Editorial: In vitro toxicogenomics (TGx) in hazard and risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
In vitro toxicogenomics (TGx) in hazard and risk assessment Toxicogenomics (TGx) involves the application of transcriptomics to study how cells and organisms respond to environmental and chemical exposures by measuring changes in gene expression.TGx technologies have proven to be valuable tools in human health and environmental risk assessment.Specifically, TGx data provides a wealth of mechanistic insight to support a weight-of-evidence approach when establishing links between exposure and adverse outcomes.Furthermore, short-term in vivo studies using animals as models have supported the derivation of transcriptomic points-of-departure (PODs), i.e., the dose levels expected to lead to chronic adverse outcomes, that serve as surrogates of PODs measured using traditional apical toxicological endpoints in longer-term studies (Thomas et al., 2013;Zhou et al., 2017;Gwinn et al., 2020;Johnson et al., 2020).However, given the concerted international efforts to reduce the use of animals in toxicity testing, it is anticipated that animal studies will become less frequent over time (Kavlock et al., 2018).Thus, there is a pressing need to build confidence in non-animal TGx approaches and promote alternative testing strategies that take advantage of higher throughput in vitro systems.This shift towards New Approach Methodologies (NAMs), including novel in vitro TGx methods, presents an opportunity to accelerate the pace of chemical risk assessment and establish a next-generation risk assessment strategy to protect humans and the environment from emerging chemicals of concern.This Research Topic presents a collection of articles highlighting recent in vitro TGx advancements to establish the utility of both TGx methods and data for hazard and risk assessment.High-throughput transcriptomic biomarkers can predict specific adverse outcomes and establish PODs at which key molecular events occur following exposures.In the studies by Buick et al. and Fortin et al., a previously developed transcriptomic biomarker referred to as TGx-DDI (Li et al., 2015; 2017) was used to classify chemicals tested in human lymphoblastoid TK6 cells as either DNA damage-inducing (DDI) or non-DDI.Buick et al. investigated three anti-infective agents that had conflicting results in previous reports: nitrofurantoin (NIT), metronidazole (MTZ), and novobiocin (NOV).The TGx-DDI biomarker suggested that NIT and MTZ are unlikely to be DDI in human cells, while NOV was classified as DDI consistent with its ability to inhibit DNA topoisomerase II.Similarly, Fortin et al. used TGx-DDI alongside other genotoxicity NAMs in an in vitro only
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 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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,029 |
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 ».