Preliminary Studies on Validation of Calu-3 Cell Line as a Model for Screening Respiratory Mucosa Irritation and Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
There is need to develop reproducible methods and experimental models for screening mucosal irritation and toxicity for drugs and pharmaceutical excipients. The aim of this study was to validate Calu-3 cell line as a model for screening respiratory irritation and toxicity of drugs and excipients. Eighteen test compounds were selected according to their irritation potential and European Centre for the Validation of Alternative Methods (ECVAM) guidelines. Cell toxicity and irritation was determined using MTT assay. Data analysis and interpretation were done using modified ECVAM approach; where replicate values met acceptance criteria if percent relative standard deviation (RSD) of the raw data is <18%. Compounds with mean relative viability values of 50% and below were classified as irritant (I); those above 50% were non-irritant (NI). At low concentration (0.2% w/v) and 1 h incubation, the Calu-3 cell culture model accurately predicted the toxicity of most test compounds. The specificity of our proposed model (percentage of in vivo non-irritants correctly predicted), concordance (percentage of compounds correctly predicted) and sensitivity (percentage of in vivo irritants correctly predicted) at 0.2% w/v and 60 min exposure were 100%, 72%, and 44%, respectively. In conclusion, the Calu-3 cell line in conjunction with MTT assay appears to be a potentially useful tool for screening drugs and excipients for respiratory mucosa irritation and toxicity. However, as the data reported in this study were solely based on MTT assay, additional studies are needed using other toxicity-/irritation-indicating methods to confirm the observed trend.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».