Review of Transcriptomic Biomarkers That Predict In Vitro Genotoxicity in Human Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
The current genotoxicity testing paradigm provides little mechanistic information, has poor specificity in predicting carcinogenicity in humans, and is not suited to assessing a large number of chemicals. Genomic technologies enable the characterization of genome-wide transcriptional changes in response to chemical treatments that can inform mechanisms or modes of action. These technologies provided an impetus to develop transcriptomic biomarkers that could transform genotoxicity hazard assessment for drugs, cosmetics, and environmental and industrial chemicals. In August 2022, the International Workshops on Genotoxicity Testing (IWGT) held a workshop to critically review progress in the development and application of transcriptomic biomarkers in genotoxicity testing. Here, we describe the findings of this workshop's subgroup that conducted a systematized review and analysis of in vitro transcriptomic biomarkers for evaluating genotoxicity. Although there is a multitude of published reports exploring transcriptomics in genetic toxicology, the working group identified only five in vitro transcriptomic biomarker candidates, of which three (GENOMARK, TGx-DDI, and MU2012) were independently developed with sufficiently defined context of use, validation data, and supporting case studies that warranted inclusion in the review. Although these in vitro biomarkers were developed independently and for different classes of chemicals (TGx-DDI for pharmaceuticals, GENOMARK for cosmetics, and MU2012 for medical and environmental chemicals), they all address the same shortfall of the standard in vitro genotoxicity testing battery, that is, lack of specificity by genotoxicity-induced stress response at the transcriptomic level. In this review, we discuss the development of these in vitro biomarkers, including challenges and progress toward achieving regulatory acceptance.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».