动图数据类型。在SEQUOIA-HCM和商业剂量方案中，当LVEF < 40%时，允许暂时中断剂量至少7天，然后以较低的剂量重新开始。由于在未定义上限的情况下实施剂量中断存在不确定性，这种复杂性未被包含在CTS中。这种简化被认为是可接受的，因为在SEQUOIA-HCM中只有一名患者的核心实验室读取的LVEF低于40%，而通过现场读取没有观察到这种情况。当适用时，总结了以下终点统计指标：平均LVOT-G和LVEF，以及LVOT-G < 30 mmHg、LVEF < 40%和LVEF < 50%的参与者百分比。

2.3 软件

所有分析均在R（版本4.2.2，http://www.r-project.org/）中完成，使用nlme包进行建模和稳态模拟，以及rxode2包进行临床试验和剂量方案模拟。

3 结果

3.1 PKPD模型开发的关键步骤

对现场读取和核心读取的LVOT-G和LVEF的对数变换值与浓度值的图表显示PKPD关系呈线性，因此选择对数线性PKPD模型作为主要模型结构。核心和现场读取的测量数据被合并为两个模型：一个LVOT-G模型和一个LVEF模型。初步的混合效应测试了截距和斜率的随机效应，导致受试者内变异性（σ）和似然目标函数大幅降低，表明截距和斜率的随机效应解释了大部分变异性。接下来，测试了截距的基线效应，但由于随机效应之间的高度相关性（< -0.99），模型变得不稳定。然后在没有截距随机效应的情况下测试了基线效应；目标函数和σ都降低了，表明基线协变量解释的变异性比截距随机效应更多。对数变换的PD测量值被确定为基线（第0周）测量值（“Base”；θ3）与PD截距（θ1）、测量类型（“Type”=现场读取与核心实验室读取；截距和斜率分别为θ4和θ5）以及Cavg,24（ng/mL）的对数的线性函数。为了进行准确的CTS，包括了受试者间变异性（BSV；ω on η2i）对于PKPD关系的斜率（θ2）的对数，以及受试者内变异性（WSV，包括残差误差和场合间变异性；σ on εij），并被确定为对数加性。区分核心和现场读取的测量数据对于进行准确的CTS非常重要，因为剂量调整决策是基于现场读取的测量数据，而试验终点使用的是核心读取的数据。测试了测量类型，并发现其在LVOT-G的截距（p < 0.001）和斜率（p < 0.05）以及LVEF的截距（p < 0.001）上都是显著的。为了保持一致性，测量类型也保留在LVEF斜率中。这些对数线性的LVOT-G和LVEF模型，以基线和测量类型作为协变量，是两个终点的基础模型。模拟基于每个参与者LVEF和LVOT-G的同时和重复评估来调整剂量。为此，从事后随机效应估计中计算了LVOT-G和LVEF随机效应之间的相关性0.31，用于模拟中的实施。在基础模型的截距和斜率上测试了协变量。基线LVEF和LVOT-G是显著的协变量（p < 0.05），并被包括在最终模型中（表1）。年龄、体重、性别、种族和研究对LVEF模型的斜率或截距有显著影响（p < 0.05）。然而，这些因素未被包括在最终模型中，因为包括这些因素只会略微减少残差变异性，并且这些亚组没有进行模拟。

