Integrative Metallomics Studies of Toxic Metal(loid) Substances at the Blood Plasma–Red Blood Cell–Organ/Tumor Nexus
Notice bibliographique
Résumé
Globally, an estimated 9 million deaths per year are caused by human exposure to environmental pollutants, including toxic metal(loid) species. Since pollution is underestimated in calculations of the global burden of disease, the actual number of pollution-related deaths per year is likely to be substantially greater. Conversely, anticancer metallodrugs are deliberately administered to cancer patients, but their often dose-limiting severe adverse side-effects necessitate the urgent development of more effective metallodrugs that offer fewer off-target effects. What these seemingly unrelated events have in common is our limited understanding of what happens when each of these toxic metal(loid) substances enter the human bloodstream. However, the bioinorganic chemistry that unfolds at the plasma/red blood cell interface is directly implicated in mediating organ/tumor damage and, therefore, is of immediate toxicological and pharmacological relevance. This perspective will provide a brief synopsis of the bioinorganic chemistry of AsIII, Cd2+, Hg2+, CH3Hg+ and the anticancer metallodrug cisplatin in the bloodstream. Probing these processes at near-physiological conditions and integrating the results with biochemical events within organs and/or tumors has the potential to causally link chronic human exposure to toxic metal(loid) species with disease etiology and to translate more novel anticancer metal complexes to clinical studies, which will significantly improve human health in the 21st century.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».