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Enregistrement W4281985629 · doi:10.1016/j.mrgentox.2022.503503

A comparison of the lowest effective concentration in culture media for detection of chromosomal damage in vitro and in blood or plasma for detection of micronuclei in vivo

2022· article· en· W4281985629 sur OpenAlexaff
David Kirkland, James Whitwell, Robert Smith, Kiyohiro Hashimoto, Zhiying Ji, Julia Kenny, Naoki Koyama, David P. Lovell, Hans‐Jörg Martus, Krista Meurer, Daniel J. Roberts, Akira Takeiri, Yoshifumi Uno, Bas‐jan van der Leede, Paul A. White, Andreas Zeller

Notice bibliographique

RevueMutation Research/Genetic Toxicology and Environmental Mutagenesis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronucleus testIn vivoGenotoxicityMicronucleusClastogenIn vitroPharmacologyChemistryToxicologyBiologyToxicityGeneticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is often assumed that genotoxic substances will be detected more easily by using in vitro rather than in vivo genotoxicity tests since higher concentrations, more cytotoxicity and static exposures can be achieved. However, there is a paucity of data demonstrating whether genotoxic substances are detected at lower concentrations in cell culture in vitro than can be reached in the blood of animals treated in vivo. To investigate this issue, we compared the lowest concentration required for induction of chromosomal damage in vitro (lowest observed effective concentration, or LOEC) with the concentration of the test substance in blood at the lowest dose required for biologically relevant induction of micronuclei in vivo (lowest observed effective dose, or LOED). In total, 83 substances were found for which the LOED could be identified or estimated, where concentrations in blood and micronucleus data were available via the same route of administration in the same species, and in vitro chromosomal damage data were available. 39.8 % of substances were positive in vivo at blood concentrations that were lower than the LOEC in vitro, 22.9 % were positive at similar concentrations, and 37.3 % of substances were positive in vivo at higher concentrations. Distribution analysis showed a very wide scatter of > 6 orders of magnitude across these 3 categories. When mode of action was evaluated, the distribution of clastogens and aneugens across the 3 categories was very similar. Thus, the ability to detect induction of micronuclei in bone marrow in vivo regardless of the mechanism for micronucleus induction, is clearly not solely determined by the concentration of test substance which induced chromosomal damage in vitro.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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