Aerosol Toxicokinetics: A Framework for Unraveling Toxicological Dynamics from Air to the Body
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to atmospheric aerosols threatens human health and is yet to be effectively addressed globally. Aerosol toxicity strongly depends upon components whose chemical profiles and concentrations can constantly evolve throughout atmospheric transformation, inhalation, distribution, metabolism, and excretion. Despite the abundant studies on aerosol components and their toxic effects, the dynamics in component concentrations and related biological effects from air to the body remain unclear. Here, we propose a conceptual toxicokinetic framework to mathematically deduce the bioavailable concentration from the changing bulk concentration of aerosol constituents in the atmosphere. The biological effects of single or multiple components are further predicted via toxicodynamic modeling according to their bioavailable concentrations. Atmospheric concentrations of toxic composition can in turn be regulated by risk-based guidelines, aiming to alleviate in vivo toxic effects. This perspective demonstrates how serial toxicokinetic–toxicodynamic equations bridge the knowledge gap between ambient aerosols and associated toxic effects in human bodies. The prediction from an inhalation perspective also allows connecting with the exposomes from aggregate exposure pathways. We call for the development of the model validity and integrate quantitative adverse outcome pathways to apply for exposure–disease modeling, providing novel insights into air quality policymaking and public health management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».