Mechanistic Skin Modeling of Plasma Concentrations of Sunscreen Active Ingredients Following Facial Application
Notice bibliographique
Résumé
Sunscreen products constitute two distinct categories. Recreational sunscreens protect against high-intensity, episodic sun exposure, often applied over the entire body. In contrast, facial sunscreen products are designed for sub-erythemal, low-intensity daily sun exposure. Such different exposures necessitate distinctive product safety assessments. Building on earlier methods for predicting dermal disposition, a mechanistic model was developed to simulate plasma concentrations of seven organic sunscreen active ingredients: avobenzone, ensulizole, homosalate, octinoxate, octisalate, octocrylene, and oxybenzone, following facial application. In vitro permeation testing (IVPT) was performed with two different vehicles using a subset of the UV filters. These IVPT results, in addition to previously published IVPT data and published in vivo Maximal Usage Trial (MUsT) data for the UV filters, were used to train the mechanistic dermal model via a Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. An external validation of the trained model with real-world in vivo datasets demonstrated that the model's predicted UV filter plasma concentrations align well with experimental measurements and capture the observed inter-individual variability. Predictions of steady-state UV filter plasma concentrations under facial application scenarios at 5% concentration and at the maximal allowable concentrations were then generated by the trained model. Oxybenzone had the greatest predicted plasma concentration following facial application. Homosalate and octisalate predictions had high uncertainty associated with the absence of data. Several application scenarios pertaining to avobenzone, ensulizole, octocrylene and octinoxate were identified in which median plasma concentration levels were at 0.5 ng/ml or below when applied in the recreational or facial product. Model limitations include uncertainty in vehicle/water partitioning, formulation metamorphosis, and UV filter systemic clearance, all of which can be refined with additional data. For UV filters, limiting exposure to facial application reduces human safety concerns based on FDA established thresholds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».