Understanding the importance of low‐molecular weight (ethylene oxide‐ and propylene oxide‐induced) DNA adducts and mutations in risk assessment: Insights from 15 years of research and collaborative discussions
Notice bibliographique
Résumé
The interpretation and significance of DNA adduct data, their causal relationship to mutations, and their role in risk assessment have been debated for many years. An extended effort to identify key questions and collect relevant data to address them was focused on the ubiquitous low MW N7-alkyl/hydroxyalkylguanine adducts. Several academic, governmental, and industrial laboratories collaborated to gather new data aimed at better understanding the role and potential impact of these adducts in quantifiable genotoxic events (gene mutations/micronucleus). This review summarizes and evaluates the status of dose-response data for DNA adducts and mutations from recent experimental work with standard mutagenic agents and ethylene oxide and propylene oxide, and the importance for risk assessment. This body of evidence demonstrates that small N7-alkyl/hydroxyalkylguanine adducts are not pro-mutagenic and, therefore, adduct formation alone is not adequate evidence to support a mutagenic mode of action. Quantitative methods for dose-response analysis and derivation of thresholds, benchmark dose (BMD), or other points-of-departure (POD) for genotoxic events are now available. Integration of such analyses of genetox data is necessary to properly assess any role for DNA adducts in risk assessment. Regulatory acceptance and application of these insights remain key challenges that only the regulatory community can address by applying the many learnings from recent research. The necessary tools, such as BMDs and PODs, and the example datasets, are now available and sufficiently mature for use by the regulatory community. Environ. Mol. Mutagen. 60: 100-121, 2019. © 2018 The Authors. Environmental and Molecular Mutagenesis published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of Environmental Mutagen Society.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».