Population Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling for the Human Lactational Transfer of PCB-153 with Consideration of Worldwide Human Biomonitoring Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One of the most serious human health concerns related to environmental contamination with polychlorinated biphenyls (PCBs) is the presence of these chemicals in breast milk. OBJECTIVES: We developed a physiologically based pharmacokinetic model of PCB-153 in women, and predict its transfer via lactation to infants. The model is the first human, population-scale lactational model for PCB-153. Data in the literature provided estimates for model development and for performance assessment. METHODS: We used physiologic parameters from a cohort in Taiwan and reference values given in the literature to estimate partition coefficients based on chemical structure and the lipid content in various body tissues. Using exposure data from Japan, we predicted acquired body burden of PCB-153 at an average childbearing age of 25 years and compared predictions to measurements from studies in multiple countries. We attempted one example of reverse dosimetry modeling using our PBPK model for possible exposure scenarios in Canadian Inuits, the population with the highest breast milk PCB-153 level in the world. RESULTS: Forward-model predictions agree well with human biomonitoring measurements, as represented by summary statistics and uncertainty estimates. CONCLUSION: The model successfully describes the range of possible PCB-153 dispositions in maternal milk, suggesting a promising option for back-estimating doses for various populations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».