Mass or total surface area with aerosol size distribution as exposure metrics for inflammatory, cytotoxic and oxidative lung responses in rats exposed to titanium dioxide nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
There is currently no consensus on the best exposure metric(s) for expressing nanoparticle (NP) dose. Although surface area has been extensively studied for inflammatory responses, it has not been as thoroughly validated for cytotoxicity or oxidative stress effects. Since inhaled NPs deposit and interact with lung cells based on agglomerate size, we hypothesize that mass concentration combined with aerosol size distribution is suitable for NP risk assessment. The objective of this study was to evaluate different exposure metrics for inhaled 5 nm titanium dioxide aerosols composed of small (SA < 100 nm) or large (LA > 100 nm) agglomerates at 2, 7, and 20 mg/m 3 on rat lung inflammatory, cytotoxicity, and oxidative stress responses. We found a significant positive correlation ( r = 0.98, p < 0.01) with the inflammatory reaction, measured by the number of neutrophils and the mass concentration when considering all six (SA + LA) aerosols. This correlation was similar ( r = 0.87) for total surface area. Regarding cytotoxicity and oxidative stress responses, measured by lactate dehydrogenase and 8-isoprostane, respectively, and mass or total surface area as an exposure metric, we observed significant positive correlations only with SA aerosols for both the mass concentration and size distribution ( r > 0.91, p < 0.01), as well as for the total surface area ( r > 0.97, p < 0.01). These data show that mass or total surface area concentrations alone are insufficient to adequately predict oxidant and cytotoxic pulmonary effects. Overall, our study indicates that considering NP size distribution along with mass or total surface area concentrations contributes to a more mechanistic discrimination of pulmonary responses to NP exposure.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».