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Enregistrement W2018571487 · doi:10.1371/journal.pone.0102570

Use of Physiologically-Based Pharmacokinetic Modeling to Simulate the Profiles of 3-Hydroxybenzo(a)pyrene in Workers Exposed to Polycyclic Aromatic Hydrocarbons

2014· article· en· W2018571487 sur OpenAlexaff
Roberto Ortiz, Anne Maı̂tre, Damien Barbeau, Michel Lafontaine, Michèle Bouchard

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du Travail
Mots-clésPhysiologically based pharmacokinetic modellingToxicokineticsPyreneInhalation exposureMetaboliteEnvironmental chemistryChemistryInhalationUrinePharmacokineticsXenobioticExposure assessmentBenzo(a)pyreneToxicologyPharmacologyToxicityOrganic chemistryBiologyStatisticsBiochemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomathematical modeling has become an important tool to assess xenobiotic exposure in humans. In the present study, we have used a human physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) model and an simple compartmental toxicokinetic model of benzo(a)pyrene (BaP) kinetics and its 3-hydroxybenzo(a)pyrene (3-OHBaP) metabolite to reproduce the time-course of this biomarker of exposure in the urine of industrially exposed workers and in turn predict the most plausible exposure scenarios. The models were constructed from in vivo experimental data in rats and then extrapolated from animals to humans after assessing and adjusting the most sensitive model parameters as well as species specific physiological parameters. Repeated urinary voids from workers exposed to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) have been collected over the course of a typical workweek and during subsequent days off work; urinary concentrations of 3-OHBaP were then determined. Based on the information obtained for each worker (BaP air concentration, daily shift hours, tasks, protective equipment), the time courses of 3-OHBaP in the urine of the different workers have been simulated using the PBPK and toxicokinetic models, considering the various possible exposure routes, oral, dermal and inhalation. Both models were equally able to closely reproduce the observed time course of 3-OHBaP in the urine of workers and predicted similar exposure scenarios. Simulations of various scenarios suggest that the workers under study were exposed mainly by the dermal route. Comparison of measured air concentration levels of BaP with simulated values needed to obtain a good approximation of observed time course further pointed out that inhalation was not the main route of exposure for most of the studied workers. Both kinetic models appear as a useful tool to interpret biomonitoring data of PAH exposure on the basis of 3-OHBaP levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,159 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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