Hexabromocyclododecane (HBCD): A case study applying tiered testing for human health risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
Current global efforts are aiming to increase use of mechanistic information in regulatory testing. In tiered testing paradigms, in vitro, in silico, and in vivo studies are employed progressively to identify and classify health hazards, which are then compared against human equivalent doses. We used data from three companion papers on the brominated flame retardant hexabromocyclododecane (HBCD) to conduct a case study on tiered testing. We included ToxCast™ and in vitro-in vivo extrapolation (Tier 1), rat liver transcriptomic (Tier 2), and conventional rat (Tier 3) data. Bioactivity-exposure ratios (BERs) were derived by comparing human administered dose equivalents of the measured effects to Canadian exposure levels. Biological perturbations were highly aligned between Tiers 1/2, and consistent with apical effects in Tier 3. Tier 1 had the smallest BERs, and Tiers 2/3 were similar. The study demonstrates the promise of using physiologically-based pharmacokinetic modeling and mechanistic analyses in a tiered framework to identify pathways through which chemicals exert toxicological effects; however, they also point to some shortcomings associated with in vitro and in silico approaches. Additional case studies of chemicals from multiple classes are required to define optimal tiered screening procedures to reduce future in vivo requirements in health hazard assessments.
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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) | 0,000 | 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 ».