Toxicity Testing in the 21st Century: Implications for Human Health Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
At the request of the Environmental Protection Agency, the National Research Council (NRC) recently completed a major report entitled Toxicity Testing in the 21st Century: A Vision and a Strategy. The terms of reference for this report were to develop a long-range vision and strategic plan to advance the practices of toxicity testing and human health assessment of environmental agents. The report describes how current and anticipated scientific advances can be expected to transform toxicity testing to permit broader coverage of the universe of potentially toxic chemicals to which humans may be exposed, using more timely and more cost-effective methods for toxicity testing. The report envisages greatly expanded use of high- and medium-throughput in vitro screening assays, computational toxicology, and systems biology, along with other emerging high-content testing methodologies, such as functional genomics and transcriptomics. When fully implemented, the vision will transform the ways toxicity testing and chemical risk assessment are conducted, moving away from measuring apical health endpoints in experimental animals toward identification of significant perturbations of toxicity pathways using in vitro tests in human cells and cell lines. Population-based studies incorporating relevant biomarkers will also be useful in identifying pathway perturbations directly in humans and in interpreting the results of in vitro tests in the context of human health risk assessment. The present article summarizes and extends the NRC report and examines its implications for risk assessment practice.
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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 | 0,070 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».