Cytotoxic Potencies of Zinc Oxide Nanoforms in A549 and J774 Cells
Notice bibliographique
Résumé
Zinc oxide nanoparticles (NPs) are used in a wide range of consumer products and in biomedical applications, resulting in an increased production of these materials with potential for exposure, thus causing human health concerns. Although there are many reports on the size-related toxicity of ZnO NPs, the toxicity of different nanoforms of this chemical, toxicity mechanisms, and potency determinants need clarification to support health risk characterization. A set of well-characterized ZnO nanoforms (e.g., uncoated ca. 30, 45, and 53 nm; coated with silicon oil, stearic acid, and (3-aminopropyl) triethoxysilane) were screened for in vitro cytotoxicity in two cell types, human lung epithelial cells (A549), and mouse monocyte/macrophage (J774) cells. ZnO (bulk) and ZnCl2 served as reference particles. Cytotoxicity was examined 24 h post-exposure by measuring CTB (viability), ATP (energy metabolism), and %LDH released (membrane integrity). Cellular oxidative stress (GSH-GSSG) and secreted proteins (targeted multiplex assay) were analyzed. Zinc oxide nanoform type-, dose-, and cell type-specific cytotoxic responses were seen, along with cellular oxidative stress. Cell-secreted protein profiles suggested ZnO NP exposure-related perturbations in signaling pathways relevant to inflammation/cell injury and corresponding biological processes, namely reactive oxygen species generation and apoptosis/necrosis, for some nanoforms, consistent with cellular oxidative stress and ATP status. The size, surface area, agglomeration state and metal contents of these ZnO nanoforms appeared to be physicochemical determinants of particle potencies. These findings warrant further research on high-content “OMICs” to validate and resolve toxicity pathways related to exposure to nanoforms to advance health risk-assessment efforts and to inform on safer materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».