MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390974211 · doi:10.2196/50300

Novel Strategy to Assess the Neurotoxicity of Organic Solvents Such as Glycol Ethers: Protocol for Combining In Vitro and In Silico Methods With Human-Controlled Exposure Experiments

2024· article· en· W4390974211 sur OpenAlexvenueno aff
Nancy B. Hopf, Laura Suter‐Dick, Jörg Huwyler, Myriam Borgatta, Lucie Hegg, David Pamies, H Paschoud, Ramya Deepthi Puligilla, Elena Reale, Sophie Werner, Marie‐Gabrielle Zurich

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSwiss Centre for Applied Human Toxicology
Mots-clésIn silicoProtocol (science)In vitroNeurotoxicityPharmacologyChemistryComputer scienceComputational biologyCombinatorial chemistryMedicineOrganic chemistryBiologyBiochemistryToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chemicals are not required to be tested systematically for their neurotoxic potency, although they may contribute to the development of several neurological diseases. The absence of systematic testing may be partially explained by the current Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Test Guidelines, which rely on animal experiments that are expensive, laborious, and ethically debatable. Therefore, it is important to understand the risks to exposed workers and the general population exposed to domestic products. In this study, we propose a strategy to test the neurotoxicity of solvents using the commonly used glycol ethers as a case study. OBJECTIVE: This study aims to provide a strategy that can be used by regulatory agencies and industries to rank solvents according to their neurotoxicity and demonstrate the use of toxicokinetic modeling to predict air concentrations of solvents that are below the no observed adverse effect concentrations (NOAECs) for human neurotoxicity determined in in vitro assays. METHODS: The proposed strategy focuses on a complex 3D in vitro brain model (BrainSpheres) derived from human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs). This model is accompanied by in vivo, in vitro, and in silico models for the blood-brain barrier (BBB) and in vitro models for liver metabolism. The data are integrated into a toxicokinetic model. Internal concentrations predicted using this toxicokinetic model are compared with the results from in vivo human-controlled exposure experiments for model validation. The toxicokinetic model is then used in reverse dosimetry to predict air concentrations, leading to brain concentrations lower than the NOAECs determined in the hiPSC-derived 3D brain model. These predictions will contribute to the protection of exposed workers and the general population with domestic exposures. RESULTS: The Swiss Centre for Applied Human Toxicology funded the project, commencing in January 2021. The Human Ethics Committee approval was obtained on November 16, 2022. Zebrafish experiments and in vitro methods started in February 2021, whereas recruitment of human volunteers started in 2022 after the COVID-19 pandemic-related restrictions were lifted. We anticipate that we will be able to provide a neurotoxicity testing strategy by 2026 and predicted air concentrations for 6 commonly used propylene glycol ethers based on toxicokinetic models incorporating liver metabolism, BBB leakage parameters, and brain toxicity. CONCLUSIONS: This study will be of great interest to regulatory agencies and chemical industries needing and seeking novel solutions to develop human chemical risk assessments. It will contribute to protecting human health from the deleterious effects of environmental chemicals. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50300.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,686
Tête enseignante GPT0,677
Écart entre enseignants0,009 · 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 tête enseignante, 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetAnimal testing and alternativesTravaux en français237 207