Procedural application of mode-of-action and human relevance analysis: styrene-induced lung tumors in mice
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment of human health hazards has traditionally relied on experiments that use animal models. Although exposure studies in rats and mice are a major basis for determining risk in many cases, observations made in animals do not always reflect health hazards in humans due to differences in biology. In this critical review, we use the mode-of-action (MOA) human relevance framework to assess the likelihood that bronchiolar lung tumors observed in mice chronically exposed to styrene represent a plausible tumor risk in humans. Using available datasets, we analyze the weight-of-evidence 1) that styrene-induced tumors in mice occur through a MOA based on metabolism of styrene by Cyp2F2; and 2) whether the hypothesized key event relationships are likely to occur in humans. This assessment describes how the five modified Hill causality considerations support that a Cyp2F2-dependent MOA causing lung tumors is active in mice, but only results in tumorigenicity in susceptible strains. Comparison of the key event relationships assessed in the mouse was compared to an analogous MOA hypothesis staged in the human lung. While some biological concordance was recognized between key events in mice and humans, the MOA as hypothesized in the mouse appears unlikely in humans due to quantitative differences in the metabolic capacity of the airways and qualitative uncertainties in the toxicological and prognostic concordance of pre-neoplastic and neoplastic lesions arising in either species. This analysis serves as a rigorous demonstration of the framework's utility in increasing transparency and consistency in evidence-based assessment of MOA hypotheses in toxicological models and determining relevance to human health.
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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 | 0,044 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».