Empirical analysis of BMD metrics in genetic toxicology part I:<i>in vitro</i>analyses to provide robust potency rankings and support MOA determinations
Notice bibliographique
Résumé
Genetic toxicity testing has traditionally been used for hazard identification, with dichotomous classification of test results serving to identify genotoxic agents. However, the utility of genotoxicity data can be augmented by employing dose-response analysis and point of departure determination. Via interpolation from a fitted dose-response model, the benchmark dose (BMD) approach estimates the dose that elicits a specified (small) effect size. BMD metrics and their confidence intervals can be used for compound potency ranking within an endpoint, as well as potency comparisons across other factors such as cell line or exposure duration. A recently developed computational method, the BMD covariate approach, permits combined analysis of multiple dose-response data sets that are differentiated by covariates such as compound, cell type or exposure regime. The approach provides increased BMD precision for effective potency rankings across compounds and other covariates that pertain to a hypothesised mode of action (MOA). To illustrate these applications, the covariate approach was applied to the analysis of published in vitro micronucleus frequency dose-response data for ionising radiations, a set of aneugens, two mutagenic azo compounds and a topoisomerase II inhibitor. The ionising radiation results show that the precision of BMD estimates can be improved by employing the covariate method. The aneugen analysis provided potency groupings based on the BMD confidence intervals, and analyses of azo compound data from cells lines with differing metabolic capacity confirmed the influence of endogenous metabolism on genotoxic potency. This work, which is the first of a two-part series, shows that BMD-derived potency rankings can be employed to support MOA evaluations as well as facilitate read across to expedite chemical evaluations and regulatory decision-making. The follow-up (Part II) employs the combined covariate approach to analyse in vivo genetic toxicity dose-response data focussing on how improvements in BMD precision can impact the reduction and refinement of animal use in toxicological research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».