3.2 Post-Valsalva LVOT-G和LVEF的最终PKPD模型估计

最终PKPD模型是根据183名参与者估计的，其中包括来自REDWOOD-HCM的41名参与者和来自SEQUOIA-HCM的142名参与者。LVEF模型使用2876次测量数据估计，LVOT-G模型使用2880次测量数据估计。对核心实验室读取和现场读取数据的视觉和数值预测检查表明，PKPD模型充分捕捉了观察到的aficamten暴露范围内的PD反应的中心趋势和分布（图1；图S1和表S1）。标准模型拟合优度图分别在图S2和S3中提供。模型估计的参数在表1中提供。PKPD建模揭示了在第二和第三阶段研究中，aficamten Cavg,24与LVOT-G或LVEF之间的一致性和可靠关系。基线核心实验室读取的Post-Valsalva LVOT-G和LVEF测量值分别估计为89.4 mmHg和75.5%。核心实验室读取的Post-Valsalva LVOT-G和LVEF测量值分别估计为每增加164 ng/mL和2219 ng/mL的aficamten Cavg,24时减少一半，表明aficamten暴露的增加会使LVOT-G的降低速度比LVEF快十倍以上。尽管核心实验室读取的LVEF作为aficamten Cavg,24的函数在对数尺度上仅呈精确线性，但在Cavg,24 < 500 ng/mL的范围内（这包括了第二和第三阶段研究观察到的大部分Cavg,24数据），它在线性尺度上几乎是线性的。在这个aficamten暴露范围内，可以预期每增加100 ng/mL的aficamten Cavg,24，核心实验室读取的LVEF会大约减少2%。对于核心实验室读取的LVOT-G和LVEF的对数，PKPD斜率的BSV很高（百分比变异系数：%CV分别为59.6%和75.9%），但总体WSV在对数尺度上低于BSV（%CV分别为49.6%和7.6%）。

4 SEQUOIA-HCM CTS

为了重现oHCM患者中观察到的剂量水平分布、Post-Valsalva LVOT-G和LVEF的时间进程，进行了第三阶段试验（SEQUOIA-HCM）的CTS。使用相同的剂量调整标准和时间表，PKPD模型充分模拟了到第24周的剂量水平进展和最终分布（图S4）。这种方案有效地减少了LVOT-G，同时减轻了试验剂量调整阶段（第0周至第6周）的LVEF下降（图2，表S2和S3）。一旦进入维持期（第8周及以上），整个群体的LVOT-G和LVEF在剩余的24周试验中保持稳定。对核心实验室读取和现场读取的PD测量数据的预测检查（图2，表S2和S3）表明，PKPD模型充分捕捉了24周内观察到的PD反应的中心趋势和分布。在几乎所有采样研究周中，表现出core实验室读取的LVOT-G < 30 mmHg或LVEF < 50%的oHCM参与者的百分比都在CTS的90%预测区间内（表S2和S3）。

4.1 稳态Post-Valsalva LVOT-G和LVEF的群体预测

在第三阶段试验（SEQUOIA-HCM）中，根据每个oHCM参与者的现场读取LVOT-G和LVEF反应调整了aficamten剂量水平，可能使这两种PD测量值的分布趋于正常。为了进一步了解aficamten对LVOT-G和LVEF的真实群体剂量反应，预测了假设的“最坏情况”，即给予固定剂量的aficamten。表2总结了如果所有oHCM参与者都给予固定剂量（0-20 mg）的aficamten达到稳态时的预测LVOT-G和LVEF。提供了LVT-G < 30 mmHg、LVEF < 40%和LVEF < 50%的oHCM参与者的百分比。接受安慰剂的参与者，或接受活性治疗的oHCM参与者的基线PD测量值，可以被视为这种分析中的“0” mg。

4.1 稳态Post-Valsalva LVOT-G和LVEF的群体预测

在第三阶段试验（SEQUOIA-HCM）中，根据每个oHCM参与者的现场读取LVOT-G和LVEF反应调整了aficamten剂量水平，可能使这两种PD测量值的分布趋于正常。为了进一步了解aficamten对LVOT-G和LVEF的真实群体剂量反应，预测了假设的“最坏情况”，即给予固定剂量的aficamten。表2总结了如果所有oHCM参与者都给予固定剂量（0-20 mg）的aficamten达到稳态时的预测LVOT-G和LVEF。剂量水平（mg）

核心实验室读取结果

现场读取结果

LVOT-G（mmHg）

LVOT-G百分比，< 30 mmHg

LVOT-G（mmHg）

LVOT-G百分比，< 30 mmHg

0（基线/安慰剂）

99.8 [97.0, 102.8]

3.6 [2.9, 4.4]

118.6 [114.5, 122.6]

2.0 [1.5, 2.5]

5

66.9 [64.5, 69.2]

