DNA-Reactive Carcinogens: Mode of Action and Human Cancer Hazard
Notice bibliographique
Résumé
It has been known for decades that mutagenicity plays an important role in the activity of most carcinogens. This mutagenicity can result from direct damage to DNA through a chemical being DNA reactive or from indirect effects, such as through the production of oxygen radicals that then react with DNA. This article presents a set of key events whereby DNA reactivity initiates the process of carcinogenicity that leads to the subsequent mutation induction and enhanced cell proliferation that ultimately results in tumor development. This set of key events for DNA-reactive chemicals was applied to two case studies (aflatoxin B1 and dichloromethane) with the aim of assessing the utility of the Human Relevance Framework (HRF) for this class of chemicals. The conclusions were that the HRF was a viable approach for the use of mechanistic data for DNA-reactive chemicals obtained from both laboratory animals and human cells in vivo and in vitro for predicting human carcinogenicity. In the case of aflatoxin B1, the HRF could be used to predict that carcinogenicity in humans was a likely outcome. In contrast, the HRF predicted that the human carcinogenic potential of dichloromethane was at best less likely than in rodents; this conclusion was supported by the available epidemiological data.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».