Adverse Outcome Pathways Applied to Space Radiation Research
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) Adverse Outcome Pathway (AOP) framework is used to organize scientific knowledge in toxicology into linear sequences of causally related events that lead to adverse toxicological endpoints (Ankley et al., 2010; OECD, 2018). AOPs describe the critical interactions of a chemical or non-chemical stressor within a biological system. AOPs begins with a molecular initiating event (MIE) that leads to intermediate key events (KEs) and culminate in an adverse outcome (AO). KEs are connected by key event relationships (KERs) for which causality is evaluated using the modified Bradford-Hill criteria (Becker et al., 2015). These criteria include biological plausibility, evidence for the essentiality of KEs, and empirical evidence in the form of dose-, temporal- and incidence-concordance. The strength of these directional and causal relationships is evaluated through a weight of evidence analysis for each KER (Villeneuve et al., 2014). AOPs are purposefully simplified, describing KEs that can be routinely measured and are essential to pathway progression, to facilitate regulatory utility and test strategy development (Ankley et al., 2010). AOPs are developed in a linear manner; however, shared KEs lead to networks of AOPs. Through these networks, multiple MIEs can converge to lead to the same AOs. In addition, multiple different types of stressors may interact with the same MIE to progress AOPs. Thus, although simple in concept, the AOP network is the fundamental unit of application for risk assessment and can broadly reflect complex, multi-stressor interactions and outcomes. AOPs have primarily been used to describe the impacts of chemicals on human and ecological outcomes. However, there is growing interest in applying AOPs in the radiation field (NCRP 2020, Chauhan et al., 2019; Chauhan et al., 2024). A case example AOP to lung cancer that is relevant to stressors such as radon inhalation has been endorsed by the Nuclear Energy Agency (NEA) and the Working Group of the National Coordinators of the Test Guidelines Programme (WNT) and Working Party on Hazard Assessment (WPHA) of the OECD (https://aopwiki.org/aops/272). Furthermore, since June 2021, a Radiation/Chemical AOP Joint Topical Group under the auspices of the NEA High Level Group on Low Dose Research has been working to promote and integrate AOPs into radiation research and risk assessments (Chauhan, Beaton et al., 2022a; Chauhan, Hamada et al., 2022b; Chauhan, Beaton et al., 2024). As part of these efforts, AOPs are being developed to multiple AOs including those relevant to space exploration (Kozbenko et al., 2024; Carrothers et al., 2024; Sleiman et al., 2024; Sandhu et al., 2024). Herein we describe four AOPs (AOP#478; AOP#483; AOP#470; AOP#482) that form a network leading to non-cancer AOs of relevance to space travel.
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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 | 0,029 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,005 |
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 ».