Assessment of the predictive capacity of a physiologically based kinetic model using a read-across approach
Notice bibliographique
Résumé
With current progress in science, there is growing interest in developing and applying Physiologically Based Kinetic (PBK) models in chemical risk assessment, as knowledge of internal exposure to chemicals is critical to understanding potential effects in vivo. In particular, a new generation of PBK models is being developed in which the model parameters are derived from in silico and in vitro methods. To increase the acceptance and use of these "Next Generation PBK models", there is a need to demonstrate their validity. However, this is challenging in the case of data-poor chemicals that are lacking in kinetic data and for which predictive capacity cannot, therefore, be assessed. The aim of this work is to lay down the fundamental steps in using a read across framework to inform modellers and risk assessors on how to develop, or evaluate, PBK models for chemicals without in vivo kinetic data. The application of a PBK model that takes into account the absorption, distribution, metabolism and excretion characteristics of the chemical reduces the uncertainties in the biokinetics and biotransformation of the chemical of interest. A strategic flow-charting application, proposed herein, allows users to identify the minimum information to perform a read-across from a data-rich chemical to its data-poor analogue(s). The workflow analysis is illustrated by means of a real case study using the alkenylbenzene class of chemicals, showing the reliability and potential of this approach. It was demonstrated that a consistent quantitative relationship between model simulations could be achieved using models for estragole and safrole (source chemicals) when applied to methyleugenol (target chemical). When the PBK model code for the source chemicals was adapted to utilise input values relevant to the target chemical, simulation was consistent between the models. The resulting PBK model for methyleugenol was further evaluated by comparing the results to an existing, published model for methyleugenol, providing further evidence that the approach was successful. This can be considered as a "read-across" approach, enabling a valid PBK model to be derived to aid the assessment of a data poor chemical.
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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 ».