16.8 [15.0, 19.1]

77.5 [74.7, 80.3]

12.9 [11.0, 14.9]

10

47.6 [45.6, 50.0]

37.1 [34.3, 40.0]

54.3 [51.6, 57.0]

32.6 [29.5, 36.2]

15

35.2 [33.4, 37.6]

54.6 [50.9, 57.7]

39.6 [37.1, 42.3]

50.5 [46.9, 54.0]

20

27.0 [25.1, 28.9]

67.2 [64.2, 70.1]

29.9 [27.6, 32.0]

63.9 [60.5, 67.1]

核心实验室读取结果

现场读取结果

剂量水平（mg）

LVEF（%）

LVEF百分比，< 40%

LVEF百分比，< 50%

0（基线/安慰剂）

75.7 [75.0, 76.6]

0.0 [0.0, 0.0]

0.0 [0.0, 0.0]

70.1 [69.3, 71.1]

0.0 [0.0, 0.0]

0.0 [0.0, 0.0]

5

72.9 [72.5, 73.5]

0.0 [0.0, 0.0]

0.1 [0.0, 0.2]

67.7 [67.2, 68.4]

0.0 [0.0, 0.0]

0.2 [0.1, 0.4]

10

70.3 [69.8, 71.0]

0.1 [0.0, 0.3]

0.8 [0.4, 1.5]

65.5 [65.0, 66.1]

0.1 [0.0, 0.4]

1.6 [0.9, 2.7]

15

67.9 [67.0, 68.8]

0.6 [0.2, 1.1]

2.8 [1.6, 4.2]

63.4 [62.7, 64.3]

0.7 [0.3, 1.5]

4.6 [3.0, 6.9]

20

65.6 [64.4, 66.8]

1.5 [0.8, 2.7]

5.9 [4.0, 8.2]

61.4 [60.4, 62.5]

1.8 [1.0, 3.3]

9.1 [5.9, 12.3]

注：每次模拟基于10,000名虚拟参与者和200个PKPD自举模型，这些模型考虑了模型不确定性。每次模拟都会计算平均LVOT-G或LVEF值，以及LVOT-G < 30 mmHg、LVEF < 40%或LVEF < 50%的参与者百分比。数据以200个PKPD模型的中位数[第5百分位数，第95百分位数置信区间]形式呈现。缩写说明：LVEF（左心室射血分数）；LVOT-G（左心室流出道梯度）；oHCM（梗阻性肥厚型心肌病）；PD（药效学）；PK（药代动力学）。正如预期的那样，无论核心实验室读取结果与现场读取结果如何，oHCM患者在增加aficamten剂量后获得LVOT-G < 30 mmHg和LVEF < 50%的概率都更高。只有少量的oHCM患者（12.9%–16.8%）在5 mg aficamten剂量时被预测为LVOT-G < 30 mmHg，但在20 mg aficamten剂量时大多数（63.9%–67.2%）被预测为LVOT-G < 30 mmHg。此外，极少数的oHCM患者（0.1%–0.2%）在5 mg aficamten剂量时被预测LVEF < 50%，而在20 mg aficamten剂量时这一比例预计会上升到5.9%–9.1%。

4.2 临床试验模拟

进行了模拟，以确保商业剂量方案能够保持较高的概率实现Valsalva术后LVOT-G < 30 mmHg，并且在oHCM患者中降低LVEF < 50%的发生概率。图3显示了在3年的滴定和维持阶段，aficamten Cavg,24、LVOT-G和LVEF的初始增加随后趋于稳定。表S4和表S5分别提供了3年模拟过程中关键时间点的LVOT-G和LVEF的数值结果。表3提供了FDA批准的aficamten商业剂量方案的详细列表，包括2–8周的剂量滴定窗口。图3和图4分别展示了在3年用药期间，不同aficamten剂量下oHCM患者的比例。

