Organ Culture System for Assessing the Toxicity of Intraocular Treatment Excipients and Pharmaceuticals
Notice bibliographique
Résumé
As the leading cause of blindness, cataracts are a significant burden for the tens of millions of people affected globally by this condition. Chemical exposures, among other environmental factors, are an established cause of cataracts. Ocular toxicity testing can assess whether pharmaceuticals and their components may contribute to lens damage that may lead to cataracts or aid the treatment of cataracts. In vitro studies and in vivo animal testing can be used for assessing the safety of chemicals prior to clinical studies. The Draize test-the current in vivo standard for ocular toxicity and irritancy testing-has been criticized for lack of sensitivity and objective measurements of determining ocular toxicity. In vitro cell-based assays are limited as cell cultures cannot appropriately model an intact functional lens. The method described here is a sensitive in vitro alternative to animal testing, designed to evaluate the response of the intact bovine lens to treatment at both the cellular activity level and for overall refractive performance. The non-toxic reagent resazurin is metabolized in proportion to the level of cell activity. The lens laser-scanner assay measures the ability of the lens to refract incident beams of light to a single point with minimal error, directly relevant to its natural function. The method may be used to determine both acute and delayed changes in the lens, as well as the recovery of the lens from chemical or environmental exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».