A physiologically-based algorithm for predicting internal dose of inhaled toluene: applications for high dose to low dose and rodent to human extrapolations
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to develop a physiologically-based algorithm for predicting the steady-state internal dose of inhaled volatile organic chemicals (VOCs) in rats and humans at various exposure concentrations, using toluene as the model chemical. This was accomplished by the systematic development of the solution to the set of equations constituting pulmonary uptake and metabolic clearance, including the consideration of dose-dependent change in the free concentration of chemical at the metabolizing site (liver). The resulting algorithm, based on critical determinants of the internal dose during chronic exposure to VOCs (i.e., alveolar ventilation rate, blood flow rate to liver, blood:air partition coefficient, maximal velocity of metabolism, Michaelis affinity constant and free concentration of chemical at the metabolizing site) provides predictions of dose metrics (i.e., arterial blood concentration and rate of amount metabolized) identical to those of the full-fledged PBPK models. The algorithm was then applied to conduct high dose to low dose and rodent to human extrapolations of internal dose of inhaled toluene. The physiologically-based algorithm, developed in this study, for the first time facilitates the direct computation of steady-state internal dose for a variety of exposure concentrations of toluene, by consistently accounting for the non-linear processes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».