Novel technologies and an overall strategy to allow hazard assessment and risk prediction of chemicals, cosmetics, and drugs with animal-free methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several alternative methods to replace animal experiments have been accepted by legal bodies. An even larger number of tests are under development or already in use for non-regulatory applications or for the generation of information stored in proprietary knowledge bases. The next step for the use of the different in vitro methods is their combination into integrated testing strategies (ITS) to get closer to the overall goal of predictive "in vitro-based risk evaluation processes." We introduce here a conceptual framework as the basis for future ITS and their use for risk evaluation without animal experiments. The framework allows incorporation of both individual tests and already integrated approaches. Illustrative examples for elements to be incorporated are drawn from the session "Innovative technologies" at the 8th World Congress on Alternatives and Animal Use in the Life Sciences, held in Montreal, 2011. For instance, LUHMES cells (conditionally immortalized human neurons) were presented as an example for a 2D cell system. The novel 3D platform developed by InSphero was chosen as an example for the design and use of scaffold-free, organotypic microtissues. The identification of critical pathways of toxicity (PoT) may be facilitated by approaches exemplified by the MatTek 3D model for human epithelial tissues with engineered toxicological reporter functions. The important role of in silico methods and of modeling based on various pre-existing data is demonstrated by Altamira's comprehensive approach to predicting a molecule's potential for skin irritancy. A final example demonstrates how natural variation in human genetics may be overcome using data analytic (pattern recognition) techniques borrowed from computer science and statistics. The overall hazard and risk assessment strategy integrating these different examples has been compiled in a graphical work flow.
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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 | 0,000 | 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 découle