Genotoxicity of nanomaterials: Refining strategies and tests for hazard identification
Notice bibliographique
Résumé
A workshop addressing strategies for the genotoxicity assessment of nanomaterials (NMs) was held on October 23, 2010 in Fort Worth Texas, USA. The workshop was organized by the Environmental Mutagen Society and the International Life Sciences Institute (ILSI) Health and Environmental Sciences Institute. The workshop was attended by more than 80 participants from academia, regulatory agencies, and industry from North America, Europe and Japan. A plenary session featured summaries of the current status and issues related to the testing of NMs for genotoxic properties, as well as an update on international activities and regulatory approaches. This was followed by breakout sessions and a plenary session devoted to independent discussions of in vitro assays, in vivo assays, and the need for new assays or new approaches to develop a testing strategy for NMs. Each of the standard assays was critiqued as a resource for evaluation of NMs, and it became apparent that none was appropriate without special considerations or modifications. The need for nanospecific positive controls was questioned, as was the utility of bacterial assays. The latter was thought to increase the importance of including mammalian cell gene mutation assays into the test battery. For in-vivo testing, to inform the selection of appropriate tests or protocols, it was suggested to run repeated dose studies first to learn about disposition, potential accumulation, and possible tissue damage. It was acknowledged that mechanisms may be at play that a standard genotoxicity battery may not be able to capture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».