Human Inhalation Exposures to Toluene, Ethylbenzene, and M-Xylene and Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling of Exposure Biomarkers in Exhaled Air, Blood, and Urine
Notice bibliographique
Résumé
Urinary biomarkers of exposure are used widely in biomonitoring studies. The commonly used urinary biomarkers for the aromatic solvents toluene (T), ethylbenzene (E), and m-xylene (X) are o-cresol, mandelic acid, and m-methylhippuric acid. The toxicokinetics of these biomarkers following inhalation exposure have yet to be described by physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling. Five male volunteers were exposed for 6 h in an inhalation chamber to 1/8 or 1/4 of the time-weighted average exposure value (TWAEV) for each solvent: toluene, ethylbenzene, and m-xylene were quantified in blood and exhaled air and their corresponding urine biomarkers were measured in urine. Published PBPK model for parent compounds was used and simulations were compared with experimental blood and exhaled air concentration data. If discrepancies existed, Vmax and Km were optimized. Urinary excretion was modeled using parameters found in literature assuming simply stoichiometric yields from parent compound metabolism and first-order urinary excretion rate. Alternative models were also tested for (1) the possibility that CYP1A2 is the only enzyme implicated in o-cresol and (2) a 2-step model for describing serial metabolic steps for mandelic acid. Models adapted in this study for urinary excretion will be further used to interpret urinary biomarker kinetic data from mixed exposures of these solvents.
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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 ».