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Enregistrement W3032195143 · doi:10.1186/s12989-020-00344-4

Adverse outcome pathways as a tool for the design of testing strategies to support the safety assessment of emerging advanced materials at the nanoscale

2020· review· en· W3032195143 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueParticle and Fibre Toxicology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeHealth CanadaEuropean Commission
Mots-clésAdverse Outcome PathwayOutcome (game theory)Materials scienceNanotechnologyComputer scienceMedicineComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toxicity testing and regulation of advanced materials at the nanoscale, i.e. nanosafety, is challenged by the growing number of nanomaterials and their property variants requiring assessment for potential human health impacts. The existing animal-reliant toxicity testing tools are onerous in terms of time and resources and are less and less in line with the international effort to reduce animal experiments. Thus, there is a need for faster, cheaper, sensitive and effective animal alternatives that are supported by mechanistic evidence. More importantly, there is an urgency for developing alternative testing strategies that help justify the strategic prioritization of testing or targeting the most apparent adverse outcomes, selection of specific endpoints and assays and identifying nanomaterials of high concern. The Adverse Outcome Pathway (AOP) framework is a systematic process that uses the available mechanistic information concerning a toxicological response and describes causal or mechanistic linkages between a molecular initiating event, a series of intermediate key events and the adverse outcome. The AOP framework provides pragmatic insights to promote the development of alternative testing strategies. This review will detail a brief overview of the AOP framework and its application to nanotoxicology, tools for developing AOPs and the role of toxicogenomics, and summarize various AOPs of relevance to inhalation toxicity of nanomaterials that are currently under various stages of development. The review also presents a network of AOPs derived from connecting all AOPs, which shows that several adverse outcomes induced by nanomaterials originate from a molecular initiating event that describes the interaction of nanomaterials with lung cells and involve similar intermediate key events. Finally, using the example of an established AOP for lung fibrosis, the review will discuss various in vitro tests available for assessing lung fibrosis and how the information can be used to support a tiered testing strategy for lung fibrosis. The AOPs and AOP network enable deeper understanding of mechanisms involved in inhalation toxicity of nanomaterials and provide a strategy for the development of alternative test methods for hazard and risk assessment of nanomaterials.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle