Exploring Indirect Sources of Human Exposure to Perfluoroalkyl Carboxylates (PFCAs): Evaluating Uptake, Elimination, and Biotransformation of Polyfluoroalkyl Phosphate Esters (PAPs) in the Rat
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Perfluorinated carboxylic acids (PFCAs) are ubiquitous in human sera worldwide. Biotransformation of the polyfluoroalkyl phosphate esters (PAPs) is a possible source of PFCA exposure, because PAPs are used in food-contact paper packaging and have been observed in human sera. OBJECTIVES: We determined pharmacokinetic parameters for the PAP monoesters (monoPAPs) and PAP diesters (diPAPs), as well as biotransformation yields to the PFCAs, using a rat model. METHODS: The animals were dosed intravenously or by oral gavage with a mixture of 4:2, 6:2, 8:2, and 10:2 monoPAP or diPAP chain lengths. Concentrations of the PAPs and PFCAs, as well as metabolic intermediates and phase II metabolites, were monitored over time in blood, urine, and feces. RESULTS: The diPAPs were bioavailable, with bioavailability decreasing as the chain length increased from 4 to 10 perfluorinated carbons. The monoPAPs were not absorbed from the gut; however, we found evidence to suggest phosphate-ester cleavage within the gut contents. We observed biotransformation to the PFCAs for both monoPAP and diPAP congeners. CONCLUSIONS: Using experimentally derived biotransformation yields, perfluorooctanoic acid (PFOA) sera concentrations were predicted from the biotransformation of 8:2 diPAP at concentrations observed in human serum. Because of the long human serum half-life of PFOA, biotransformation of diPAP even with low-level exposure could over time result in significant exposure to PFOA. Although humans are exposed directly to PFCAs in food and dust, the pharmacokinetic parameters determined here suggest that PAP exposure should be considered a significant indirect source of human PFCA contamination.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».