Toxicological Evaluation of Complex Mixtures: Prediction and interactions – A Review
Notice bibliographique
Résumé
The evaluation of chemical mixtures is a complex subject and follows several approaches. To strengthen the scientific basis of the toxicology of chemicals mixtures, studies have been carried out to determine the biological concepts and basic formulas of mathematics for the extrapolation of low doses. The extrapolation of these doses should be considered as a key issue in the assessment of potential health risks from exposure to chemical mixtures in the atmosphere, by-products of drinking water disinfection, or in recombinant additives ..., etc. Clearly, the intervention of biologists, biomathematicians and bioengineers in toxicology mixtures is essential for the development of this. Studies on complex mixtures use multidisciplinary knowledge. The risk of complex mixtures remains a challenge. Before the results of the toxicity test can be used to adjust the risk assessment calculations, it is important to assess the chemical composition and to understand the mechanism of chemical interactions observed in animals chronically exposed to low doses of chemical mixtures. The current development of exposure biomarkers allows the assessment of the internal dose of exposure to toxic substances, integrating all the media and pathways of contact, thus allowing a precise assessment of the risk to human health. Finally, it is time to initiate research projects related to this theme, and more particularly to the development of toxicological and eco-toxicological tests, to better study interactions at low doses. This will not only improve scientific knowledge, but also provide essential skills to increase safety against exposure to complex mixtures. A battery of tests seems essential to evaluate the toxic potential of the mixtures, and to better understand the different possible interactions between the substitutes. However, the toxicological and eco-toxicological and risk assessment models appear to be limited by, on the one hand, the non-specificity of the mechanisms of action but at stake, and on the other hand, their lack of representativeness of in vivo effects It would therefore be interesting and desirable for these tests to be better understood, in order to define and interpret the mechanisms of action of the mixtures. This bibliographic review aimed to provide some answers to the central question which is: the nature of the possible interactions between contaminants that can influence their toxicities.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».