商业剂量方案：模拟了在3年每日用药期间，aficamten Cavg,24和LVOT-G < 30 mmHg以及LVEF < 50%的参与者比例。Cavg,24表示24小时内的平均浓度；LVEF表示左心室射血分数；LVOT-G表示左心室流出道梯度；QXW表示剂量滴定的频率（即每X周滴定一次）。曲线代表在10,000名模拟参与者中的模型预测概率。阴影带表示基于1000次模拟试验的第5至95百分位数预测区间；每次试验由10,000名模拟参与者中的142名参与者组成。

剂量滴定

下次

LVEF（%）

LVOT-G（mmHg）

剂量（mg）

阶段

访问

≥55

≥30

5a至15

增加5 mg

滴定

2至8周

20

无变化

维持

约6个月

< 30

任意

≥50至< 55

任意

约3个月

≥40至< 50

减少5 mg

滴定

2至8周

5

中断≥7天

< 40

任意

中断≥7天

缩写说明：LVEF（左心室射血分数）；LVOT-G（左心室流出道梯度）。

a 所有患者的起始剂量为5 mg。

b 当LVEF ≥ 55%时恢复治疗，并从5 mg的起始剂量重新开始剂量滴定。使用2周、4周、6周或8周的间隔进行第一年的剂量滴定评估，结果显示aficamten Cavg,24在剂量滴定后迅速达到稳态（见图3）。这与oHCM参与者中的群体PK模型估计的80小时半衰期（t?）一致。因此，现场读取的LVOT-G和LVEF测量值对增加的aficamten暴露量有所响应，在52周时，LVOT-G < 30 mmHg的比例为52.4%–53.7%，LVEF < 50%的比例为2.4%–2.7%（见表S4和S5）。在不同剂量滴定频率下，达到LVOT-G < 30 mmHg和维持LVEF < 50%的差异预计很小，并且这些差异应主要限于治疗的最初6个月，这支持商业剂量方案中2至8周剂量滴定窗口的合理性。在商业剂量方案下，LVOT-G和LVEF的值在初始剂量滴定期后似乎很快稳定下来（见图3）。之后，预计达到LVOT-G < 30 mmHg的概率较高（约50%–60%），而LVEF < 50%的发生概率较低（约2%–3%）将得以持续。

5 讨论

Aficamten表现出良好的药代动力学特性，适用于oHCM患者，具有高效、安全且方便使用的特点：其半衰期约为3.3天，允许在停药后快速清除并在剂量滴定后迅速达到稳态。结合低内的和组间药代动力学变异性，可以在给定剂量下获得高度可预测的稳态暴露量。在这项研究中，开发了PKPD模型来定量关联aficamten暴露量与LVEF和Valsalva术后LVOT-G，这些数据来自第2阶段和第3阶段项目中183名接受aficamten治疗的oHCM患者。然后利用这些模型预测在不同剂量滴定频率下达到心脏动力学安全阈值（LVEF < 40%，LVEF < 50%）和疗效阈值（LVOT-G < 30 mmH），以支持FDA批准的aficamten商业剂量方案。模型预测结果（见图1）显示，aficamten暴露量与oHCM患者的LVOT-G或LVEF之间存在一致和可靠的关系。特别是，核心实验室读取的LVEF的对数变异系数（CV%）非常低（表1），表明对特定oHCM患者的先前LVEF测量值可以很好地预测未来在治疗维持阶段的LVEF测量值，从而为临床环境中基于风险的监测策略提供了机会。此外，第3阶段（SEQUOIA-HCM）的研究结果也被PKPD模型准确再现（见图2）：观察到的达到心脏动力学安全性和疗效阈值的学生百分比在所有研究周内都落在模拟的90%预测区间内（见表S2和S3），证实了该模型在临床试验环境中的有效性。基于稳态药代动力学的模型预测表明，如果所有参与者都以5 mg作为起始剂量，达到核心实验室和现场读取的LVEF < 50%的参与者百分比预计非常低（0.1%–0.2%），即使以10 mg作为起始剂量也保持较低（1.6%）。相反，如果所有参与者都接受最大固定剂量20 mg，则核心实验室和现场读取的LVOT-G < 30 mmG的百分比分别为67.2%和63.9%（见表2）。表3提供了FDA批准的aficamten商业剂量方案的详细列表，包括2–8周的剂量滴定窗口和约3或6个月的维持窗口。CTS表明，在剂量滴定后aficamten Cavg,24迅速达到稳态（见图3）。在不同剂量滴定间隔（即每2周、4周、6周或8周）之间，达到LVOT-G < 30 mmHg和LVEF < 50%的差异很小，这支持了每次剂量滴定访问之间2至8周灵活窗口的合理性。尽管在商业剂量方案的所有模拟oHCM患者中，最终的维持阶段必须在最迟32周内达到，但在初始剂量滴定期后，Cavg,24和LVOT-G < 30 mmHg有缓慢且小幅的增加（分别从约50%–60%和约2%–3%）。这种持续的增加在实践中可能不会完全实现，但这主要是由于模型估计的LVOT-G测量值的较高CV%（表1）相对于绝对LVOT-G标准所致，导致少数模拟oHCM患者随机进入一个短暂的剂量上调/维持循环，直到LVOT-G < 30 mmHg得到确定。通过图4展示了在3年用药期间，不同aficamten剂量下oHCM患者的百分比变化情况。大约6个月后，接受5–15 mg aficamten的模拟患者百分比明显减少。这一减少被20 mg剂量下约67%的稳定患者百分比所平衡。在现实生活中，医生可以根据其他因素（如尽管LVOT-G略高于30 mmHg但仍无症状）来决定剂量，并可能在初始6个月滴定期后调整剂量。此模型未考虑医生的判断，这是该工作的一个潜在限制。在20 mg剂量方案中，较高比例的模拟患者和较低的LVEF < 50%预测率表明，对于某些患者来说，起始剂量高于5 mg可能是有益的，因为它可以更快地达到维持剂量。CTS中有两个与FDA批准的商业剂量方案不同的地方值得提及。首先，所有模拟的维持访问频率为每24周（约6个月）。然而，对于LVEF ≥ 50%至< 55%的患者，商业剂量方案建议每3个月进行一次维持性超声心动图监测（见表3），这比每6个月更为保守。根据估计的低LVEF CV%，在当前CTS中，即使维持阶段频率增加到每3个月，预测的LVEF < 50%的风险仍然预期会体现出来。其次，商业剂量方案允许在某些情况下在治疗中断后恢复治疗，而模拟中如果LVEF降至40%以下，则简单地停止治疗。第3阶段（SEQUOIA-HCM）试验中现场读取的LVEF < 50%的发生率支持了这一决定：在5 mg aficamten下，没有oHCM患者的LVEF < 50%，或在10–20 mg aficamten下LVEF < 40%。因此，在批准后的环境中，预计不会出现与CTS结果显著的差异，因为允许短期治疗中断。成功治疗oHCM不仅需要治疗安全有效，而且通常也要方便患者。频繁的超声心动图评估可能会给患者带来挑战，如旅行和日程安排方面的困难。aficamten的商业剂量方案部分设计是为了避免这些挑战，允许灵活的剂量滴定窗口（每2–8周）和在维持治疗期间较少次的评估（每3或6个月）。此处呈现的PKPD和CTS建模结果表明，当患者接受更灵活的商业剂量方案时，aficamten对oHCM患者的既定心脏动力学安全性和疗效特征可以长期维持。作者贡献

J.D.L.和P.G.撰写了手稿；J.D.L.、P.G.、D.L.J.、S.B.H.和S.K.设计了研究；R.W.进行了研究；J.D.L.和R.W.分析了数据。致谢

作者感谢Cytokinetics, Incorporated的Donghong Xu在手稿准备方面的帮助。Engage Scientific Solutions的Andrea Schauenburg PhD提供了编辑支持，该工作由Cytokinetics资助。**资助**

本研究由 Cytokinetics, Incorporated 提供资金。

**利益冲突**

J.D.L.、D.L.J.、S.B.H. 和 S.K. 是 Cytokinetics, Incorporated 的员工及股东。P.G. 在本研究进行期间也是该公司的员工及股东。R.W. 是 Cytokinetics, Incorporated 的签约研究人员。