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Enregistrement W4408161729 · doi:10.1002/em.70004

Review of Transcriptomic Biomarkers That Predict In Vitro Genotoxicity in Human Cell Lines

2025· review· en· W4408161729 sur OpenAlexaff
Heng‐Hong Li, Jiri Aubrecht, Tatyana Y. Doktorova, Danyel Jennen, J. Christopher Corton, Roland Frötschl, Roman Mezencev, Carole L. Yauk

Notice bibliographique

RevueEnvironmental and Molecular Mutagenesis · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésGenotoxicityTranscriptomeIn vitroBiologyComputational biologyGeneticsHuman cellIn vitro toxicologyMolecular biologyToxicologyChemistryGeneToxicityGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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