An assessment of the impact of multi‐route co‐exposures on human variability in toxicokinetics: A case study with binary and quaternary mixtures of volatile drinking water contaminants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to assess the impact of multi‐route co‐exposures to chemicals on interindividual variability in toxicokinetics. Probabilistic physiologically based pharmacokinetic multi‐route interaction models were developed for adults and four younger subpopulations. Drinking water‐mediated multi‐route exposures were simulated for benzene alone or in co‐exposure with toluene, ethylbenzene and m‐xylene, for trichloroethylene or vinyl chloride (VC), alone and in mixture. These simulations were performed for “low” and “high” exposure scenarios, involving respectively the US EPA's short‐term drinking water health advisories, and 10 times these advisory values. Distributions of relevant internal dose metrics for benzene, trichloroethylene and VC were obtained using Monte Carlo simulations. Intergroup variability indexes (VI) were computed for the “low” (VI L ) and “high” (VI H ) exposure scenarios, as the ratio between the 95th percentile in each subpopulation over the median in adults. Thus, for benzene, parent compound's area under the curve‐based VI L for single exposures vs. co‐exposures correspondingly varied between 1.7 (teenagers) and 2.8 (infants) vs. 1.9 and 3.1 respectively. VI H varied between 2.5 and 3.5 vs. 2.9 and 4.1. Inversely, VI L and VI H for the amount of benzene metabolized via CYP2E1 pathway decreased in co‐exposure compared to single exposure. For VC and trichloroethylene, similar results were obtained for the “high” exposure, but “low” co‐exposures did not impact the toxicokinetics of individual substances. In conclusion, multi‐route co‐exposures can have an impact on the toxicokinetics of individual substances, but to an extent, that does not seem to challenge the default values attributed to the factors deemed at reflecting interindividual or child/adult differences in toxicokinetics.
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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) | 0,000 | 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 ».