Critical review of the current and future challenges associated with advanced<i>in vitro</i>systems towards the study of nanoparticle (secondary) genotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
With the need to understand the potential biological impact of the plethora of nanoparticles (NPs) being manufactured for a wide range of potential human applications, due to their inevitable human exposure, research activities in the field of NP toxicology has grown exponentially over the last decade. Whilst such increased research efforts have elucidated an increasingly significant knowledge base pertaining to the potential human health hazard posed by NPs, understanding regarding the possibility for NPs to elicit genotoxicity is limited. In vivo models are unable to adequately discriminate between the specific modes of action associated with the onset of genotoxicity. Additionally, in line with the recent European directives, there is an inherent need to move away from invasive animal testing strategies. Thus, in vitro systems are an important tool for expanding our mechanistic insight into NP genotoxicity. Yet uncertainty remains concerning their validity and specificity for this purpose due to the unique challenges presented when correlating NP behaviour in vitro and in vivo This review therefore highlights the current state of the art in advanced in vitro systems and their specific advantages and disadvantages from a NP genotoxicity testing perspective. Key indicators will be given related to how these systems might be used or improved to enhance understanding of NP genotoxicity.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».